癫痫检测是一个重要的医学问题，由于脑电数据采集困难和发作样本不足等问题，传统的癫痫检测方法准确性和可靠性受到了严重限制。为了解决这些问题，我们提出了一种基于图卷积神经网络的癫痫检测模型，该模型可以有效地提高癫痫检测的准确性和灵敏度。该模型采用了图卷积神经网络（Graph Convolutional Network,GCN）作为其核心框架，GCN 能够有效地捕捉节点之间的关系，并从图中学习节点特征。