SYSTEM AND METHOD FOR DEEP LEARNING FOR TRACKING CORTICAL SPREADING DEPRESSION USING EEG

Disclosed herein is a system and method implementing an automated, generalizable model for tracking cortical spreading depressions using EEG. The model comprises convolutional neural networks and graph neural networks to leverage both the spatial and the temporal properties of CSDs in the detection. The trained model is generalizable to different head models such that it can be applied to new patients without re-training. Further, the model is scalable to different densities of EEG electrodes, even when trained on a specific electride density. L'invention concerne un système et un procédé mettant en œuvre un modèle automatisé et généralisable pour suivre des dépressions corticales envahissantes à l'aide d'un EEG. Le modèle comprend des réseaux neuronaux convolutionnels et des réseaux neuronaux graphiques pour exploiter les propriétés à la fois spatiales et temporelles de DCE dans la détection. Le modèle entraîné est généralisable à différents modèles de tête de telle sorte qu'il peut être appliqué à de nouveaux patients sans réapprentissage. En outre, le modèle est adaptable à différentes densités d'électrodes d'EEG, même lorsqu'il a été entraîné sur une densité d'électrodes spécifique.