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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請的專利混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分析經(jīng)驗算法結(jié)合的EEG報告生成方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120236705B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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?zhí)?專利號為：202510725209.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G16H15/00；該發(fā)明授權(quán)混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分析經(jīng)驗算法結(jié)合的EEG報告生成方法是由趙莎;彭明翼;李石堅;潘綱設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分析經(jīng)驗算法結(jié)合的EEG報告生成方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分析經(jīng)驗算法結(jié)合的EEG報告生成方法，該方法通過多尺度時序深度卷積、對稱通道卷積、十字交叉卷積、全腦特征卷積、子窗口自注意力融合、自注意力窗口融合、分類網(wǎng)絡(luò)的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)選取與分類結(jié)果高度相關(guān)聯(lián)的窗口并得到病理性的判斷結(jié)果，結(jié)合EEG分析經(jīng)驗算法系統(tǒng)中從波到通道再到區(qū)域的逐級擴(kuò)大描述區(qū)域的模式對窗口進(jìn)行描述，發(fā)現(xiàn)異常波并描述背景活動，最后將基本信息、窗口EEG信號圖、EEG分析經(jīng)驗算法系統(tǒng)生成的背景活動描述與異常波描述、混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供的分類結(jié)果串聯(lián)形成EEG報告，提供了一種具有可泛化特點的深度學(xué)習(xí)方法和具有經(jīng)驗知識的EEG分析經(jīng)驗算法結(jié)合的生成EEG報告的方案。

本發(fā)明授權(quán)混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分析經(jīng)驗算法結(jié)合的EEG報告生成方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和分析經(jīng)驗算法結(jié)合的EEG報告生成方法，其特征在于，包括如下步驟： （1）獲取腦電數(shù)據(jù)集，其中每條EEG數(shù)據(jù)包含對受試者采集持續(xù)時長在20~30分鐘的EEG信號及其病理性標(biāo)簽； （2）對所述EEG信號進(jìn)行預(yù)處理后將腦電數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測試集； （3）構(gòu)建窗口特征-自注意力融合的混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其包括： 窗口特征提取網(wǎng)絡(luò)，以窗口為基本單元，通過多種卷積網(wǎng)絡(luò)和自注意力網(wǎng)絡(luò)對EEG信號各個窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取； 自注意力窗口特征融合網(wǎng)絡(luò)，使用自注意力機(jī)制動態(tài)分配各個窗口的注意力權(quán)重，進(jìn)而融合各個窗口的特征形成整個EEG信號的特征表示； 分類網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)EEG信號的特征表示輸出EEG信號屬于病理性正常的預(yù)測概率； 所述窗口特征提取網(wǎng)絡(luò)包括： 多尺度時序深度卷積模塊，將EEG信號窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)一步細(xì)分為多個子窗口，用于捕捉子窗口數(shù)據(jù)在各個通道上出現(xiàn)的不同時程的模式； 對稱通道卷積模塊，用于對多尺度時序深度卷積模塊的輸出在左右半球?qū)ΨQ的通道上進(jìn)行對比融合； 十字交叉卷積模塊，用于將對稱通道卷積模塊的輸出在空間上沿著橫向和縱向卷積融合，以學(xué)習(xí)通道間的局部空間信息； 全腦特征卷積模塊，用于將十字交叉卷積模塊的輸出在全腦空間上進(jìn)行卷積，以獲得全局空間信息； 子窗口自注意力融合模塊，用于將全腦特征卷積模塊的輸出經(jīng)過自注意力層，為每個子窗口分配注意力權(quán)重從而融合得到窗口特征； （4）利用訓(xùn)練集的EEG數(shù)據(jù)對上述混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練得到EEG病理性分類模型； （5）構(gòu)建EEG分析經(jīng)驗算法系統(tǒng)，其包括： 波分析模塊，用于分析EEG信號中的各個轉(zhuǎn)折點，基于形成腦電波的經(jīng)驗特點動態(tài)匹配生成各通道符合視覺規(guī)律的單波特征； 通道分析模塊，用于分析各通道的單波特征，生成關(guān)于成規(guī)模同頻帶的腦電波活動的描述數(shù)據(jù)； 區(qū)域分析模塊，根據(jù)腦電波活動的描述數(shù)據(jù)進(jìn)一步分析通道間和腦區(qū)域上的背景活動，生成關(guān)于背景活動的描述文本； （6）將測試集的EEG數(shù)據(jù)分別輸入至EEG病理性分類模型以及EEG分析經(jīng)驗算法系統(tǒng)中，將模型輸出關(guān)于病理性正常或異常的預(yù)測結(jié)果以及算法系統(tǒng)計算得到的信息組合形成EEG報告。

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