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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所申請(qǐng)的專利基于多路圖腦網(wǎng)絡(luò)建模的顱內(nèi)腦電癲癇發(fā)作預(yù)警方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119856911B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510357007.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/00；該發(fā)明授權(quán)基于多路圖腦網(wǎng)絡(luò)建模的顱內(nèi)腦電癲癇發(fā)作預(yù)警方法是由吳雅婧;唐永強(qiáng);周民宇;張文生設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-03-25向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于多路圖腦網(wǎng)絡(luò)建模的顱內(nèi)腦電癲癇發(fā)作預(yù)警方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多路圖腦網(wǎng)絡(luò)建模的顱內(nèi)腦電癲癇發(fā)作預(yù)警方法，屬于腦電圖分析技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括針對(duì)癲癇發(fā)作預(yù)測提出了一種多路圖腦網(wǎng)絡(luò)建模框架；基于神經(jīng)科學(xué)中三種跨頻率耦合（Cross?FrequencyCoupling，CFC）關(guān)系構(gòu)建多路腦圖，其中腦電信號(hào)每個(gè)通道中的頻帶形成圖的節(jié)點(diǎn)，三種CFC關(guān)系形成圖的邊；設(shè)計(jì)帶有聯(lián)合融合模塊的多路腦圖學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)用以學(xué)習(xí)多路腦圖中的模式，形成最終的表征。本發(fā)明能夠?qū)EEG信號(hào)進(jìn)行分析，利用所設(shè)計(jì)的多路腦圖學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)挖掘其中的模式并形成統(tǒng)一的表征，提高了癲癇發(fā)作預(yù)測的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于多路圖腦網(wǎng)絡(luò)建模的顱內(nèi)腦電癲癇發(fā)作預(yù)警方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多路圖腦網(wǎng)絡(luò)建模的顱內(nèi)腦電癲癇發(fā)作預(yù)警方法，其特征在于，包括： 步驟1、獲取原始iEEG數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理和數(shù)據(jù)增強(qiáng)，得到最終時(shí)頻圖； 步驟2、從最終時(shí)頻圖中提取振幅和相位信息，按頻帶劃分并投影為振幅和相位特征； 步驟3、對(duì)振幅和相位特征進(jìn)行語義編碼獲得多路圖節(jié)點(diǎn)特征，基于振幅和相位特征之間的相似度構(gòu)建多路圖邊特征，基于多路圖節(jié)點(diǎn)特征和多路圖邊特征構(gòu)建多路腦圖，所述多路腦圖包括振幅-振幅耦合子圖、相位-相位耦合子圖以及相位-振幅耦合子圖；包括： 步驟3-1、Transformer利用多頭自注意力機(jī)制和前饋網(wǎng)絡(luò)對(duì)特征之間的相互依賴關(guān)系進(jìn)行建模及編碼，提取語義化的振幅和相位嵌入； 步驟3-2、基于提取的語義化的振幅和相位嵌入，針對(duì)每個(gè)子圖定制節(jié)點(diǎn)特征，使其與振幅-振幅耦合子圖、相位-相位耦合子圖以及相位-振幅耦合子圖相對(duì)應(yīng)； 步驟3-3、基于振幅和相位特征之間的相似度構(gòu)建多路圖邊特征，利用鄰接矩陣表征相似度，對(duì)鄰接矩陣應(yīng)用閾值過濾，所述鄰接矩陣中的非零位置即表示存在邊，且其權(quán)重為對(duì)應(yīng)值； 步驟3-4、定義來自同一通道和頻帶的iEEG信號(hào)被視為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，且子圖共享相同的節(jié)點(diǎn)集，但節(jié)點(diǎn)特征和邊集不同，根據(jù)節(jié)點(diǎn)和邊的設(shè)定，構(gòu)建多路腦圖： 其中，、、是使用相應(yīng)節(jié)點(diǎn)特征和鄰接矩陣構(gòu)建的振幅-振幅耦合子圖、相位-相位耦合子圖、相位-振幅耦合子圖： 式中，、、分別表示振幅-振幅耦合子圖、相位-相位耦合子圖、相位-振幅耦合子圖的節(jié)點(diǎn)特征，、、分別表示振幅-振幅耦合子圖、相位-相位耦合子圖、相位-振幅耦合子圖的鄰接矩陣； 步驟4、使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)多路腦圖子圖內(nèi)和子圖間的關(guān)系模式，并通過交叉注意力機(jī)制進(jìn)行特征融合，獲得最終表征，將所述最終表征送入分類頭進(jìn)行發(fā)作前期和發(fā)作間期的二分類；所述通過交叉注意力機(jī)制進(jìn)行特征融合包括：對(duì)振幅-振幅耦合子圖、相位-相位耦合子圖、相位-振幅耦合子圖嵌入求和得到聯(lián)合表征，基于所述聯(lián)合表征對(duì)子圖嵌入進(jìn)行細(xì)化，得到細(xì)化嵌入，將細(xì)化嵌入相加聚合得到最終表征。

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