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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于扩散模型的癫痫发作预测方法、装置及计算机设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120319483B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510766262.7，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于扩散模型的癫痫发作预测方法、装置及计算机设备是由董秋雷;高梦宇设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于扩散模型的癫痫发作预测方法、装置及计算机设备在说明书摘要公布了：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。

本发明授权基于扩散模型的癫痫发作预测方法、装置及计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的癫痫发作预测方法，其特征在于，所述扩散模型包括迭代去噪模块和癫痫发作预测模块，所述方法包括： 对预先获取的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；所述语义特征是通过预训练语言模型对癫痫发作各阶段进行分词、词嵌入、编码的文本化表示后得到的特征向量； 对所述癫痫特征和对应的语义特征执行多步加噪操作，生成含噪癫痫特征序列和对应的语义特征序列； 基于含噪癫痫特征序列和对应的语义特征序列按照多步去噪方式对迭代去噪模块进行训练，得到干净癫痫特征；所述基于含噪癫痫特征序列和对应的语义特征序列按照多步去噪方式对迭代去噪模块进行训练，得到干净癫痫特征，包括： 在语义特征序列的引导下对所述含噪癫痫特征序列执行多个时间步的迭代去噪操作，每次迭代后生成重构特征与监督特征之间的训练样本对；所述重构特征包括在每个时间步预测的癫痫特征与对应的语义特征；所述监督特征包括对应时间步加噪前癫痫特征与对应的语义特征； 以特征重构损失函数作为优化目标，采用重构特征与预设监督特征之间的训练样本对训练预先构建的迭代去噪模块； 在训练过程中最小化重构特征与预设监督特征之间的重构误差，将重构误差符合预设重构阈值时对应的迭代去噪模块作为训练好的迭代去噪模块，并得到干净癫痫特征； 所述在语义特征的引导下对所述含噪癫痫特征序列执行多个时间步的迭代去噪操作，每次迭代后生成重构特征与监督特征之间的训练样本对，包括： 对所述含噪癫痫特征序列和语义特征分别进行特征编码，得到双模态隐特征； 对所述双模态隐特征进行基于信息熵加权的注意力机制计算，生成语义感知的癫痫提示以及癫痫感知的语义提示； 语义感知的癫痫提示的生成包括以下子步骤： 步骤b21：获取双模态共享空间中的特征表示：利用查询映射层Linear将癫痫隐特征映射到双模态共享空间，获取查询，同时利用键映射层Linear和值映射层Linear映射到双模态共享空间，获取键、值 步骤b22：计算注意力图：计算查询的每个特征通道和键的每个语义令牌之间的余弦相似度，构成查询和键之间的注意力图： ； 其中，为特征转置操作，为查询和键的每个通道令牌的维度； 步骤b23：计算基于信息熵的注意力图权重：首先，对查询的每个特征通道和键的每个语义令牌，计算二者的差向量之后，计算该差向量的方差，并利用该方差计算差向量的信息熵： ； 最终，利用所有信息熵得到注信息熵矩阵，计算注意力图对应的权重： ； 其中，为Softmax函数； 步骤b24：获取语义感知的癫痫提示：利用所述注意力图、基于信息熵的注意力图权重、值，计算语义感知的癫痫提示： ； 其中，为提示映射层Linear，用于将双模态共享空间的特征表示映射回特定模态对应的特征空间，为矩阵元素点乘操作； 获取癫痫感知的语义提示的步骤与获取语义感知的癫痫提示的步骤相同，只需在执行步骤b21时，将语义隐特征映射为查询、将癫痫隐特征映射为键、值； 采用交替解码策略对所述癫痫提示和语义提示进行迭代去噪更新，直至执行完所有的时间步，生成重构特征与监督特征之间的训练样本对； 基于所述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。

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