【摘 要】
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癫痫是一种具有不同病因、表型和基因型特征的异质性疾病。因此,癫痫的临床和研究方面也是多种多样的,从流行病学到分子,其范围涵盖了临床试验和结果、基因和药物发现、影像学、脑电图、病理学、癫痫外科手术和数字技术等许多领域。当前,癫痫数据以TB和PB的形式收集,突破了其能力的极限。现代计算技术在机器和深度学习方面的优势和进步已经在其他疾病中开创了先河,也为癫痫领域开辟了令人兴奋的可能性。然而,若无精心设计
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癫痫是一种具有不同病因、表型和基因型特征的异质性疾病。因此,癫痫的临床和研究方面也是多种多样的,从流行病学到分子,其范围涵盖了临床试验和结果、基因和药物发现、影像学、脑电图、病理学、癫痫外科手术和数字技术等许多领域。当前,癫痫数据以TB和PB的形式收集,突破了其能力的极限。现代计算技术在机器和深度学习方面的优势和进步已经在其他疾病中开创了先河,也为癫痫领域开辟了令人兴奋的可能性。然而,若无精心设计的方法来获取、标准化、管理和提供此类数据,则存在着失败的风险。因此,通过利益相关者的密切投入,仔细构建相关的本体,为更雄心勃勃的大数据事业（如数据共享）提供了必要的支架。在本研究中,我们评估了大数据领域的癫痫临床和研究前景、当前挑战和未来方向,并提出了癫痫大数据的系统化处理方法。
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