該項目聚焦基于深度學習的癲癇腦電信號自動檢測算法研究,成果原理是構建基于圖注意力網絡的自適應權重模型及結合空洞卷積與循環神經網絡提取特征。創新點在于首次將自適應注意力權重的圖注意力網絡用于癲癇檢測,結合兩種網絡提升特征提取與檢測準確性。應用場景涵蓋臨床診斷、個性化治療、健康監測等。應用案例可對腦電數據分類輔助診斷、結合設備實時監測。從研究內容看,成果若達成預期,將提高癲癇檢測效率和準確性,推動癲癇診療及相關研究發展。