已有研究表明，癫痫发作起始时间可以比随机猜测更准确地预测持续时间，尽管这通常是通过将癫痫发作分为低持续时间和高持续时间两类来实现的（Liu, Y. et al）。过长的发作前窗口可能会导致早期癫痫发作的数据泄露，而过长的发作后窗口可能会因延迟预测而导致临床应用无用。在本项目中，我们探索了时空图神经网络（GNN）在癫痫发作持续时间预测任务中的应用，利用脑电图（EEG）数据和图拓扑结构来模拟大脑的连接性（功能性和解剖性）。
已有研究表明，癫痫发作起始时间可以比随机猜测更准确地预测持续时间，尽管这通常是通过将癫痫发作分为低持续时间和高持续时间两类来实现的（Liu, Y. et al）。过长的发作前窗口可能会导致早期癫痫发作的数据泄露，而过长的发作后窗口可能会因延迟预测而导致临床应用无用。在本项目中，我们探索了时空图神经网络（GNN）在癫痫发作持续时间预测任务中的应用，利用脑电图（EEG）数据和图拓扑结构来模拟大脑的连接性（功能性和解剖性）。