Clasificarea crizelor epileptice prin utilizarea învățării profunde contrastive pe date video clinice

Acest studiu dezvoltă un model de învățare automată bazat pe rețele de tip transformer, utilizând preantrenarea contrastivă pe înregistrări video clinice neetichetate, pentru a clasifica automat epilepsia lobului temporal față de epilepsia extralobulară pe baza semiologiei crizelor. Abordarea a atins o precizie de 93% și un scor F1 de 0,88, depășind metodele existente și demonstrând potențialul de a ajuta medicii în clasificarea crizelor.