该论文提出了一个基于 k-Nearest-Neighbors 机器学习的实时、可定制、适应性强、低成本非侵入式癫痫监测系统，通过验证和验证使用 500 个受试者，样本采样率为 178 赫兹，操作平均准确率达到 94.5％，可用于监测和评估癫痫治疗。

May, 2023

这篇论文探讨了如何运用人工智能和机器学习技术，通过对脑电图信号进行分析，提前预测癫痫发作的可能性，从而为临床实践提供支持。

Feb, 2020

通过监督和非监督深度学习方法，我们研究了以正常脑电图作为预测癫痫发作前兆的问题，并在两个大型脑电图癫痫数据集上对其进行了研究和评估。我们发现监督和非监督方法均可行，但其效果因患者、方法和架构而异。这一新的研究线有潜力开发出治疗干预方式来拯救人类生命。

Apr, 2023

提出了一种新颖、轻量级、不显眼且得到社会接受的 EarSD 系统，通过测量用户耳后的生理信号来检测癫痫发作的起始，初步结果表明该系统可使用经典机器学习算法以高达 95.3% 的准确度检测癫痫发作。

Jan, 2024

使用最大重叠离散小波变换分析脑电图信号，结合简单统计参数和图论指标进行癫痫检测，达到较其他方法更优的召回率和灵敏度表现。

Nov, 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

本研究对基于深度学习和神经影像学模态进行的自动癫痫发作检测作了全面的综述，描述了使用脑电图和磁共振成像模态自动诊断癫痫发作的各种方法，分析了使用深度学习的康复系统，并讨论了在诊断自动癫痫发作中使用深度学习技术的优点和局限性，最后提出了最有前景的深度学习模型和未来可能的研究方向。

Jul, 2020

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

通过对长期患者数据集的分析，研究人员提出了用于预测特定患者癫痫发作的统计特征的自动发现和量化方法，其中使用了现有和新颖的特征提取算法，特别是路径标识这一时间序列分析的最新发展技术。

Aug, 2023

基于深度学习的视频分析在癫痫学领域的症状检测和分析方面取得了成功，而将现有技术整合为视频症状分析的综合系统是未来研究的方向。

Dec, 2023