Clasificarea crizelor epileptice folosind un cadru hibrid de învățare profundă cu caracteristici Hjorth de tip timp și timp-frecvență

Acest studiu propune un cadru de învățare automată care combină parametrii Hjorth extrași din domeniile timp și timp-frecvență cu rețele neuronale profunde (CNN, BiLSTM și mecanisme de atenție) pentru clasificarea stadiilor crizelor epileptice. Abordarea a atins o precizie de 98,4% pentru clasificarea binară și de 85,4% pentru discriminarea în cinci clase pe setul de date EEG din Bonn, utilizând o validare încrucișată riguroasă.