Predicție robustă a crizelor epileptice folosind 3D-SERESNet pentru generalizare specifică pacientului și între mai mulți pacienți

Acest studiu prezintă 3D-SERESNet, un cadru de învățare profundă care convertește înregistrările EEG în reprezentări timp-frecvență pentru a prezice crizele epileptice imminente cu sensibilitate ridicată (90,77% specific pacientului, 84,41% independent de pacient). Modelul utilizează rețele reziduale cu compresie și excitație și pierdere focală pentru a aborda dezechilibrul datelor, atingând rate clinic relevante de fals pozitivi pe setul de date CHB-MIT.