Detectarea crizelor epileptice pe baza învățării profunde, pornind de la semnalele EEG și PPG, cu ajutorul modelelor LSTM și CNN
Acest studiu prezintă un cadru hibrid de învățare profundă care combină rețelele CNN și LSTM pentru detectarea automată a crizelor, utilizând atât semnale EEG, cât și semnale fotopletismografice (PPG), valorificând informațiile fiziologice complementare provenite din ambele modalități. Abordarea remediază limitările monitorizării bazate exclusiv pe EEG prin integrarea markerilor sistemului nervos autonom și a modificărilor variabilității ritmului cardiac, pentru a îmbunătăți precizia detectării în cazurile de crize subtile sau ambigue.