Evaluarea comparativă a conductelor de învățare profundă de tip tabular-la-imagine pentru recunoașterea criza epileptice bazată pe EEG: benchmark cuprinzător cu analiză statistică și AI explicabil

Acest studiu compară sistematic șapte metode de codificare a imaginilor asociate cu zece arhitecturi de învățare profundă pentru recunoașterea automatizată a crizelor epileptice din semnalele EEG, utilizând validare statistică riguroasă și tehnici de explicabilitate pe mai multe sarcini de clasificare. Rezultatele arată că DeiT-Small cu codificare IGTD obține 98,68% macro-F1 la clasificarea binară, în timp ce CoAtNet-0 cu Gramian Angular Field are cea mai bună performanță la probleme mai dificile de trei și cinci clase.