MSCNet-FS: Un model inteligent de anticipare a crizelor epileptice care utilizează rețele multiseriale în cascadă și analiza scalogramelor EEG
Acest studiu prezintă un model de învățare automată conceput pentru a anticipa crizele epileptice prin analiza imaginilor scalografice EEG cu ajutorul unei rețele multiseriale în cascadă, cu selecție optimizată a caracteristicilor. Abordarea utilizează algoritmul de optimizare Archimedes pentru selecția caracteristicilor, urmat de procesarea LSTM bidirecțională, pentru a asigura detectarea la timp a crizelor.