基于联合域适应的跨患者癫痫发作预测方法、系统及介质

本发明提出一种基于联合域适应的跨患者癫痫发作预测方法、系统及介质，其中方法包括对源域和目标域的脑电信号进行预处理；对预处理后的源域与目标域脑电信号，分别计算各自的平均协方差矩阵，基于对应的平均协方差矩阵对对应域脑电信号进行欧几里得对齐处理；将经欧几里得对齐处理后的脑电信号输入至神经网络进行特征提取；在高维特征空间中，计算源域与目标域的二阶瓦瑟斯坦距离，将其定义为无监督的域对齐损失Ld；引入改进型Softmax分类损失Lc，对脑电信号样本在其真实类别上的原始得分施加非线性边界调整；以L作为总体损失函数，L＝Lc+λ·Ld，使用AdamW优化器执行反向传播，更新神经网络的参数。上述方法能提高神经网络模型的跨患者适应性与预测性能。