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• P5Q0OJ applicableLegislation oj @default.
• P5Q0OJ accessRights RESTRICTED @default.
• P5Q0OJ bibliographicCitation "Chatzichristos, Christos; Claro Bhagubai, Miguel, 2023, "SeizeIT1", https://doi.org/10.48804/P5Q0OJ, KU Leuven RDR, V1" @default.
• P5Q0OJ contributor 0d731e50e26d2279a22e7ad986dafd29f0d61006 @default.
• P5Q0OJ contributor 74f927085cb5af34d3acdd0b9b8bb0f4860fc439 @default.
• P5Q0OJ created "2023-01-05T13:30:23Z" @default.
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• P5Q0OJ creator 0000-0002-9054-5340 @default.
• P5Q0OJ description "[De SeizeIT1-dataset wordt niet langer gedeeld op verzoek vanwege het verstrijken van de ethische goedkeuring. Je kunt toegang krijgen tot SeizeIT2 als je je aanmeldt voor de challenge bij https://biomedepi.github.io/seizure_detection_challenge/] Deze dataset wordt verkregen tijdens een ICON-project (2017-2018) in samenwerking met KU Leuven (ESAT-STADIUS), UZ Leuven, UCB, Byteflies en Pilipili. Het doel van dit project was om een systeem te ontwerpen met behulp van Behind the ear (bhE) EEG-elektroden voor het monitoren van de patiënt in een thuisomgeving. Op deze manier kan een mooie balans worden gevonden tussen voldoende nauwkeurigheid van aanvalsdetectie-algoritmen (omdat EEG wordt gebruikt) en draagbaarheid (de EEG is relatief subtiel, vergelijkbaar met een hoorhulpapparaat). De dataset die in het ziekenhuis is verkregen tijdens de prechirurgische evaluatie. Tijdens een dergelijke prechirurgische evaluatie proberen neurologen te zien of een specifiek deel van de hersenen de aanvallen veroorzaakt en zo ja, of dat deel van de hersenen tijdens de operatie kan worden verwijderd. Tijdens de prechirurgische evaluatie worden patiënten gedurende meerdere dagen (meestal een week) gecontroleerd met behulp van de vEEG. Patiënten zijn echter beperkt om zich binnen hun kamer te verplaatsen vanwege de bedrading en video-analyse. In deze dataset zijn per patiënt de volgende gegevens beschikbaar: • Volledige 10-20 EEG-gegevens van de hoofdhuid van de patiënt tijdens de prechirurgische evaluatie. • Achter-het-oorgegevens (2 sensoren achter elk oor) • Single-lead ECG-gegevens (meestal lood II) Inbeslagnames worden geannoteerd door de clinici op basis van de gouden standaard vEEG-systeem. Deze annotaties zijn ook beschikbaar in de dataset. In totaal werden 82 patiënten geregistreerd tussen 23/01/2017 en 26/10/2018. Van deze patiënten werden 54 opgenomen met de bhe-kanalen. Tweeënveertig van die patiënten hadden epileptische aanvallen tijdens hun prechirurgische evaluatie, terwijl bij twaalf patiënten geen epileptische aanvallen zijn geregistreerd. Het aantal aanvallen per patiënt varieerde van 1 tot 22, met een mediaan van 3 aanvallen per patiënt. De duur van de epileptische aanvallen, het tijdsverschil tussen het begin en het einde van de epileptische EEG, varieerde tussen 11 en 695 seconden met een mediaan van 50 seconden. 89% van de aanvallen waren Focal Impaired Awareness aanvallen. 91% van de aanvallen is afkomstig van de (fronto-) temporale kwab. In de map “Gegevens” worden de ruwe gegevens in de vorm van .edf voorzien van annotaties voor alle patiënten. De annotaties worden verstrekt in .tsv (tab gescheiden waarden) bestanden. Voor elke inbeslagneming vertegenwoordigt de eerste kolom het beginpunt (in seconden) van de inbeslagneming, de tweede het eindpunt van de inbeslagneming, de derde het type van de inbeslagneming, terwijl in de laatste kolom extra informatie wordt verstrekt. De extra informatie omvat de oorsprong van de aanval, de hemisfeer en of de aanval kan worden opgemerkt van achter de oorkanalen (bhe:1 in dat geval). In de headersectie van elk bestand wordt informatie over de dataset en de gebruikte annotaties opgenomen. Voor elk onderwerp en voor elke sessie (zelfs als er geen aanval aanwezig is) worden twee verschillende sets annotaties verstrekt. De "a1"-set van annotaties is de annotaties zoals verstrekt door de artsen. De „a2”-reeks annotaties zijn de annotaties die in [2] worden gebruikt voor de opleiding van het algoritme. De annotaties van de artsen waren niet altijd perfect afgestemd op het typische ritmische ictale patroon, zodat in “a2” een verfijning van het begin van elke annotatie visueel werd uitgevoerd door een ingenieur. Bovendien, in de annotaties van de arts de het eindpunt van sommige inbeslagnames ontbrak ("geen") in de "a2"-subset van annotaties; elke inbeslagname werd beschouwd als een stabiele lengte van 10 seconden." @default.
• P5Q0OJ description "[Der SeizeIT1-Datensatz wird aufgrund des Ablaufs der ethischen Zulassung nicht mehr auf Anfrage weitergegeben. Sie können Zugang zu SeizeIT2 erhalten, wenn Sie sich bei der Challenge anmelden. https://biomedepi.github.io/seizure_detection_challenge/] Dieser Datensatz wird im Rahmen eines ICON-Projekts (2017-2018) in Zusammenarbeit mit KU Leuven (ESAT-STADIUS), UZ Leuven, UCB, Byteflies und Pilipili erhoben. Das Ziel dieses Projekts war es, ein System mit Hinter dem Ohr (bhE) EEG-Elektroden zur Überwachung des Patienten in einer häuslichen Umgebung zu entwerfen. Auf diese Weise kann eine gute Balance zwischen ausreichender Genauigkeit der Anfallserkennungsalgorithmen (weil EEG verwendet wird) und Tragbarkeit (bhe EEG ist relativ subtil, ähnlich einem Hörgerät) gefunden werden. Der im Krankenhaus während der präoperativen Auswertung gewonnene Datensatz. Während einer solchen präoperativen Bewertung versuchen Neurologen zu sehen, ob ein bestimmter Teil des Gehirns die Anfälle verursacht, und wenn ja, ob dieser Teil des Gehirns während der Operation entfernt werden kann. Während der präoperativen Auswertung werden die Patienten über mehrere Tage (in der Regel eine Woche) mit dem vEEG überwacht. Die Patienten sind jedoch aufgrund der Verkabelung und Videoanalyse eingeschränkt, sich in ihrem Zimmer zu bewegen. In diesem Datensatz stehen pro Patient folgende Daten zur Verfügung: • Vollständige 10-20 Kopfhaut-EEG-Daten des Patienten während der präoperativen Auswertung. • Hinter-dem-Ohr-Daten (2 Sensoren hinter jedem Ohr) • Single-Lead-EKG-Daten (typischerweise Lead II) Anfälle werden von den Ärzten auf der Grundlage des Goldstandards vEEG-System kommentiert. Diese Beschlagnahmeanmerkungen sind auch im Datensatz verfügbar. Insgesamt wurden 82 Patienten zwischen dem 23.01.2017 und dem 26.10.2018 erfasst. Von diesen Patienten wurden 54 mit den Bhe-Kanälen aufgezeichnet. Zweiundvierzig dieser Patienten hatten während ihrer präoperativen Untersuchung Anfälle, während bei zwölf Patienten kein Anfall aufgezeichnet wurde. Die Anzahl der Anfälle pro Patient reichte von 1 bis 22, mit einem Median von 3 Anfällen pro Patient. Die Dauer der Anfälle, der Zeitunterschied von Beginn und Ende des Anfalls EEG, variierte zwischen 11 und 695 Sekunden mit einem Median von 50 Sekunden. 89% der Anfälle waren Focal Impaired Awareness Anfälle. 91% der Anfälle stammten aus dem (Fronto-) Temporallappen. Im Ordner „Daten“ werden die Rohdaten in Form von .edf mit Anmerkungen für alle Patienten versehen. Die Anmerkungen werden in .tsv-Dateien (tab separated values) bereitgestellt. Für jeden Anfall stellt die erste Spalte den Ausgangspunkt (in Sekunden) des Anfalls dar, die zweite den Endpunkt des Anfalls, die dritte die Art des Anfalls, während in der letzten Spalte zusätzliche Informationen bereitgestellt werden. Die zusätzlichen Informationen umfassen den Ursprung des Anfalls, die Hemisphäre und ob der Anfall von den hinteren Ohrkanälen aus festgestellt werden kann (bhe:1 in diesem Fall). Im Kopfbereich jeder Datei sind Informationen über den Datensatz und die verwendeten Anmerkungen enthalten. Für jedes Thema und für jede Sitzung (auch wenn kein Anfall vorhanden ist) werden zwei verschiedene Sätze von Anmerkungen zur Verfügung gestellt. Die Anmerkungen „a1“ sind die Anmerkungen, die von den Ärzten bereitgestellt werden. Die Anmerkungen „a2“ sind die Anmerkungen, die in [2] für das Training des Algorithmus verwendet werden. Die Anmerkungen der Ärzte waren nicht immer perfekt auf das typische rhythmische iktale Muster abgestimmt, so dass in „a2“ eine Verfeinerung des Beginns jeder Anmerkung visuell von einem Ingenieur vorgenommen wurde. Darüber hinaus werden in den Anmerkungen des Arztes die In der Untergruppe „a2“ der Anmerkungen fehlte der Endpunkt einiger Anfälle („keine“), wobei jeder Anfall mit einer stabilen Länge von 10 Sekunden betrachtet wurde." @default.
• P5Q0OJ description "[L'ensemble de données SeizeIT1 ne sera plus partagé sur demande en raison de l'expiration de l'approbation éthique. Vous pouvez accéder à SeizeIT2 si vous vous inscrivez au défi à l'adresse suivante: https://biomedepi.github.io/seizure_detection_challenge/] Cet ensemble de données est obtenu lors d'un projet ICON (2017-2018) en collaboration avec KU Leuven (ESAT-STADIUS), UZ Leuven, UCB, Byteflies et Pilipili. L'objectif de ce projet était de concevoir un système utilisant des électrodes EEG derrière l'oreille (bhE) pour surveiller le patient dans un environnement domestique. De cette façon, un bon équilibre peut être trouvé entre une précision suffisante des algorithmes de détection des crises (parce que l'EEG est utilisé) et la portabilité (l'EEG est relativement subtil, similaire à un appareil d'aide auditive). Ensemble de données acquises à l'hôpital lors de l'évaluation préchirurgicale. Au cours de cette évaluation préchirurgicale, les neurologues essaient de voir si une partie spécifique du cerveau est à l'origine des crises, et si oui, si cette partie du cerveau peut être enlevée pendant la chirurgie. Au cours de l'évaluation préchirurgicale, les patients sont surveillés en utilisant le vEEG pendant plusieurs jours (généralement une semaine). Les patients sont cependant limités à se déplacer dans leur chambre en raison du câblage et de l'analyse vidéo. Dans cet ensemble de données, les données suivantes sont disponibles par patient: • Données complètes de 10-20 EEG du cuir chevelu du patient lors de l'évaluation préchirurgicale. • Données derrière l'oreille (2 capteurs placés derrière chaque oreille) • Données ECG mono-lead (généralement lead II) Les saisies sont annotées par les cliniciens sur la base du système vEEG étalon-or. Ces annotations de saisie sont également disponibles dans l'ensemble de données. Au total, 82 patients ont été enregistrés entre le 23/01/2017 et le 26/10/2018. De ces patients, 54 ont été enregistrés avec les canaux bhe. Quarante-deux de ces patients ont eu des crises au cours de leur évaluation préchirurgicale, tandis que pour douze patients, aucune crise n'a été enregistrée. Le nombre de crises par patient variait de 1 à 22, avec une médiane de 3 crises par patient. La durée des crises, le décalage horaire entre le début et la fin de la crise EEG, variait entre 11 et 695 secondes avec une médiane de 50 secondes. 89 % des saisies étaient des saisies de sensibilisation aux troubles focaux. 91% des crises provenaient du lobe temporal (fronto-). Dans le dossier «Data», les données brutes sous la forme de .edf sont accompagnées d’annotations pour tous les patients. Les annotations sont fournies dans les fichiers .tsv (onglet valeurs séparées). Pour chaque crise, la première colonne représente le point de départ (en secondes) de la crise, la deuxième le point final de la crise, la troisième le type de crise, tandis que dans la dernière colonne, des informations supplémentaires sont fournies. Les informations supplémentaires comprennent l'origine de la crise, l'hémisphère et si la crise peut être notée à partir de l'arrière des canaux de l'oreille (bhe:1 dans ce cas). Dans la section d'en-tête de chaque fichier, les informations concernant le jeu de données et les annotations utilisées sont incluses. Pour chaque sujet et pour chaque séance (même si aucune saisie n'est présente), deux séries d'annotations différentes sont fournies. L’ensemble d’annotations «a1» correspond aux annotations fournies par les médecins. L’ensemble d’annotations «a2» sont les annotations utilisées dans [2] pour l’entraînement de l’algorithme. Les annotations fournies par les médecins n’étaient pas toujours parfaitement alignées sur le motif ictal rythmique typique, de sorte qu’en « a2 », un ingénieur a affiné visuellement le début de chaque annotation. En outre, dans les annotations du médecin le le point final de certaines saisies manquait («aucun») dans le sous-ensemble d’annotations «a2», chaque saisie ayant une durée stable de 10 secondes." @default.
• P5Q0OJ description "[The SeizeIT1 dataset will no longer be shared upon request due to expiry of the ethical approval. You can get access to SeizeIT2 if you sign up to the challenge at https://biomedepi.github.io/seizure_detection_challenge/] This dataset is obtained during an ICON project (2017-2018) in collaboration with KU Leuven (ESAT-STADIUS), UZ Leuven, UCB, Byteflies and Pilipili. The goal of this project was to design a system using Behind the ear (bhE) EEG electrodes for monitoring the patient in a home environment. This way, a nice balance can be found between sufficient accuracy of seizure detection algorithms (because EEG is used) and wearability (bhe EEG is relatively subtle, similar to a hear-aid device). The dataset acquired in the hospital during presurgical evaluation. During such presurgical evaluation, neurologists try to see if a specific part of the brain is causing the seizures, and if so, if that part of the brain can be removed during surgery. During the presurgical evaluation, patients are monitored using the vEEG for multiple days (typically a week). Patients are however restricted to move within their room because of the wiring and video analysis. In this dataset, following data is available per patient: • Full 10-20 scalp EEG data of the patient during the presurgical evaluation. • Behind-the-ear data (2 sensors positioned behind each ear) • Single-lead ECG data (typically lead II) Seizures are annotated by the clinicians based on the gold standard vEEG system. These seizure annotations are also available in the dataset. In total 82 patients were recorded between 23/01/2017 and 26/10/2018. From those patients, 54 were recorded with the bhe channels. Forty-two of those patients had seizures during their presurgical evaluation, while for twelve patients no seizure has been recorded. The number of seizures per patient ranged from 1 to 22, with a median of 3 seizures per patient. The duration of the seizures, the time difference of seizure EEG onset and end, varied between 11 and 695 seconds with a median of 50 seconds. 89% of the seizures were Focal Impaired Awareness seizures. 91% of the seizures originated from the (fronto-) temporal lobe. In the folder ’Data’ the raw data in the form of .edf, are provided with annotations for all the patients. The annotations are provided in .tsv (tab separated values) files. For every seizure the first column represents the starting point (in seconds) of the seizure, the second one the end point of the seizure, the third one the type of the seizure, while in the last column extra information are provided. The extra information includes the origin of the seizure, the hemisphere and if the seizure can be noted from the behind the ear channels (bhe:1 in that case). In the header section of every file information concerning the dataset and the annotations used are included. For every subject and for every session (even if no seizure is present) two different sets of annotations are provided. The ”a1”set of annotations is the annotations as provided by the doctors. The ”a2” set of annotations are the annotations used in [2] for training of the algorithm. The annotations provided from the doctors were not always perfectly aligned with the typical rhythmic ictal pattern, hence in ”a2” a refinement of the start of each annotation was performed visually by an engineer. Furthermore, in the annotations of the doctor the end point of some seizures was missing (”none”) in the ”a2” subset of annotations each seizure was considered with a stable length of 10 seconds." @default.
• P5Q0OJ identifier "doi:10.48804/P5Q0OJ" @default.
• P5Q0OJ issued "2025-07-01T09:01:46Z" @default.
• P5Q0OJ modified "2025-07-01T09:01:46Z" @default.
• P5Q0OJ publisher 0419052173 @default.
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• P5Q0OJ subject "(Bio)medical engineering" @default.
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