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%。

本研究聚焦于日语癫痫病，推出了基于大型语言模型的EpilepsyLLM，经过细调后能提供专业医学知识。评估显示，医学领域的推理能力存在差距，尤其在数值问题上不及人类。研究探讨了医学LLMs的应用、挑战及未来方向，为医疗应用提供指导。

本文探讨了多通道脑电图（EEG）数据中癫痫检测的机器学习方法，强调了深度学习模型（如堆叠学习和循环卷积神经网络）的有效性。研究表明，采用注意力机制和轻量级卷积变换器可以提高检测的准确性和效率。此外，新型模型BrainNet和LaBraM在处理噪声和标签失衡方面表现优异，为临床应用提供了新思路。

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。

本研究探讨了深度学习在癫痫检测中的应用，采用循环卷积神经网络和多通道脑电图信号，取得了高灵敏度和低假警报率。研究表明，深度学习能够有效捕获空间和时间信息，推动临床技术进步，改善儿科癫痫管理。

本研究探讨了多种机器学习方法在脑电图（EEG）信号分析中的应用，特别是针对ADHD、癫痫和阿尔茨海默病的分类。通过动态领域自适应深度学习网络和轻量级多维注意力网络，分类准确率分别达到92.5%和73.91%。研究强调了空间信息在脑电图分类中的重要性，并展示了新方法的实际应用潜力。

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。