Detecția Epilepsiei din Semnale EEG Folosind o Reprezentare Ponderată a Grafului de Vecini și un Cadru Bazat pe Grafuri cu Două Fluxuri

Această cercetare propune o metodologie îmbunătățită de învățare profundă pentru detectarea crișelor epileptice din semnale EEG cu un singur canal, utilizând rețele neurale grafice cu reprezentări ale vecinilor ponderați. Abordarea rezolvă provocările legate de eficiența computațională și învățarea multi-domeniu prin combinarea reprezentărilor grafice în domeniul timp și frecvență pentru a îmbunătăți acuratețea detectării crizelor.