本研究解决了现有分类方法无法有效检测癫痫发作起始的问题，提出了一种两阶段框架SODor，通过子序列聚类的新任务形式显式建模癫痫发作起始。实验结果表明，该方法在三个数据集上显著提高了5%-11%的分类准确率，并准确检测出癫痫发作的起始时刻。

本研究探讨了社交媒体平台特别是Reddit的r/Epilepsy社区中癫痫患者及其照顾者的经历，分析了57,000个帖子和533,000条评论。研究发现，许多帖子讨论了与癫痫相关的挑战，如抑郁、驾驶限制和职场问题，强调了针对癫痫患者的综合护理在神经和心理健康方面的重要性。

本研究解决了在无源半监督领域适应（SF-SSDA）中有效融合原始脑电图（EEG）数据与专家知识，以及对齐源领域和目标领域分布的挑战。提出的KDF-MutualSHOT方法通过互学机制和基于一致性的伪标签选择策略，显著提高了癫痫亚型分类的准确性，超越了其他监督和无源领域适应方法。

本研究提出了一种名为STIED的深度学习模型，用于在临床脑磁图中检测癫痫患者的间歇性癫痫放电。该模型结合时序和空间特征，能够准确定位IEDs，性能超过85%。

该调查论文介绍了LLMs和MLLMs的发展背景和原则，探讨了它们在医学中的应用场景、挑战和未来方向。调查总结了6个有前景的医疗应用，并提出了将人工智能与医学进一步整合的可行方法和方向。

研究者提出了一种统一的 EEG 基础模型 LaBraM，通过预训练和微调来提高脑电图深度学习模型的感知能力和泛化能力。实验证明，LaBraM 在异常检测、事件分类、情绪识别和步态预测等任务上表现优于其他方法。

建立了一个基于摄像头的系统，可以自动检测慢性癫痫小鼠中的惊厥性癫痫发作，用以筛选潜在的抗癫痫药物。

该研究提出了一种新的综合框架，通过评估机器学习算法在脑电图信号数据上的表现，预测儿科患者的癫痫发作。结果显示，深度学习算法比逻辑回归和K最近邻更成功，循环神经网络在精确度和F1分数上表现最好，长短期记忆超过了循环神经网络，卷积神经网络在特异度上表现最高。该研究对卫生保健提供者在管理儿科患者癫痫发作方面具有重要意义，可能改变临床实践并改善儿科护理。

这篇论文介绍了使用单脉冲电刺激（SPES）响应来进行癫痫发生区（SOZ）定位的深度学习应用，通过引入具有跨通道注意力的 Transformer 模型，在持有的患者测试数据集上评估其对未知患者和电极放置位置的泛化能力，表明转从发散方法（AUROC：0.574）到收敛方法（AUROC：0.666）能够显著改善定位效果，并展示了 Transformer 模型在处理异构电极放置方面的有效性，使...

研究中使用 [$^{18}$F] 荧光脱氧葡萄糖（FDG）正电子发射断层扫描（PET）的无监督学习方法，实现对癫痫焦点的定位，并取得了改进的性能。

本文介绍了一种利用深度学习方法和植入式传感器网络进行预测癫痫发作的闭环系统 SeizNet。研究结果表明，SeizNet 在所有指标上超越传统的单模态和非个性化预测系统，达到了高达 99% 的准确率，为难治性癫痫治疗开辟了有希望的新途径。

本文评估了大型语言模型（LLM）在生物医学任务中的性能，发现LLMs在具有较小训练集的生物医学数据集中的效果超过了当前最先进的生物医学模型。尽管与精细调整的生物医学模型相比，LLMs的性能仍然较差，但它们在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在的价值。

通过SETR-PKD框架实现了视频中癫痫发作分类和隐私保护的早期检测，该框架利用光流特征和基于transformer的知识蒸馏，解决了当前方法的局限性。在癫痫发作一半进程时，SETR-PKD框架以83.9%的准确度实现了隐私保护的强直-阵挛发作检测。

该研究使用1D时间卷积神经网络和图卷积网络识别脑电信号中的尖峰，并通过短时间帧进行定位。在平衡数据集上，该模型达到了76.7％的分类f1分数，在现实中高度不平衡的数据集上达到了25.5％的分数。