Fuzionarea caracteristicilor pe baza modelului de atenție ponderată global-local pentru detecția automată a convulsiilor epileptice

Acest studiu propune un model de învățare profundă utilizând atenție ponderată global-locală (GLWA) pentru a îmbunătăți detecția automată a convulsiilor prin integrarea caracteristicilor temporale, spațiale și spectrale din semnalele EEG. Modelul a obținut o acuratețe de 98,82% și 98,89% pe două seturi de date standard pentru epilepsie, cu vizualizare interpretabilă a modelelor de atenție pe regiuni cerebrale.