Detecția convulsiilor epileptice din semnale EEG folosind Long Short-Term Memory-Transformer cu învățare autosupervizată
Acest studiu propune SALT, un model de deep learning care combină arhitectura LSTM-Transformer cu preantrenare autosupervizată pentru a detecta crize epileptice din semnale EEG fără a necesita seturi mari de date etichetate. Metoda a obținut o sensibilitate și o acuratețe >98% pe două seturi de date publice de referință folosind protocoale de evaluare atât pe bază de segmente, cât și pe bază de evenimente.