DBTR-AGF: O rețea recurentă cu transformator cu două ramuri și control adaptiv al activării, destinată predicției crizelor epileptice

Acest studiu prezintă DBTR-AGF, o arhitectură de învățare profundă care combină ramuri de analiză EEG temporală și spectrală cu fuziune adaptivă pentru predicția crizelor epileptice. Pe setul de date CHB-MIT, utilizând validarea de tip „leave-one-subject-out”, modelul a atins o precizie de 99,02%, cu o rată de fals-pozitiv de 0,12/h, și a menținut o performanță robustă chiar și cu un volum redus de date de antrenare.