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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于特征筛选的流式癫痫预测方法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：CN114631828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210230621.3，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权一种基于特征筛选的流式癫痫预测方法是由李鑫;黄科杰设计研发完成，并于2022-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于特征筛选的流式癫痫预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于特征筛选的流式癫痫预测方法，所述方法包括：进行脑电信号的采集和标注；对数据进行归一化处理；对归一化后的数据进行特征提取并对提取特征进行拼接；采用递推平均滤波方式获取时序序列的轮廓曲线，结合动态时间规整算法计算特征的趋势排序；采用递归特征消除法的方式选择最优特征；构建时域卷积网络作为训练模型，将提取到的最优特征放入所述模型中进行模型训练，构建流式训练模式，当模型输出达到预期的准确率时，停止训练，得到训练后的模型；利用训练后的模型，进行癫痫前期或者癫痫发作期的报警，利用特异度与灵敏度评测癫痫监测效果，在脑电波的日常监测中，提高预警正确的概率的同时降低了错误预警的次数。

本发明授权一种基于特征筛选的流式癫痫预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征筛选的流式癫痫预测方法，所述方法包括： 步骤1：进行脑电信号的采集，并标注发作间期、发作前期及发作期； 步骤2：对数据进行预处理，即进行归一化处理； 步骤3：对归一化后的数据进行特征提取，并对提取到的特征进行拼接；其中，所述特征提取包括：时域特征提取、频域特征提取和时频谱特征提取；并且还包括： 步骤3-1：提取时序特征，所述时序特征包括：均值、方差、峰峰值、偏度、方根幅值、近似熵和样本熵； 步骤3-2：采用功率谱密度提取频域特征； 步骤3-3：采用短时傅里叶变换提取时频谱特征； 步骤4：获取时序序列的轮廓曲线，计算特征的趋势排序；还包括： 步骤4-1：对提取的特征按照时序排布，采用递推平均滤波的方式平滑曲线； 步骤4-2：采用动态时间规整算法计算平滑后的特征与标签之间的距离，从而获得特征的趋势排序； 步骤5：采用递归特征消除法的方式选择最优特征； 步骤6：构建时域卷积网络作为训练模型，将步骤5中提取到的最优特征放入所述模型中进行模型训练，并优化训练数据，将上一时刻的训练结果作为下一时刻的特征构建流式训练模式，当模型输出达到预期的准确率时，停止训练，得到训练后的模型； 步骤7：在脑电癫痫监测中，利用训练后的模型，当达到规定的阳性次数时，认定为一次癫痫前期或者癫痫发作期的报警。

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