一种基于全局上下文感知生成网络的癫痫发作预测方法

1.一种基于全局上下文感知生成网络的癫痫发作预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于全局上下文感知生成网络的癫痫发作预测方法，其特征在于，在步骤s3中，全局上下文感知生成网络，包括全局依赖感知生成器和稳态分布调控判别器，具体过程如下：

3.根据权利要求2所述的一种基于全局上下文感知生成网络的癫痫发作预测方法，其特征在于，基于步骤s31所得到的保持全局依赖结构的合成信号片段，具体如下：

4.根据权利要求2所述的一种基于全局上下文感知生成网络的癫痫发作预测方法，其特征在于，基于步骤s32所得到的分布一致性优化的判别结果，如下所示：

5.根据权利要求1所述的一种基于全局上下文感知生成网络的癫痫发作预测方法，其特征在于，基于步骤s4所构建的多尺度时频特征深度卷积癫痫发作预测模型，是对数据增强样本进行多尺度时频分析，深入挖掘癫痫脑电的关键特征，以确保高精度癫痫发作预测，具体如下：

6.根据权利要求5所述的一种基于全局上下文感知生成网络的癫痫发作预测方法，其特征在于，基于步骤s42中的深度卷积神经网络，对精细化癫痫脑电时频特征进行深度特征学习与表征，实现癫痫发作预测，具体如下：