Predicția convulsiilor epileptice specifice pacientului folosind Shapelets EEG și învățare automată

Acest studiu propune o abordare de învățare automată pentru a prezice criza epileptice prin analiza semnalelor EEG folosind caracteristici shapelete și clasificatori ansambluri (Bi-LSTM, SVM, CNN). Testat pe date EEG clinice, metoda a atins o sensibilitate de 91,33% cu rate scăzute de alarme false, permițând potențial intervenția la timp a pacienților înainte de debutul crizei.