Arhitectură ShuffleNet-DCNN Modificată cu Caracteristici Cepstrale și Spectrale pentru Detectarea Crizelor Epileptice din Semnale EEG

Acest studiu prezintă un model hibrid de învățare profundă care combină Modified ShuffleNet V2 și Rețele Neuronale Convoluționale Profunde pentru detectarea automată a convulsiilor epileptice din date EEG. Abordarea urmărește să îmbunătățească acuratețea detectării și să reducă fals-pozitivele prin tehnici avansate de extragere a caracteristicilor și preprocesare pentru a permite identificarea timpurie a convulsiilor și intervenție clinică în timp util.