Abstract: M. Z. Awan, A. Jhangeer, P. Strakos, L. Riha (2026)

This study introduces a convolutional neural network with dynamic channel selection-feature generation, an advanced deep learning model that combines modules of feature generation, dynamic channel selection, and a convolutional neural network to improve the classification of the epileptic state of electroencephalography signals. The proposed framework dynamically chooses the most pertinent electroencephalography channels, en hances feature extraction, and limits the impact of class imbalance effects. The experimental evaluation of a clinical electroencephalography dataset shows that our model is superior to current models in feature generation-dynamic channel selection neural networks and achieves good classification accuracy. To validate the results of the proposed method, different evaluation metrics are considered along with statistical analysis, achieving an average precision of 96% over multiple folds. Furthermore, the EEG dataset from various neurophysiological states provides insight into seizures, framing them as bifurcations in brain dynamics through nonlinear dynamics theory.

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Adaptive neural seizure detection through intelligent EEG channel selection and dynamic feature recognition