该研究提出了一种基于GNN的自监督预训练模型，能够提高罕见癫痫类型的检测和分类精度，并提出了一种定量的模型可解释性方法。实验证明，该方法在癫痫检测和分类上都优于以往的方法，能够精确定位约25.4%的局部癫痫，为临床医生提供直观的癫痫局部化信息。