基于扩散模型的癫痫发作预测方法、装置及计算机设备

本发明涉及深度学习技术领域，公开了基于扩散模型的癫痫发作预测方法、装置及计算机设备，该方法包括：对癫痫脑电数据进行双模态特征提取，得到癫痫特征和对应的语义特征；对癫痫特征和语义特征依次执行多步加噪操作，生成含噪癫痫特征序列和语义特征序列；基于含噪癫痫特征序列和语义特征序列对迭代去噪模块进行训练，得到干净癫痫特征；基于干净癫痫特征对癫痫发作预测模块进行训练，得到训练好的癫痫发作预测模块；将获取的癫痫脑电数据的测试样本集输入至训练好的癫痫发作预测模块中，得到癫痫发作状态预测结果。本发明能够有效建模癫痫脑电信号中的噪声信息，并在语义信息指导下实现癫痫特征的逐步净化，显著提升预测准确率。