广东工业大学蔡国发获国家专利权
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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于局部场电位的帕金森病样本特征分型方法、特征分型系统及样本分类模型训练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：CN119760450B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510192860.8，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权一种基于局部场电位的帕金森病样本特征分型方法、特征分型系统及样本分类模型训练方法是由蔡国发;包佳欣;蔡国恩;叶钦勇;钟地君;曾育琦设计研发完成，并于2025-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于局部场电位的帕金森病样本特征分型方法、特征分型系统及样本分类模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于局部场电位的帕金森病样本特征分型方法、特征分型系统及样本分类模型训练方法。所述分型方法包括：对样本的局部场电位Beta频段信号进行功率谱密度计算，得到平均功率谱密度曲线并对其进行峰值分析，得到峰值功率谱密度；分别对平均功率谱的周期成分和非周期成分进行建模，提取周期性功率谱和非周期分量；对样本的局部场电位Beta频段信号计算相幅耦合特征；利用峰值功率谱密度、周期性功率谱、非周期分量以及相幅耦合特征进行特征聚类分析，输出样本分型结果。本发明通过提取和整合峰值功率谱密度、周期性振荡特征、非周期背景特征及相幅耦合等高级神经生理特征，构建多维度数据模型，提高分类的精准性和可靠性。
本发明授权一种基于局部场电位的帕金森病样本特征分型方法、特征分型系统及样本分类模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部场电位的帕金森病样本特征分型方法，其特征在于，包括如下步骤： 对样本的局部场电位的Beta频段信号进行功率谱密度计算，得到平均功率谱密度曲线； 对平均功率谱密度曲线进行峰值分析，得到峰值功率谱密度； 对平均功率谱密度曲线的周期成分和非周期成分分别进行建模，提取周期性功率谱和非周期分量； 对样本的局部场电位的Beta频段信号的低频段利用希尔伯特变换获取的瞬时相位；对Beta信号的高频段利用希尔伯特变换获取瞬时幅值； 利用预设方法建立高频幅值的概率分布与低频相位的联系，得到相幅耦合特征； 对提取的峰值功率谱密度、周期性功率谱、非周期分量以及相幅耦合特征进行降维，得到降维后的特征； 将降维后的特征分别输入n个聚类模型，输出样本分型结果； 计算样本分型结果的质量指标，包括轮廓系数和Davies-Bouldin指数，利用质量指标评估聚类质量，选择最佳聚类方案，输出最终样本分型结果。
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