一种基于轻量级Transformer的癫痫发作预测模型构建系统

本发明涉及一种基于轻量级Transformer的癫痫发作预测模型构建系统，属于医疗系统技术领域，本发明通过对脑电信号(EEG)进行预处理，利用短时傅里叶变换(STFT)提取时频特征，将这些特征输入轻量级Transformer网络中。该网络通过自选择模块自动筛选重要的patch和注意力头，降低计算复杂度，提高了预测的准确性和模型的效率。该系统适用于可穿戴设备的实时癫痫发作预测，特别针对资源受限的环境，保证了较高的预测准确性与敏感度，同时减少了计算量和能耗。