Varianța semnalului EEG ca biomarker pentru detectarea crizelor: validarea prin învățare automată pe setul de date al Universității din Bonn
Acest studiu evaluează dacă epocile EEG din timpul crizelor prezintă o varianță a semnalului semnificativ mai mare în comparație cu stările non-ictale și dezvoltă un clasificator de tip „Random Forest” folosind o partiționare la nivel de subiect pentru a diferenția crizele active de înregistrările fără crize din zona epileptogenă. Cercetarea respectă standarde metodologice riguroase (STARD 2015, TRIPOD+AI) și utilizează setul de date public al Universității din Bonn, cu o validare încrucișată adecvată pentru a preveni scurgerea de date, răspunzând nevoii clinice de detectare automată și scalabilă a crizelor în medii cu resurse limitate.