本研究通过使用 TUH EEG Seizure Corpus 数据集，评估了一种新型的循环卷积神经网络，该网络在每 24 小时内的假警报率为 7 次，灵敏度达到 30%。研究表明，深度学习结构集成空间和时间信息对于达到最先进的表现至关重要，并将推动出一代临床可接受的技术。

Dec, 2017

本研究提出并评估了深度神经网络从 EEG 中学习稳健特征以自动检测癫痫的能力，通过同时捕获频谱、时间和空间信息，我们的循环卷积神经网络学习了癫痫的空间不变表示。该方法在交叉患者分类器上的结果显著优于先前的结果，具有较高的灵敏度和低的假阳性率。此外，我们的模型对于缺失通道和不同的电极配置也表现出稳健性。

Jul, 2016

本文提出了一种将多通道信号转换为灰度图像并利用迁移学习进行高性能癫痫检测的端到端系统，其具有简单的前后处理操作，计算轻便，低延迟，可用于实时临床应用，性能达到了 42.05% 的灵敏度，每 24 小时 5.78 个假警报，运行速度快于实时（0.58xRT），内存使用 16 Gbytes，延迟仅为 300 毫秒。

Feb, 2022

本文介绍了一种新的知识蒸馏方法，用于从全套电极教师模型中提取知识并将其迁移给轻量级的学生模型，实现低成本的癫痫监测，该方法使用图神经网络进行个性化，即使只使用少数通道也能获取具有竞争力的癫痫检测性能。

Apr, 2023

该研究提出了一种名为 BrainNet 的新型模型，通过联合学习动态扩散图和建模脑电波扩散模式的方式，有效地帮助抵抗 SEEG 数据中的标签失衡和严重噪声问题， 并超过了时间序列分析的最新一流基线模型，以探测实际的 SEEG 数据集中的癫痫波。

Jun, 2023

这篇论文介绍了一种基于深度学习和 P-1D-CNN 的系统，通过提出的增强方案可以有效地检测癫痫，具有 99.1％±0.9％的准确性。

Jan, 2018

该研究提出了一种新的、综合的框架，通过评估机器学习算法在包含脑电图信号的单模神经成像数据上的表现，来预测儿科患者的癫痫发作。结果显示，深度学习算法在预测癫痫发作方面比逻辑回归和 K 最近邻更成功，循环神经网络（RNN）在精确度和 F1 分数上表现最好，长短期记忆（LSTM）在准确度上超过了 RNN，卷积神经网络（CNN）在特异度上表现最高。该研究对于卫生保健提供者在积极管理儿科患者癫痫发作方面具有重要意义，有可能改变临床实践，并改善儿科护理。

Sep, 2023

该论文介绍了使用临床脑电图数据和卷积神经网络对癫痫发作进行检测和分类的方法，由于不同年龄、健康状况和临床环境的患者数据的复杂性，使用深度学习方法取得了 0.68 和 0.67 的灵敏度和特异度，取得了显著的进展。

Mar, 2019

提出一种多对一的信号知识蒸馏方法，用于开发 IoT 可穿戴系统中能够处理单一生物信号并达到与原多生物信号深度神经网络相媲美的精度的解决方案，并在几个最新的边缘计算平台上进行综合模拟实验分析以评估该方法在现实生活场景中的可行性，应用于癫痫性发作检测。

Jul, 2022

新生儿癫痫发作的检测模型使用大规模数据和模型规模，达到了国际领先水平，并具有与专家水平的等效性。

May, 2024