There is provided a method for seizure detection. The method includes: obtaining brain signal data of brain electrical activity of a subject； processing the brain signal data using a deep neural network to obtain a first processed output data of the brain signal data, the first processed output data indicating one or more seizure events in the brain signal data； processing the first processed output data using a statistical model to obtain a second processed output data of the brain signal data, wherein the statistical model is configured to model transitions between the one or more seizure events and one or more non-seizure events in the first processed output data of the brain signal data； and determining the one or more seizure events based on the second processed output data of the brain signal data.L'invention concerne un procédé de détection de crise d'épilepsie. Le procédé consiste à : obtenir des données de signaux cérébraux de l'activité électrique cérébrale d'un sujet ； traiter les données de signaux cérébraux à l'aide d'un réseau neuronal profond pour obtenir des premières données de sortie traitées des données de signaux cérébraux, les premières données de sortie traitées indiquant un ou plusieurs événements de crise d'épilepsie dans les données de signaux cérébraux ； traiter les premières données de sortie traitées à l'aide d'un modèle statistique pour obtenir des secondes données de sortie traitées des données de signaux cérébraux, le modèle statistique étant configuré pour modéliser des transitions entre le ou les événements de crise d'épilepsie et un ou plusieurs événements de non-crise d'épilepsie dans les premières données de sortie traitées des données de signaux cérébraux ； et déterminer le ou les événements de crise d'épilepsie sur la base des secondes données de sortie traitées des données de signaux cérébraux.
