Epileptic seizures, characterized by abnormal electrical activity in the brain, pose a significant challenge for diagnosis and treatment. Electroencephalography (EEG), measuring the brain's electrical activity, plays a crucial role in understanding these events. However, analysing epileptic EEG signals, often resembling a complex storm of electrical activity, can be challenging. Usually, these signals have been modelled using integral equations, but limitations remain in capturing the full dynamics of seizures. This study proposes a novel approach to analysing EEG data during epileptic seizures by reformulating the integral equation. Instead of viewing the chaotic patterns as mere noise, we propose an alternative perspective that delves deeper into the underlying structure. By reformulating the integral equation, we aim to capture not just the individual components of the electrical activity but also the intricate relationships between them, potentially revealing hidden patterns and dynamics associated with epileptic seizures. This new approach holds the potential for a deeper understanding of seizure mechanisms. By uncovering the hidden order amidst the seemingly chaotic EEG signals, we might gain valuable insights into the brain's behaviour during seizures. This understanding could pave the way for enhanced diagnostics, more effective treatment strategies, and ultimately, better outcomes for patients suffering from epilepsy.

تشكل النوبات الصرعية والتي تتميز بنشاط كهربائي غير طبيعي في الدماغ تحديًا كبيرًا للتشخيص والعلاج. يلعب جهاز تخطيط كهربية الدماغ (EEG) الذي يقيس النشاط الكهربائي للدماغ دورًا مهمًا في فهم هذه الأحداث. ومع ذلك، يمكن أن تكون تحليل إشارات تخطيط كهربية الدماغ الصرعية والتي غالبًا ما تشبه عاصفة معقدة من النشاط الكهربائي أمرًا صعبًا وعادةً ما يتم نمذجة هذه الإشارات باستخدام المعادلات التكاملية، ولكن لا تزال هناك قيود في التقاط الديناميكيات الكاملة للصرع. تقترح هذه الدراسة نهجًا جديدًا لتحليل بيانات تخطيط كهربية الدماغ أثناء النوبات الصرعية عن طريق إعادة صياغة المعادلة التكاملية بدلاً من النظر إلى الأنماط الفوضوية على أنها مجرد ضوضاء، إننا نقترح منظورًا بديلاً يتعمق في البنية الأساسية من خلال إعادة صياغة المعادلة التكاملية، كما نهدف إلى التقاط ليس فقط المكونات الفردية للنشاط الكهربائي ولكن أيضًا العلاقات المعقدة بينها، مما قد يكشف عن أنماط وديناميكيات مخفية مرتبطة بالنوبات الصرعية. يوفر هذا النهج الجديد إمكانية فهم أعمق لآليات النوبات. من خلال الكشف عن النظام الخفي وسط إشارات تخطيط كهربية الدماغ التي تبدو فوضوية، فقد نكتسب رؤى قيمة حول سلوك الدماغ أثناء النوبة الصرعية. يمكن أن يمهد هذا الفهم الطريق لتحسين التشخيص واستراتيجيات علاج أكثر فعالية، وفي النهاية نتائج أفضل للمرضى الذين يعانون من الصرع.