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摘要：癫痫是一种神经系统疾病。目前，约有 5000 万人患有癫痫。癫痫发作的检测非常困难，因为每个患者的癫痫发作情况都不同。脑电图 (EEG) 可捕捉大脑活动，神经科医生需要分析这些脑电图信号才能检测出癫痫发作。传统上，神经科医生通过目视检查来检测癫痫发作的存在，这需要时间。但需要在规定的时间内做出准确的诊断，以便可以采取适当的治疗方法并减少进一步的并发症。因此，需要一种自动方法来检测和预测癫痫发作。癫痫发作预测很重要，因为如果在早期预测到癫痫发作，那么可以使用电刺激来抑制癫痫发作。我们首先从用于检测和预测癫痫发作的不同算法或方法开始，然后对用于癫痫发作诊断的不同方法进行比较研究，然后提出我们提出的方法，最后得出结论。索引词：深度学习、癫痫发作、特征提取、发作、机器学习、预测、发作前、检测。
关于癫痫发作检测方法的调查 - ...
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