Învățarea autosupravegheată cu modelare adaptivă a grafurilor pentru clasificarea crizelor epileptice pe baza EEG-ului

Acest articol prezintă ASGPF, un cadru de învățare autosupravegheată care utilizează rețele neuronale grafice și unități recurente cu porți (GRU) pentru a clasifica crizele epileptice pe baza semnalelor EEG, cu o precizie îmbunătățită chiar și în cazul unui volum limitat de date etichetate. Metoda a obținut scoruri F1 ponderate de 83,8% pentru sarcinile de clasificare a crizelor în patru clase și de 73,5% pentru cele în opt clase pe setul de date TUSZ, demonstrând robustețe în condiții de insuficiență a datelor.