تقدم هذه الورقة البحثية إطارًا جديدًا لاكتشاف النوبات والفنون في أجهزة تخطيط الدماغ الكهربائي القابلة للارتداء، مع معالجة قيود طرق المراقبة التقليدية في إدارة الصرع. حقق خوارزمية اكتشاف النوبات المقترحة، المستندة إلى الأشجار المعززة بالتدرج (XGBoost)، معدلات حساسية متوسطة بلغت 65.27% و57.26% على مجموعة بيانات CHB-MIT ومجموعة بيانات خاصة، على التوالي، مع الحفاظ على معدل…

في هذا البحث، يتم تقديم طريقة جديدة للتنبؤ بنوبات الصرع، مستفيدة من نموذج مدرب مسبقًا يدمج التعلم التبايني المراقب مع بنية هجينة تجمع بين الشبكات المتبقية (ResNet) وشبكات الذاكرة قصيرة وطويلة الأمد (LSTM). تتكشف المنهجية في ثلاث مراحل رئيسية: المعالجة المسبقة، التدريب المسبق، والتدريب. في البداية، يتم تحويل بيانات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) إلى صور…

تقدم ورقة البحث نظامًا آليًا جديدًا لاكتشاف وتصنيف النوبات الصرعية من إشارات EEG، مع معالجة قيود الطرق الحالية التي غالبًا ما تعاني من تعقيد عالٍ ودقة منخفضة. يستخدم النظام المقترح تقنية تصفية تعتمد على الموجات الهاير الخطية المحدودة (FLHF) لمعالجة الإشارات، تليها استخراج الميزات باستخدام تحليل الأبعاد الكسرية (FD). يتم استخدام طريقة تحسين السرب المستوحاة…