{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期部分”：[[2024,13]]，“日期时间”：“2024-01-13T01:47:58Z”，“时间戳”：1705110478491}，“参考计数”：0，“出版商”：“神经Quantology Journal”，“问题”：“2”，“内容域”:{“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，”shortcontainer-title“：[“网络”]，“published-print”：{“date-parts”：[[2020,12,21]]}，“abstract”：“癫痫是一种扰乱大脑并导致大脑异常活动的神经系统疾病。在某些情况下，它会导致意识丧失以及异常的行为和感觉。在这方面，如果能够在早期阶段确定癫痫发作，则可以及时为患者提供适当的护理和治疗，并防止对患者整体造成任何严重损害。在本文中，我们尝试使用EEG信号记录来检测癫痫，并使用预先训练好的发作前和发作间期CNN模型对其进行分类。为此，我们提倡使用美国癫痫学会数据集。重点是及时准确地从脑电图记录中检测癫痫模式<\/jats:p>“，”DOI“：”10.14704\/web\/v17i2\/web17063“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2020,12,22]]，”date-time“：”2020-12-2T11:56:26Z“，”timestamp“：1608638186000}，”page“：“717-734”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：2，“title”：[“利用脑电记录的深度学习方法预测癫痫发作”]，“前缀”：“10.14704”，“卷“：”17“，”作者“：[{”给定“：”G.“，”家族“：”马拉加瑟姆“，”序列“：”第一“，”从属“：[]}，{”给出“：”T.Kirthiga“，”家庭“：”Devi“，”sequence“：”additional“，”affiliation“：[]}，“给定”：“P.”，“family”：“Savaridassan”，“sequence”：“additional”，“affiliance”：[]{”given“：”Sachin“，”family“：”Garg“，“segment”：“附加”，“从属关系”：[]}]，“成员”：“5737“，”published-online“：{”date-parts“：[[2020,12,21]]}，”container-title“：[”Webology“]，”original-title”：[]，“deposed”：{“date-part”：[[2020，12,22]]，“date-time”：“2020-12-22T12:03:54Z”，“timestamp”：1608638634000}，“score”：1，“resource”：“{”primary“URL”：“https:\\/www.Webology.org\/abstract.php？id=342”}}，“副标题”：[]，“短标题”：[]，“已发布”：{“date-parts“：[[2020,12,21]]}，“references-count”：0，“journal-issue”：{“issue”：“2”，“published-on-line”：{-“date-part”：[[2020，12,21]]{，“publised-print”：{--“date-ports”：[[2020,12,21]]}；“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.14704\/web\/v17i2\/web17063”，“relation”：{}，”ISSN“：[“1735-188X”，“1735-1188X”]，“ISSN-type”：[{“value”：“1735-188”，“type”:“print”}，{“value”：“1735-188X“，”type“：”electronic“}]，”subject“：[]，”published“：{”date-parts“：[[2020,12,21]]}}}