基于自适应时空注意力与动态融合网络的癫痫预测方法

本发明公开一种基于自适应时空注意力与动态融合网络的癫痫预测方法，涉及脑信号预处理模块、上下文注意力编码层、远距离内容依赖网络、自适应时序状态空间建模模块和癫痫预测模块；脑信号预处理模块获得对应时域信息和频域信息和邻接矩阵；邻接矩阵视为图结构，图结构各条边的权重输入上下文注意力编码层，提取各通道间的空间特征，通过邻居节点信息的聚合和注意力动态调整权重，输出节点特征矩阵；节点特征矩阵输入远距离内容依赖网络输出全局空间特征和对应时间序列；通过自适应时序状态空间建模模块得到时空动态融合特征；时空动态融合特征输入癫痫预测模块后输出癫痫预测结果。本发明能够精准预测。