买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于双视角特征融合框架的发作间期癫痫样放电检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116172517B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310155208.X，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于双视角特征融合框架的发作间期癫痫样放电检测方法及装置是由陈丹;明哲锴;高腾飞;汤云波设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双视角特征融合框架的发作间期癫痫样放电检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双视角特征融合框架的发作间期癫痫样放电IED检测方法及装置，选择多通道脑电图作为IED检测的数据基础，设计了一个融合脑电信号在时域上的波形特征和多通道信号之间空间特征的判别检测模型。该模型包含三个主要部分：首先，将脑电图直接视为多通道时间序列，应用由多层一维卷积构成的神经网络显式地学习深层形态学特征；而后，将脑电图转换为依据通道拓扑结构排布的三维张量，基于该三维张量定位波峰位置，并在待分类片段中保留相应的波峰区域，先后使用三维卷积神经网络提取波峰区域采样帧的空间特征，和长短期记忆网络捕捉前述空间特征的演变；最后将提取到的特征进行融合，从而对输入信号片段是否为IED事件做出判别。

本发明授权基于双视角特征融合框架的发作间期癫痫样放电检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于双视角特征融合框架的发作间期癫痫样放电检测方法，其特征在于，包括： S1：分别采集癫痫患者发作间期的原始脑电信号和健康受试者的原始脑电信号； S2：对采集到的原始脑电信号进行预处理，并进行标注； S3：构建IED检测框架，IED检测框架包括用于提取深度信号波形特征的形态特征学习模块、用于提取多通道脑电信号关联特征的空间特征学习模块和用于波形特征和空间特征进行融合的特征融合模块，空间特征学习模块包括波峰区域定位、脑电信号通道重排列和空间特征提取三个部分，其中，波峰区域定位通过逐采样帧计算横、纵双极导联下各通道间的方差以度量相位反转的特征，将方差变化最大的时间窗的中心作为IED的波峰；脑电信号通道重排列将平均参考导联下的信号根据通道物理拓扑结构重排列为三维张量，并使用周围通道的均值补充三维张量中空缺的部分；空间特征提取使用三维卷积层捕捉每个IED波峰周围各采样帧的空间特征，并使用长短期记忆网络捕捉空间特征的演变，长短期记忆网络的最后一帧输出作为空间特征向量； S4：从进行预处理和标注后的数据中获取训练数据，利用训练数据对IED检测框架进行训练； S5：使用训练好的IED检测框架对待识别数据进行检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学，其通讯地址为：430072 湖北省武汉市武昌区八一路299号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。