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...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	International journal of advanced computer science & applications Jg. 16; H. 2
Hauptverfasser:	Vaddi, Venkata Narayana, Sikha, Madhu Babu, Kodali, Prakash
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	West Yorkshire Science and Information (SAI) Organization Limited 2025
Schlagworte:	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
Online-Zugang:	Volltext
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