Îmbunătățire în două etape cu adaptare la domeniu pentru predicția crizelor epileptice la subiecți diferiți

Acest studiu propune o metodă de învățare automată care utilizează adaptarea de domeniu pentru a îmbunătăți predicția crizelor pe baza EEG la diferiți pacienți, abordând provocările legate de dezechilibrul datelor și de etichetele zgomotoase. Abordarea combină rețelele generative pentru a echilibra eșantioanele preictale/interictale cu filtrarea spațială optimizată și tehnici de rafinare a pseudo-etichetelor.