This is the related works part of the paper, can you give me a summary of it so we can discuss?

Traditional machine learning and current deep learning methods are commonly used to detect seizures. In conventional
methods, the automatic seizure detection task can be divided into
feature extraction and classification. Feature extraction is the key
because it determines the input information of the classifiers.
On the contrary, deep learning methods do not require feature
extraction, and end-to-end learning is their prominent advantage.
A. Methods Based on Feature Extraction
Traditional seizure detection algorithms manually extract the
features of EEG recordings. The primary types of these features
are as follows: time-domain features [24], frequency-domain
features [25], time and frequency domain features [26], and
time-frequency domain features [27]. Sun used discrete wavelet
transform (DWT) and uniform one-dimensional binary patterns
to extract texture features of EEG recordings [11]. The performance of the proposed method yielded an event-based sensitivity
of 93.33% and an FDR of 0.81/h on the CHB-MIT dataset.
To make the best use of the practical information in the EEG
recordings as much as possible, Donos analyzed the time and
frequency domain features, including mean value, autocorrelation, and power ratio [28]. These methods are characterized
by low complexity and energy efficiency. For example, Burrello
proposed Laelaps, a low-power, fast, and no false alarms seizure
detection algorithm based on a long-term iEEG dataset [29].
The method used local binary patterns (LBP) to symbolize iEEG
signals and hyperdimensional (HD) computing to classify them.
Laelaps achieved an average event-based sensitivity of 85.5%
and latency of 18.9 s on an embedded platform with limited
resources.
Then, researchers began to quantify the contribution of features extracted from each EEG channel to detect seizures. In
2021, the method proposed by Burreello achieved better sensitivity, specificity, and latency than baseline algorithms, using
only the top 10% electrodes [30]. However, the changes in EEG
signals from nonictal to ictal states are complex and dynamic.
There are differences between patients, and there are also differences between further seizures in the same patient. How to
accurately and comprehensively extract the features related to
seizures is a significant challenge.
B. Deep Learning Methods
Several deep learning backbones have been used to detect seizures, including CNNs [31], [32], [33], graph convolutional networks (GCNs) [14], and long short-term memory
(LSTM) [34]. Emami segmented the filtered EEG signals into
1 s lengths, converted them into images, and then classified
each image as nonictal and ictal using CNN [35]. The proposed
method made full use of the visual recognition ability of CNN
and achieved segment-based sensitivity of 74%, event-based
sensitivity of 100%, and FDR of 0.2/h. Li proposed an end-toend automatic seizure detection algorithm based on CNN and
Nested Long Short-Term Memory (NLSTM) [36]. The method
used convolution blocks to learn expressive seizure features of
EEG signals, and then these features were input into the NLSTM
model.
Deep learning methods are usually a “black box,” and the
explainability of models is an essential direction of current
research, especially the contribution of different EEG channels
to seizure detection. Zhang proposed an explainable seizure
detection algorithm that can automatically learn the importance
of each EEG channel in the seizure diagnosis procedure [37].
The proposed method outperformed the state-of-the-art (SOTA)
baselines on the Temple University Hospital EEG (TUH EEG)
dataset. In fact, the transformer network is based on the selfattention mechanism, which is suitable for assigning different
attention to each channel. The transformer network was originally designed for machine translation. Now it is widely used
in various fields, such as predicting treatment response [38],
seizure detection [39], and motor imagery [40]. However, the
above seizure detection algorithm does not take advantage of
the transformer to automatically assign weight to each channel.
In summary, proposing a transformer-based method that can give
different attention to each channel to improve the performance
and explainability of the model is necessary. Table Isummarizes
the main work in the field of seizure detection.
논문의 관련 작업 부분인데, 토론할 수 있도록 요약본을 주실 수 있나요?기존의 머신러닝과 현재의 딥러닝 방법은 일반적으로 발작을 감지하는 데 사용됩니다. 기존의방법에서 자동 발작 감지 작업은 다음과 같이 나눌 수 있습니다.특징 추출과 분류로 나눌 수 있습니다. 특징 추출이 핵심입니다.분류기의 입력 정보를 결정하기 때문입니다.반대로 딥러닝 방식은 특징 추출이 필요하지 않습니다.특징 추출이 필요하지 않으며, 엔드투엔드 학습이 가능하다는 것이 가장 큰 장점입니다.A. 특징 추출 기반 방법기존의 발작 감지 알고리즘은 뇌파 기록의 특징들을특징을 수동으로 추출합니다. 이러한 특징의 주요 유형은시간 도메인 특징 [24], 주파수 도메인 특징특징 [25], 시간 및 주파수 도메인 특징 [26], 그리고시간-주파수 도메인 특징 [27]. Sun은 이산 웨이블릿을 사용했습니다.변환(DWT)과 균일한 1차원 바이너리 패턴을 사용하여 뇌파 기록의 텍스처 특징을 추출했습니다[11]. 제안된 방법의 성능은 93.33%의 이벤트 기반 감도와93.33%, CHB-MIT 데이터 세트에서 0.81/h의 FDR을 기록했습니다.뇌파 기록에서 실제 정보를 최대한 활용하기 위해도노스는 뇌파 기록의 실제 정보를 최대한 활용하기 위해 평균값과평균값, 자기 상관관계, 전력비 등 주파수 영역의 특징을 분석했습니다[28]. 이러한 방법의 특징은 다음과 같습니다.낮은 복잡성과 에너지 효율성. 예를 들어, Burrello는 저전력, 고속, 오경보 없는 발작 감지 알고리즘인 Laelaps를 제안했습니다.탐지 알고리즘을 제안했습니다[29].이 방법은 로컬 바이너리 패턴(LBP)을 사용하여 iEEG를 기호화했습니다.신호와 이를 분류하기 위한 초차원(HD) 컴퓨팅을 사용했습니다.Laelaps는 평균 85.5%의 이벤트 기반 감도와리소스가 제한된 임베디드 플랫폼에서 18.9초의 지연 시간을리소스.그런 다음 연구자들은 발작을 감지하기 위해 각 뇌파 채널에서 추출한 특징의 기여도를 정량화하기 시작했습니다. 2021년에2021년에 Burreello가 제안한 방법은 기준 알고리즘보다 더 나은 감도, 특이성 및 지연 시간을 달성했습니다.상위 10%의 전극만 사용했습니다[30]. 그러나 뇌파의 변화신호의 변화는 복잡하고 역동적입니다.환자마다 차이가 있으며, 같은 환자에서 추가 발작이 발생하는 경우에도 차이가 있습니다. 방법발작과 관련된 특징을 정확하고 포괄적으로 추출하는 것은발작과 관련된 특징을 정확하고 종합적으로 추출하는 것은 중요한 과제입니다.B. 딥러닝 방법CNN [31], [32], [33], 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN) [14], 장단기 메모리[34] 등 여러 딥 러닝 백본이 발작을 감지하는 데 사용되었습니다.(LSTM) [34]. Emami는 필터링된 뇌파 신호를 다음과 같이 세분화했습니다.1초 길이로 세분화하여 이미지로 변환한 다음, 각 이미지를CNN을 사용하여 각 이미지를 비닉탈과 익틱탈로 분류했습니다 [35]. 제안된방법은 CNN의 시각적 인식 능력을 최대한 활용하여의 시각적 인식 능력을 활용하여 세그먼트 기반 74%, 이벤트 기반100%의 감도, 0.2/h의 FDR을 달성했습니다. Li는 CNN을 기반으로 한 엔드투엔드 자동 발작 감지 알고리즘을 제안했습니다.중첩된 장단기 메모리(NLSTM) [36]. 그 방법은컨볼루션 블록을 사용하여 표현 발작의 특징을 학습한 다음뇌파 신호의 표현적 발작 특징을 학습한 다음, 이러한 특징을 NLSTM에 입력했습니다.모델에 입력했습니다.딥 러닝 방법은 일반적으로 "블랙박스"와 같아서모델의 설명 가능성은 현재 연구의 필수적인 방향입니다.연구, 특히 발작 감지에 대한 다양한 뇌파 채널의 기여도발작 감지에 기여합니다. 장은 설명 가능한 발작을 제안했습니다.발작에서 각 뇌파 채널의 중요성을 자동으로 학습할 수 있는발작 진단 절차에서 각 뇌파 채널의 중요도를 자동으로 학습할 수 있는 설명 가능한 발작 감지 알고리즘을 제안했습니다[37].제안된 방법은 템플 대학 병원의 최첨단(SOTA)템플 대학 병원 뇌파(TUH EEG)데이터 세트에서 우수한 성능을 보였습니다. 실제로 트랜스포머 네트워크는 자기 주의 메커니즘을 기반으로 하며, 이는 각 채널에 서로 다른각 채널에 주의를 할당하는 데 적합합니다. 트랜스포머 네트워크는 원래 기계 번역을 위해 설계되었습니다. 지금은 널리 사용되고 있습니다.치료 반응 예측과 같은 다양한 분야에서 [38],발작 감지 [39], 운동 이미지 [40] 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다. 그러나위의 발작 감지 알고리즘은각 채널에 자동으로 가중치를 할당하는 트랜스포머를 활용하지 못합니다.요약하면, 트랜스포머 기반 방법을 제안하면 다음과 같은 이점이 있습니다.각 채널에 다른 주의를 기울여 성능을 향상시키고성능과 모델의 설명성을 향상시킬 수 있는 트랜스포머 기반 방법 제안이 필요합니다. 표 요약발작 탐지 분야의 주요 연구 결과입니다.