FrAdadelta-CSA: Selecția Caracteristicilor Bazată pe Algoritmul Fractional Adadelta Chameleon Swarm cu SpikeGoogle-DenseNet pentru Detectarea Crizelor Epileptice

Această cercetare prezintă o abordare de deep learning pentru detectarea automată a convulsiilor epileptice din semnale EEG utilizând o metodă nouă de selecție a caracteristicilor (FrAdadelta-CSA) combinată cu un model de rețea neurală hibridă (SpikeGoogle-DenseNet). Metodologia incorporate prelucrarea semnalului prin Transformata Fourier în Timp Scurt, extragerea caracteristicilor și tehnici de optimizare pentru a îmbunătăți acuratețea clasificării convulsiilor.