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epileptic seizure detection
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ICML
REST: 基于残余状态更新的高效加速的脑电图癫痫分析
本研究纳入了一种新颖的基于图的残差状态更新机制（REST），用于实时脑电信号分析，如癫痫发作检测，通过利用图神经网络和循环结构，REST 能够高效地捕捉脑电数据中的非欧几里得几何和时间依赖关系，显示出在发作检测和分类任务中高准确性，并与现有
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a month ago
低功耗可穿戴物联网系统实时癫痫发作检测的多对一知识蒸馏
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
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2 years ago
并行忆阻卷积神经网络用于癫痫检测与预测
本文提出一种新颖的低延迟并行卷积神经网络 (CNN) 框架，该框架使用阻性随机存取存储器 (RRAM) 器件来并行执行卷积层内核，从而实现了比当前最先进的 Memristive-CMOS 混合 DL 加速器低两个数量级的延迟降低，同时考虑非
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2 years ago
临床数据中用于癫痫检测和分类的卷积神经网络
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。
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5 years ago
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