A self-attention model for cross-subject seizure detection.

Abdallah, Tala; Jrad, Nisrine; Abdallah, Fahed; Humeau-Heurtier, Anne; Van Bogaert, Patrick

Abdallah, Tala; Jrad, Nisrine; Abdallah, Fahed; Humeau-Heurtier, Anne; Van Bogaert, Patrick.

Afiliação

Abdallah T; Univ Angers, LARIS, SFR MATHSTIC, F-49000 Angers, 62 avenue Notre-Dame du Lac, France. Electronic address: tala.abdallah@etud.univ-angers.fr.
Jrad N; Univ Angers, LARIS, SFR MATHSTIC, F-49000 Angers, 62 avenue Notre-Dame du Lac, France; University of Catholique de l'Ouest, Angers-Nantes, 49000, France.
Abdallah F; University of Lebanon, Beirut, Lebanon.
Humeau-Heurtier A; Univ Angers, LARIS, SFR MATHSTIC, F-49000 Angers, 62 avenue Notre-Dame du Lac, France.
Van Bogaert P; Univ Angers, LARIS, SFR MATHSTIC, F-49000 Angers, 62 avenue Notre-Dame du Lac, France; The Department of Pediatric Neurology, CHU, Angers, 49000, France.

Comput Biol Med ; 165: 107427, 2023 10.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-37683531

Assuntos

Eletroencefalografia; Convulsões; Humanos; Convulsões/diagnóstico; Bases de Dados Factuais; Redes Neurais de Computação; Processamento de Sinais Assistido por Computador

Palavras-chave

Convolutional neural network (CNN); Deep learning (DL); Electroencephalography (EEG); Epileptic seizure recognition; Long short-term memory (LSTM); Self-attention (SAT)

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Convulsões / Eletroencefalografia Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Prognostic_studies Limite: Humans Idioma: En Ano de publicação: 2023 Tipo de documento: Article

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