الصرع هو اضطراب عصبي شائع، وتنبؤ دقيق بالنوبات سيساعد في التغلب على عدم اليقين والعجز الذي يشعر به المريض. في هذا البحث، نقدم ونناقش منهجية جديدة لتصنيف التسجيلات الكهروضوئية داخل الجمجمة (iEEG) للتنبؤ بالنوبات. على عكس النهج السابقة، نتجنب بشكل قاطع استخراج الخصائص اليدوية ونستخدم بدلاً من ذلك بنية شبكة عصبية تلافيفية (CNN) لتحديد الخصائص المناسبة للإشارة ولتصنيف القطع ثنائية الحالة (preictal و interictal). تم تقييم ثلاثة نماذج مختلفة على مجموعات بيانات عامة تحتوي على تسجيلات طويلة الأجل لأربعة كلاب وثلاثة مرضى. بشكل عام، تظهر نتائجنا قابلية التطبيق الشاملة. في هذه الدراسة، نناقش نقاط القوة والضعف في منهجيتنا.