基于脑电数据通道选择和KAN卷积脉冲神经网络的癫痫诊断系统

本发明的技术方案是公开了一种基于脑电数据通道选择和KAN卷积脉冲神经网络的癫痫诊断系统，其特征在于，包括：数据处理模块、通道特征提取模块、自适应通道选择模块、特征分类模块。本发明通过引入KAN卷积、通道选择和脉冲神经网络，提供了有效的解决方案。引入的注意力机制允许模型动态关注最相关的EEG通道和信号特征，进而实现个性化的通道选择。通过该机制，模型可以为不同个体分配不同的权重，仅选择与癫痫发作最相关的关键信号，避免冗余通道的计算负担，同时提升分类精度。最后将人工神经网络转成脉冲神经网络，其采用事件驱动的计算方式，有效降低了能耗，特别适合在便携式设备上应用。