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title: Artificial Intelligence-Based Quantitative Electroencephalogram in Healthcare
tags: ['20200815', application]

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# Artificial Intelligence-Based Quantitative Electroencephalogram in Healthcare

###### tags: `20200815` `application`

歐陽振森 副教授

義守大學資訊工程學系
人工智慧實驗室

>主要是講以人工智慧為基礎的，量化腦波分析
>智慧醫療&智慧製造

## Electroencephalogram (EEG) and Quantitative EEG (QEEG)
智慧醫療 - 精準診斷、精準醫療、愈後、預防
量測大腦神經元放電量測的訊號，傳統上要透過技術員及醫師來做人工的判斷

頭皮腦電波
皮質腦電圖>侵入式
立體定位腦電圖>侵入式

要做干擾波的處理，最常用的處理方式式independent component analysis

然後就要做訊號分析

>最常用的是Band Power
>專心時Alpha波比較多、睡覺時Thida波比較多


>Power Spectral Densities (PSD) and
>Time-Frequency Maps (TFM) 

>3D scalp Topogrphy，也可以知道兩個點之間的連結
>Source Localization and
Connectivity，把皮質腦電波訊號重建在大腦的位置上 


## QEEG Applications
醫學上的應用，特別是跟神經疾病有關的
>癲癇、阿茲海默、睡眠中斷

另外一個是Brain-computer interface
>行動控制

## Our Representative Research Results
> 癲癇患者用藥前的腦電波來預測用藥是否有效
> 患者與正常人腦電波的比對與預測
> 抗癲癇藥物的效果預測


## Important Issues in AI Practical 



## Applications

