基于大模型预测癫痫的综合技术方案大纲

一、引言

（一）研究背景
阐述癫痫疾病的临床现状、治疗挑战以及对精准预测的需求，引出大模型在该领域应用的潜力和意义。

（二）研究目的与目标
明确本研究旨在利用大模型构建全面的癫痫预测及治疗方案体系，提高癫痫治疗的效果和安全性，减少并发症，改善患者预后。具体目标包括准确预测癫痫发作、制定个性化手术与麻醉方案、优化术后护理等。

二、数据来源与处理

（一）多模态数据采集

1. 临床病史数据：收集患者的年龄、性别、发作频率、症状表现、既往治疗史等详细信息。
2. 神经影像数据：包括磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）等，用于分析脑部结构异常。
3. 脑电图（EEG）数据：长时间监测脑电活动，捕捉癫痫样放电特征。
4. 基因数据：探索遗传因素对癫痫发病及治疗的影响。

（二）数据清洗与标注

1. 去除噪声和异常数据，确保数据质量。
2. 对数据进行标注，如癫痫发作时段、病灶位置等，为模型训练提供准确标签。

（三）特征工程

1. 从多模态数据中提取有意义的特征，如影像特征、脑电特征、临床特征等。
2. 对特征进行标准化和归一化处理，便于模型输入。

三、大模型构建与训练

（一）模型选择与架构设计

1. 比较不同大模型架构（如 Transforme