تبحث الدراسة في الكشف التلقائي عن نوبات الصرع من إشارات EEG، والتي تتميز بنشاط كهربائي مفرط في الدماغ. تتضمن المنهجية استخراج نطاقات EEG باستخدام تحويل المويجات المتقطع (DWT) ودمجها في متجه ميزات. ثم تتم معالجة هذا المتجه من خلال شبكة عصبية تلافيفية أحادية البعد (CNN) لالتقاط المعلومات المكانية، تليها طبقة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM)…

تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا لتحليل الشبكات الدماغية الديناميكية في الصرع باستخدام شبكة انتباه رسومية زمنية-مكانية ديناميكية (DTS-GAN). يتناول هذا النموذج قيود نماذج الرسوم البيانية ذات الطوبولوجيا الثابتة من خلال دمج معالجة إشارات الرسوم البيانية مع إطار عمل تعلم عميق هجين. تستخدم DTS-GAN مشفرًا زمنيًا قائمًا على LSTM لالتقاط الاعتمادات طويلة الأمد في تسلسلات EEG…

تتناول هذه البحث التحدي المستمر للتصنيف غير المتوازن في الكشف عن النوبات المستند إلى تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، والذي استمر على الرغم من عقدين من الدراسة. يقترح المؤلفون إطار عمل جديد يجمع بين أخذ العينات الميتا مع مصنف جماعي لتحسين استراتيجية أخذ العينات لبيانات EEG. يقوم جهاز أخذ العينات الميتا باشتقاق استراتيجيات أخذ العينات غير…

في مجال الأعصاب السريرية، يعد الكشف التلقائي عن نوبات الصرع من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) أمرًا حيويًا لتسريع تشخيص الصرع وتعزيز رعاية المرضى. تقدم هذه الورقة نموذج دمج الميزات الزمانية والمكانية للكشف عن نوبات الصرع من EEG مع آلية انتباه مزدوج (STFFDA)، الذي يستفيد من تقنيات التعلم العميق لتفسير حالات الصرع مباشرة من بيانات…