here is the introduction of the paper, can we discuss it for me to better understand it?

EPILEPSY is a brain disease with a lifetime prevalence
of 7.6‰ and is one of the five refractory diseases of
the nervous system [1], [2]. Seizures are transient phenomena
caused by excessive electrical activity in brain neurons [3].
Automatic seizure detection algorithms are necessary for patients with refractory epilepsy. The algorithms usually use electroencephalography (EEG) as input [4]. They have two main
functions: (1) The algorithms can be combined with an online
alarm system and embedded on wearable devices to trigger
therapeutic interventions [5], [6]. (2) The algorithms can help
medical staff review the long-term EEG recordings offline to
automatically identify seizures.
Doctors prescribe therapy for patients with drug-resistant
epilepsy based on the type and number of seizures recorded during pre-surgical monitoring. But, epilepsy logs kept by patients
and their families are often unreliable, with one survey showing
that 79% of patients thought they missed most of the nighttime
seizures [7]. Doctors do not have enough time and vigor to
identify seizures in long-term EEG recordings. Therefore, it is
necessary to use seizure detection algorithms to mark seizure
events automatically.
The improvement of seizure detection performance depends
on the available data. Continuous and long-term EEG datasets
could reflect the algorithm’s performance in clinical routine [8].
Considering seizures that occur at night are more likely to be
missed and the variation of EEG signals in the circadian cycle,
the length of EEG recordings should be more than 24 h [9].
In addition, intracranial EEG (iEEG) has a higher signal-tonoise ratio, so iEEG is more suitable for continuous monitoring of patients with refractory epilepsy. However, past studies
mainly used continuous scalp EEG [10], [11], [12], [13], [14],
[15] or discontinuous iEEG [16], [17], [18], [19] in seizure
detection.
Moreover, since the deep learning models were proposed,
they have been proven to be more robust than manually extracted features in computer vision [20], speech recognition [21],
and natural language processing [22]. In seizure detection,
deep learning models, especially convolutional neural networks
(CNNs), use spectrograms or Fourier features generated from
raw iEEG signals as input [23]. Such high dimensional space
transformation can make full use of the image learning ability
of CNN. Still, it will increase the processing cost and memory occupation, especially for long-term multi-channel iEEG.
Besides, past deep learning-based algorithms generally did not consider the contribution of different channels to classification,
which leads to the lack of explainability of the model.
To solve the problems mentioned above, in this work, we
proposed a seizure detection algorithm based on the transformer
network that can automatically learn the weights applied to
different channels. The main contributions of this paper are as
follows:
1) We proposed a transformer-based seizure detection algorithm. In two different iEEG datasets, the performance of
our proposed method was better than that of the baseline
models.
2) We introduced the self-attention mechanism to quantify
the different contributions of each channel to seizure
detection. We treat each channel in multi-channel iEEG
signals as a word in a sentence. Our algorithm can
automatically allocate attention to each channel, which
improves the explainability of the model.
3) We demonstrated the applicability of the proposed model
in clinical routine by evaluating it on long-term and
continuous iEEG datasets. In this paper, the “long-term”
means that the iEEG recording of each patient is not less
than 24 h. The “continuous” means that all available iEEG
data from the beginning of recording to the end are used
to evaluate the algorithm, except for conditions such as
electrode falling off or hard disk damage
논문 소개가 있는데 더 잘 이해할 수 있도록 토론해도 될까요?뇌전증은 평생 유병률이 7.6‰에 달하는7.6‰이며 신경계의 5대 난치성 질환 중 하나입니다.신경계 [1], [2]의 5대 난치성 질환 중 하나입니다. 발작은 일시적인 현상으로뇌 뉴런의 과도한 전기 활동으로 인해 발생합니다 [3].난치성 뇌전증 환자에게는 자동 발작 감지 알고리즘이 필요합니다. 알고리즘은 일반적으로 뇌파 검사(EEG)를 입력으로 사용합니다[4]. 두 가지 주요 기능이 있습니다.기능: (1) 알고리즘을 온라인과 결합할 수 있습니다.경보 시스템과 결합하여 웨어러블 기기에 내장하여치료적 개입 [5], [6]. (2) 알고리즘은 다음을 지원할 수 있습니다.의료진이 오프라인에서 장기 뇌파 기록을 검토하여발작을 자동으로 식별합니다.의사는 약물 내성이 있는 환자에게 치료법을 처방합니다.수술 전 모니터링 중에 기록된 발작의 유형과 횟수에 따라 치료를 처방합니다. 하지만 환자와 가족이 보관하는 뇌전증 기록은한 설문조사에 따르면환자의 79%가 야간 발작의 대부분을 놓쳤다고 생각하는 것으로 나타났습니다.발작 [7]. 의사는 장기 뇌파 검사에서 발작을 식별하기 위한발작을 식별할 충분한 시간과 활력이 없습니다. 따라서발작 감지 알고리즘을 사용하여 발작을 표시해야 합니다.이벤트를 자동으로 표시합니다.발작 감지 성능의 향상은 사용 가능한 데이터에 따라 달라집니다.사용 가능한 데이터에 따라 달라집니다. 지속적이고 장기적인 뇌파 데이터 세트은 임상 루틴에서 알고리즘의 성능을 반영할 수 있습니다[8].야간에 발생하는 발작을 놓칠 가능성이 더 높다는 점을 고려하면일주기 주기에 따른 뇌파 신호의 변화를 고려해야 합니다,뇌파 기록의 길이는 24시간 이상이어야 합니다[9].또한 두개강 내 뇌파(iEEG)는 신호-잡음비가 더 높기 때문에 난치성 뇌전증 환자의 지속적인 모니터링에 iEEG가 더 적합합니다. 그러나 과거 연구에서는주로 연속 두피 뇌파를 사용했습니다 [10], [11], [12], [13], [14],[15] 또는 불연속 뇌파 [16], [17], [18], [19]를 발작에 사용했습니다.탐지.또한 딥러닝 모델이 제안된 이래로컴퓨터 비전[20], 음성 인식[21], 자연어 처리[22]에서 수동으로 추출한 특징보다 더 강력하다는 것이 입증되었습니다,및 자연어 처리 [22]. 발작 감지에서는딥 러닝 모델, 특히 컨볼루션 신경망(CNN)에서 생성된 스펙트로그램 또는 푸리에 피처를 사용합니다.원시 iEEG 신호를 입력으로 사용합니다 [23]. 이러한 고차원 공간변환은 CNN의 이미지 학습 능력을 최대한 활용할 수 있습니다.을 활용할 수 있습니다. 하지만, 특히 장기간의 다중 채널 iEEG의 경우 처리 비용과 메모리 점유가 증가합니다.게다가 과거의 딥러닝 기반 알고리즘은 일반적으로 분류에 대한 다양한 채널의 기여도를 고려하지 않았습니다,이로 인해 모델의 설명력이 부족했습니다.위에서 언급한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 다음과 같이트랜스포머 기반의 발작 탐지 알고리즘을 제안했습니다.네트워크에 기반한 발작 탐지 알고리즘을 제안했습니다.다른 채널. 본 논문의 주요 기여는 다음과 같습니다.다음과 같습니다:1) 트랜스포머 기반 발작 탐지 알고리즘을 제안했습니다. 두 개의 서로 다른 iEEG 데이터 세트에서 제안한 방법의 성능이제안한 방법의 성능이 기준선보다 우수했습니다.모델보다 더 나은 성능을 보였습니다.2) 각 채널의 서로 다른 기여도를 정량화하기 위해 자기 주의 메커니즘을 도입했습니다.발작에 대한 각 채널의 서로 다른 기여도탐지. 다중 채널 iEEG의 각 채널을 문장의 단어로 취급합니다.신호의 각 채널을 문장의 한 단어로 취급합니다. 저희 알고리즘은 다음을 수행할 수 있습니다.각 채널에 자동으로 주의를 할당하여모델의 설명력을 향상시킵니다.3) 제안한 모델의 임상 적용 가능성을 입증했습니다.임상에서 적용 가능성을 입증했습니다.지속적인 뇌파 데이터 세트. 본 논문에서 "장기"각 환자의 뇌전도 기록이"연속"은 사용 가능한 모든 iEEG데이터는 기록 시작부터 끝까지 모두 사용됨을 의미합니다.다음과 같은 조건을 제외하고 알고리즘을 평가하는 데 사용됩니다.전극이 떨어지거나 하드 디스크가 손상된 경우