A Novel Hybrid Attentive Convolutional Autoencoder (HACA) Framework for Enhanced Epileptic Seizure Detection

Epilepsy, a prevalent neurological disorder, requires accurate and efficient seizure detection for timely intervention. This study presents a Hybrid Attentive Convolutional Autoen-coder (HACA) framework designed to address challenges in EEG signal processing for seizure detection. The proposed metho...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	International journal of advanced computer science & applications Ročník 16; číslo 2
Hlavní autoři:	Vaddi, Venkata Narayana, Sikha, Madhu Babu, Kodali, Prakash
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	West Yorkshire Science and Information (SAI) Organization Limited 2025
Témata:	Accuracy Classification Computer science Convulsions & seizures Datasets Deep learning Electroencephalography Entropy Epilepsy Feature extraction Neural networks Neurological diseases Neurological disorders Real time Seizures Signal processing Signal reconstruction Wavelet transforms
ISSN:	2158-107X, 2156-5570
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!