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Anfallsdetektion

Die Erkennung von Anfällen ist eine binäre Klassifizierungsaufgabe im Bereich des überwachten maschinellen Lernens in der Medizin. Sie zielt darauf ab, durch die Analyse der neuronalen Signale eines Patienten zwischen Anfallszuständen und nicht-anfalligen Zuständen zu unterscheiden. Diese Aufgabe hat erheblichen praktischen Wert für die Echtzeitüberwachung und frühzeitige Warnung bei Epilepsie, da sie dazu beiträgt, die Lebensqualität von Patienten zu verbessern und eine rechtzeitige medizinische Intervention sicherzustellen.

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