تقدم ورقة البحث نهجًا جديدًا للتعرف على المشاعر المعتمد على EEG من خلال تطوير شبكة عصبية تلافيفية ذات آلية انتباه مزدوج (DAMGCN). يدمج هذا النموذج الشبكات التلافيفية البيانية (GCNs) لتمثيل الشبكات الدماغية كرسوم بيانية، مما يمكّن من استخراج الميزات المكانية، بينما يستخدم أيضًا آلية انتباه ذاتي من نموذج Transformer لإعطاء الأولوية لقنوات الأقطاب الكهربائية المهمة…

تقدم هذه الدراسة نموذجًا هجينًا جديدًا للتعلم العميق، ResBiLSTM، مصممًا لاكتشاف نوبات الصرع من إشارات تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، مع معالجة التحديات التي تطرحها التفسيرات اليدوية لهذه الإشارات. يدمج النموذج شبكة عصبية متبقية أحادية البعد (ResNet) لاستخراج الميزات المكانية المحلية من بيانات EEG، والتي تتم معالجتها بعد ذلك بواسطة طبقة الذاكرة طويلة وقصيرة المدى ثنائية…