基于混合元启发式优化算法的EEG信号癫痫发作精准预测框架NeuroFusionNet

来自全球顶尖团队的研究人员针对癫痫发作预测难题，开发出创新性解决方案NeuroFusionNet框架。该研究整合带通滤波、独立成分分析(ICA)和共空间模式(CSP)进行EEG信号预处理，通过时域/频域特征提取结合小波变换，首创性采用混合黑猩猩增强狐狸优化算法(Hybrid Chimp Enhanced Fox Optimization)进行特征选择，最终构建融合改进版ShuffleNet V2、EfficientNet V2和多头注意力(MHA)GhostNet V2的深度学习模型，显著提升癫痫发作预测准确率与鲁棒性。

　　

这项突破性研究构建了名为NeuroFusionNet的创新框架，致力于从脑电图(EEG)数据中实现癫痫发作的精准预测。研究团队采用多阶段处理流程：首先通过带通滤波提升信噪比，结合独立成分分析(ICA)有效去除伪迹；采用分段(epoching)处理捕捉离散时间模式，并运用Z-score标准化确保数据一致性。特征提取阶段创新性地融合时域统计特征、傅里叶变换获得的功率谱密度(PSD)特征，以及小波变换生成的时频域特征。

研究亮点在于开发了混合黑猩猩增强狐狸优化算法(Hybrid Chimp Enhanced Fox Optimization)，这种融合FOX和黑猩猩优化策略的智能算法显著提升了特征选择效率。最终构建的深度学习模型整合了改进版ShuffleNet V2、SqueezeNet、EfficientNet V2以及基于多头注意力机制(MHA)的GhostNet V2，这些先进架构的协同作用使模型能够精准捕捉癫痫发作相关的复杂神经电生理模式。该框架为癫痫预警系统的临床转化提供了重要技术支撑。