Predicția crizelor epileptice pe baza modelului de fuziune spațio-temporală ViT-2DCNN

Acest studiu prezintă un model de învățare automată care combină Vision Transformer și rețele neuronale convoluționale 2D pentru a prezice crizele epileptice pe baza datelor EEG care conțin informații spațiale și de timp-frecvență. Modelul a atins o precizie ridicată (97,95%) pe un set de date public, integrând topologia electrozilor și modelele de complexitate cerebrală pentru a distinge între stările preictale și interictale.