癫痫脑电信号自动检测算法模型设计优化集成系统称:V1.0

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该项目聚焦基于深度学习的癫痫脑电信号自动检测算法研究，成果原理是构建基于图注意力网络的自适应权重模型及结合空洞卷积与循环神经网络提取特征。创新点在于首次将自适应注意力权重的图注意力网络用于癫痫检测，结合两种网络提升特征提取与检测准确性。应用场景涵盖临床诊断、个性化治疗、健康监测等。应用案例可对脑电数据分类辅助诊断、结合设备实时监测。从研究内容看，成果若达成预期，将提高癫痫检测效率和准确性，推动癫痫诊疗及相关研究发展。

理论突破