基于生成对抗网络GAN的健康数据增强与异常检测方法

本发明公开了基于生成对抗网络GAN的健康数据增强与异常检测方法，通过生成器模块、判别器模块、联邦学习协议模块和生理信号生成模块的设置，通过多模态特征，层级注意力及阈值的调整，实现了数据系统的增强，通过对系统的训练，解决医疗数据稀缺、异构性及高误报率问题，有利于医疗诊断正确率的提升；实现医疗水平的提升，为患者带来益处。