一种基于多模态数据融合与智能自适应优化的癫痫发作辅助预测与认知功能评估系统及方法

本发明公开了一种基于多模态数据融合与智能自适应优化的癫痫发作辅助预测与认知功能评估系统及方法。各模块协同工作，实现从多维度的脑电图信号、运动数据和生理数据的采集、智能化预处理、特征深度提取与融合，到癫痫发作预测和认知功能评估的智能优化。通过神经架构搜索与自监督对比学习的结合，本发明能够在多模态数据的基础上自动优化网络结构，并有效提升对癫痫发作模式与认知状态的学习与识别能力。系统通过自适应优化，实现了高准确度的癫痫发作预测和认知状态评估，显著降低了漏报率与误报率。该系统具有高效、智能、精准的特征，能够为癫痫患者提供及时的预警，并为医生提供科学的认知功能干预建议，具有广泛的应用前景。