Rețea de învățare metrică bazată pe un transformator de rutare cu trei niveluri și structură Dual-Cross, pentru predicția crizelor epileptice folosind iEEG monocanal
Acest articol prezintă DC-TRT-MLNet, un model de învățare profundă conceput pentru a prezice crizele epileptice pe baza înregistrărilor EEG intracraniene monocanale, în cadrul terapiilor de stimulare cerebrală în buclă închisă. Abordarea utilizează rețele de atenție grafică și arhitecturi de tip transformer pentru a surprinde dependențele temporale și spectrale, recurgând în același timp la învățarea metrică pentru a distinge stările pre-criză de activitatea cerebrală normală.