Utilizarea Transformatoarelor de Viziune Preantrenate și a Modelelor Lingvistice Mari pentru Predicția Convulsiilor Epileptice

Acest studiu propune utilizarea Vision Transformers preantrenați și a modelelor lingvistice mari pentru a prezice crizele epileptice din datele EEG, abordând provocările de adnotare în învățarea supravegheată. Abordarea LLM a obținut o sensibilitate de 79,02% în predicția crizelor independente de pacient, depășind Vision Transformers și modelele ResNet personalizate, cu potențial de a îmbunătăți calitatea vieții pacienților cu epilepsie.