基于遗传算法域适应集成与目标域微调的跨患者癫痫预测开源项目

本项目针对癫痫预测临床应用中存在的“冷启动”难题与跨受试者泛化瓶颈，设计并实现了一种创新的分层迁移预测框架。该框架成功融合了深度域适应与进化集成学习机制，在公开基准数据集上取得了领先的预测性能，对实现癫痫的早期干预与智能化临床管理具有重要价值。
项目实现方案
1. 数据预处理与模型构建
项目首先对原始头皮脑电信号进行标准化预处理，包括滤波去噪、数据分段和样本平衡。在此基础上，构建了一个一维卷积神经网络，该网络能够直接从多通道时序信号中有效提取时空特征。
2. 核心算法：分层迁移学习框架
为实现跨患者泛化，项目核心采用了分层迁移学习策略：
域适应层：引入Deep CORAL算法，通过对齐源域与目标域的特征协方差矩阵，学习域不变特征，缓解分布偏移。
智能集成层：利用遗传算法对多个源域模型进行自适应加权集成，根据目标患者少量校准数据动态优化权重，抑制负迁移。
个性化微调层：采用“冻结特征提取器、微调分类器”的参数高效策略，利用极少量目标数据快速适配，实现模型个性化。