我们提出基于轻量级深度学习模型的癫痫预测研究，开发癫痫病脑电信号的自动识别和诊断系统，旨在帮助医生和患者采取及时有效的措施，使医生摆脱繁重的手动诊断，从而降低患者并发症和猝死的概率，提高诊断效率，并降低误诊率。总而言之，我们的项目旨在借助日渐发达的计算机技术让癫痫病的诊断实现一个质与量的飞跃。我们提出基于轻量级深度学习模型的癫痫预测研究，旨在帮助医生和患者采取及时有效的措施，从而降低患者并发症和猝死的概率。该项目的创新之处主要体现在以下几个方面：1.多模态数据融合：结合EEG、影像学（如MRI、CT）、基因组学和临床症状等多种数据源，通过大数据分析和机器学习算法，实现更精准的癫痫诊断。2. 人工智能算法：我们利用小波变换（DWT）提取原始脑电信号的时频特征，并采用基于CBAM的卷积神经网络和Bi-LSTM挖掘最具鉴别能力的时序高级特征。该过程通过KNN分类和决策过程优化，得出高效准确的预测结果。3. 实时监测与预警系统：开发了一套便携式低功耗癫痫预测头盔，能够实时监测患者的脑电信号，并及时捕捉癫痫发作前后的变化，为患者和医护人员提供预警信息。4. 个性化治疗方案：结合AI技术分析患者的历史数据与生理特征，为每位患者制定个性化的治疗方案，以提高治疗效果。5.远程医疗支持：利用云计算和移动互联网技术，支持远程会诊和随访，提高医疗资源的利用效率，方便患者获得专业指导。6. 模型压缩技术：我们对算法进行了剪枝、权重共享和权重量化，以实现模型压缩，使其能够更高效地运行在便携设备上。