Rețea de Învățare Grafică Dinamică la Nivel de Instanță pentru Predicția Crizelor Epileptice din Semnalele EEG Intracraniene

Această lucrare prezintă DIGLN, o abordare de învățare profundă care analizează semnalele EEG intracraniene pentru a prezice crize epileptice prin modelarea relațiilor cauzale între regiunile cerebrale folosind rețele neuronale grafice. Testarea pe setul de date Freiburg arată performanțe îmbunătățite față de metodele existente de predicție a crizelor prin învățare dinamică specifică pacientului a modelelor de conectivitate cerebrală în evoluție.