癫痫发作预警方法及系统

本申请涉及智能健康管理领域，提供了一种癫痫发作预警方法及系统,其使用基于深度学习的数据处理技术来对待监测用户在预定时间段的脑电图信号进行降噪处理和特征提取，同时对运动数据的时间队列进行运行状态特征提取，以此根据运动状态时序编码特征和脑电图信号特征之间的跨模态聚合表示来智能地识别所述待监测用户是否存在癫痫发作风险，并生成相应的癫痫发作预警提示。这样，通过全面捕捉不同用户数据中的细微模式，并充分考虑特征间的相互关系，能够实现更准确地癫痫发作预警。