Epilepsy is a chronic disorder, which causes strange perceptions, muscle spasms, sometimes seizures, and loss of awareness, associated with abnormal neuronal activity in the brain. The goal of this study is to investigate how effective connectivity (EC) changes effect on unexpected seizures prediction, as this will authorize the patients to play it safe and avoid risk. We approve the hypothesis that EC variables near seizure change significantly so seizure can be predicted in accordance with this variation. We introduce two time-variant coefficients based on standard deviation of EC on Freiburg EEG dataset by using directed transfer function and Granger causality methods and compare index changes over the course of time in five different frequency bands. Comparison of the multivariate and bivariate analysis of factors is implemented in this investigation. The performance based on the suggested methods shows the seizure occurrence period is approximately 50 min that is expected onset stated in, the maximum value of sensitivity approaching ~ 80%, and 0.33 FP/h is the false prediction rate. The findings revealed that greater accuracy and sensitivity are obtained by the designed system in comparison with the results of other works in the same condition. Even though these results still are not sufficient for clinical applications. Based on the conclusions, it can generally be observed that the greater results by DTF method are in the gamma and beta frequency bands.

中文翻译：

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使用格兰杰因果关系和定向传递函数方法通过有效的连通性分析，可从多通道脑电图预测癫痫发作。

癫痫病是一种慢性疾病，会引起奇怪的知觉，肌肉痉挛，有时会发作和意识丧失，与大脑中异常的神经元活动有关。这项研究的目的是研究有效连接性（​​EC）如何改变对意外发作的预测，因为这将授权患者安全玩耍并避免风险。我们赞成这样的假设，即癫痫发作附近的EC变量会发生显着变化，因此可以根据这种变化预测癫痫发作。我们通过使用有向传递函数和Granger因果关系方法，在弗莱堡EEG数据集上基于EC的标准偏差引入了两个时变系数，并比较了五个不同频段随时间变化的指标变化。在这项研究中对因素的多变量和双变量分析进行了比较。根据建议方法的性能表明，癫痫发作期约为预期的发作时间的50分钟，灵敏度最大值接近〜80％，错误预测率为0.33 FP / h。研究结果表明，与在相同条件下进行的其他工作相比，所设计的系统具有更高的准确性和灵敏度。即使这些结果仍不足以用于临床应用。根据这些结论，通常可以观察到DTF方法在gamma和beta频带中可获得更大的结果。根据建议方法的性能表明，癫痫发作期约为预期的发作时间的50分钟，灵敏度最大值接近〜80％，错误预测率为0.33 FP / h。研究结果表明，与在相同条件下进行的其他工作相比，所设计的系统具有更高的准确性和灵敏度。即使这些结果仍不足以用于临床应用。根据这些结论，通常可以观察到DTF方法在gamma和beta频带中可获得更大的结果。根据建议方法的性能表明，癫痫发作期约为预期的发作时间的50分钟，灵敏度最大值接近〜80％，错误预测率为0.33 FP / h。研究结果表明，与在相同条件下进行的其他工作相比，所设计的系统具有更高的准确性和灵敏度。即使这些结果仍不足以用于临床应用。根据这些结论，通常可以观察到DTF方法在gamma和beta频带中可获得更大的结果。研究结果表明，与在相同条件下进行的其他工作相比，所设计的系统具有更高的准确性和灵敏度。即使这些结果仍不足以用于临床应用。根据这些结论，通常可以观察到DTF方法在gamma和beta频带中可获得更大的结果。研究结果表明，与在相同条件下进行的其他工作相比，所设计的系统具有更高的准确性和灵敏度。即使这些结果仍不足以用于临床应用。根据这些结论，通常可以观察到DTF方法在gamma和beta频带中可获得更大的结果。