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龍圖騰網獲悉南京大學申請的專利一種輕量化的癲癇腦電信號四分類方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119202828B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411247094.2，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權一種輕量化的癲癇腦電信號四分類方法是由李麗;紀津倫;張恒;傅玉祥;鄒幸潔;顧鄭林;何書專;李偉設計研發完成，并于2024-09-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種輕量化的癲癇腦電信號四分類方法在說明書摘要公布了：本申請的一種輕量化的癲癇腦電信號四分類方法，涉及腦電信號處理技術領域，通過采集用戶的腦電信號；集成短時傅里葉變換、頻譜重構策略、一維卷積神經網絡和長短時記憶網絡，構建腦電信號四分類模型；基于訓練好的腦電信號四分類模型，將用戶的腦電信號作為輸入，輸出腦電信號屬于每個類別的概率值；比較四個類別的概率值，將概率值最大的類別作為該腦電信號的所屬類別，根據所屬類別發送相應的警報。相比傳統的二分類、三分類模型，本申請的腦電信號四分類模型將發作后期的特征納入了識別的范圍，實現了模型準確率的提升，基于頻譜重構策略的輕量化設計，使得本申請的一種輕量化的癲癇腦電信號四分類方法得以應用于邊緣可穿戴設備場景。

本發明授權一種輕量化的癲癇腦電信號四分類方法在權利要求書中公布了：1.一種輕量化的癲癇腦電信號四分類方法，其特征在于，包括： 采集用戶的腦電信號； 集成短時傅里葉變換、頻譜重構策略、一維卷積神經網絡和長短時記憶網絡，構建腦電信號四分類模型； 所述腦電信號四分類模型的構建方法為：獲取原始腦電信號，對原始腦電信號進行預處理，標注出癲癇患者腦電信號狀態的四個類別，所述癲癇患者腦電信號狀態的四個類別包括發作間期、發作前期、發作期和發作后期，以時長t為切片窗口長度對原始腦電信號中四個類別進行切分，將每個類別的原始腦電信號切分為m個數據切片，利用數據切片構建包含n個數據樣本的數據集，每個數據樣本中包含四個類別的數據切片； 使用短時傅里葉變換將每個數據樣本映射到時頻域，得到原始腦電信號的時頻域信號，并應用頻譜重構策略將原始腦電信號的時頻域信號中的噪聲頻段過濾，將低頻部分移動到頻譜維度的中央位置，得到優化后的原始腦電信號的時頻域信號的特征表示；所述時頻域信號的維度包括頻譜維度和時間序列維度； 構建一個融合神經網絡模型，包括輸入層、一維卷積神經網絡、長短時記憶網絡、全連接層、softmax激活函數和輸出層；一維卷積神經網絡用于在頻譜維度上對優化后的原始腦電信號的時頻域信號進行卷積操作，提取原始腦電信號的頻域特征；長短時記憶網絡用于在時間序列維度上對一維卷積神經網絡提取到的頻域特征進行建模，獲取原始腦電信號的頻域特征在時間序列上的時域特征；全連接層和softmax激活函數用于計算數據樣本屬于每個類別的概率值，輸出層用于輸出數據樣本的分類；使用數據集對融合神經網絡模型進行訓練，構建得到訓練好的腦電信號四分類模型； 基于訓練好的腦電信號四分類模型，將用戶的腦電信號作為輸入，輸出腦電信號屬于每個類別的概率值； 比較四個類別的概率值，將概率值最大的類別作為該腦電信號的所屬類別，根據所屬類別發送相應的警報；其中，確定腦電信號的所屬類別以實現腦電信號四分類模型對于癲癇患者病情的發作預測和發作檢測，當所屬類別為發作前期時，實現癲癇患者病情的發作預測，當所屬類別為發作期、發作后期或發作間期時，實現癲癇患者病情的發作檢測； 所述頻譜重構策略的具體實施方法為：設置噪聲閾值λ，在原始腦電信號的[0，A1Hz]頻段中通過濾波將大于等于噪聲閾值的噪聲頻段進行過濾，保留[0，A2Hz部分，其中，A2＜λ，對[0，A2Hz部分裁剪得到[0，A3Hz]部分和A3Hz，A2Hz部分，通過平移和拼接將[0，A3Hz]部分移動到頻譜維度的中央位置。

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