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长期脑电图（EEG）监测是啮齿动物癫痫研究的核心，但由于记录时长可达数百至数万动物小时，人工审阅十分耗时。已发表的自动检测器在其开发数据集上表现良好，但通常是固定模型，可能无法适应其他实验室的电极、动物或噪声条件。我们推出了 NED-Net，这是一款用于训练和维护癫痫发作检测器的开源软件。它以经审阅的候选事件作为训练标签，在记录过程中实时运行检测，并随着注释的累积进行重新训练。在一个小鼠队列上训练的检测器（标注了 867 次癫痫发作）经人工审阅 171 个检测结果后，精确率达到 93.6%。将该检测器原样应用于使用相同采集系统的第二个队列时，检测结果大多为癫痫发作（审阅的 13 个结果中有 12 个），但各动物的召回率差异显著（中位数为 10%）；11 只动物中有 4 只未检测到任何参考性惊厥发作。使用第二个队列的注释进行重新训练后，惊厥发作召回率从 15% 提高至 64%，且每只动物至少检测到一次参考发作。在未用于训练的记录中，75% 的检测结果为癫痫发作，22 次参考发作中检测到 14 次；而源模型和未使用这些动物数据训练的模型均未检测到任何发作。NED-Net 支持在本地记录数据上评估和调整检测器。
marco.ledri{at}med.lu.se
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摘要
长期脑电图（EEG）监测是啮齿动物癫痫研究的核心，但人工审阅十分耗时，因为记录时长可达数百至数万动物小时。已发表的自动检测器在其开发数据集上表现良好，但通常是固定模型，未必能适应其他实验室的电极、动物或噪声条件。我们推出 NED-Net——一款用于训练和维护癫痫发作检测器的开源软件。该软件以经过审阅的候选事件作为训练标签，可在记录过程中实时运行检测，并随着标注数据的累积进行再训练。在一个小鼠队列（867 次已标注癫痫发作）上训练的检测器，经人工审阅 171 个检测结果后，精确率达到 93.6%。将该检测器原样应用于使用同一采集系统的第二个队列时，检测结果大多为癫痫发作（审阅的 13 个结果中有 12 个），但各动物的召回率差异显著（中位数为 10%）；11 只动物中有 4 只未检测到任何参照性癫痫发作。使用第二个队列的标注数据进行再训练后，强直阵挛性发作的召回率从 15% 提升至 64%，且每只动物至少检测到一次参照性癫痫发作。在未用于训练的记录中，75% 的检测结果为癫痫发作，22 次参照性癫痫发作中检测到 14 次；而源模型和未使用这些动物数据训练的模型均未检测到任何发作。NED-Net 支持对检测器进行评估，并使其适应本地记录数据。
利益冲突声明
作者声明不存在利益冲突。
脚注
https://doi.org/10.5281/zenodo.23315438
https://github.com/EpilepsyCenter/NED-Net
已声明的资助信息
瑞典研究理事会，
https://ror.org/03zttf063，2022-01203
Olle Engkvist 建筑大师基金会，
，233-0293
Thorsten and Elsa Segerfalk 基金会，
Åke Wiberg 基金会，
版权
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本预印本依据
CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可协议
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发布于 2026 年 10 月 21 日。
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NED-Net：一种用于啮齿动物脑电图事件检测的标注—训练循环
Mohd Yaqub MIR，Marco Ledri
bioRxiv
2026.10.15.759362；
doi：
https://doi.org/10.64898/2026.10.15.759362
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NED-Net：一种用于啮齿动物脑电图事件检测的标注—训练循环
Mohd Yaqub MIR，Marco Ledri
bioRxiv
2026.10.15.759362；
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https://doi.org/10.64898/2026.10.15.759362
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关键词：脑电图 · 癫痫发作检测 · 啮齿动物模型 · 机器学习 · 模型迭代训练
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.15.759362v1?rss=1