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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种轻量化的癫痫脑电信号四分类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：CN119202828B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411247094.2，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种轻量化的癫痫脑电信号四分类方法是由李丽;纪津伦;张恒;傅玉祥;邹幸洁;顾郑林;何书专;李伟设计研发完成，并于2024-09-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种轻量化的癫痫脑电信号四分类方法在说明书摘要公布了：本申请的一种轻量化的癫痫脑电信号四分类方法，涉及脑电信号处理技术领域，通过采集用户的脑电信号；集成短时傅里叶变换、频谱重构策略、一维卷积神经网络和长短时记忆网络，构建脑电信号四分类模型；基于训练好的脑电信号四分类模型，将用户的脑电信号作为输入，输出脑电信号属于每个类别的概率值；比较四个类别的概率值，将概率值最大的类别作为该脑电信号的所属类别，根据所属类别发送相应的警报。相比传统的二分类、三分类模型，本申请的脑电信号四分类模型将发作后期的特征纳入了识别的范围，实现了模型准确率的提升，基于频谱重构策略的轻量化设计，使得本申请的一种轻量化的癫痫脑电信号四分类方法得以应用于边缘可穿戴设备场景。

本发明授权一种轻量化的癫痫脑电信号四分类方法在权利要求书中公布了：1.一种轻量化的癫痫脑电信号四分类方法，其特征在于，包括： 采集用户的脑电信号； 集成短时傅里叶变换、频谱重构策略、一维卷积神经网络和长短时记忆网络，构建脑电信号四分类模型； 所述脑电信号四分类模型的构建方法为：获取原始脑电信号，对原始脑电信号进行预处理，标注出癫痫患者脑电信号状态的四个类别，所述癫痫患者脑电信号状态的四个类别包括发作间期、发作前期、发作期和发作后期，以时长t为切片窗口长度对原始脑电信号中四个类别进行切分，将每个类别的原始脑电信号切分为m个数据切片，利用数据切片构建包含n个数据样本的数据集，每个数据样本中包含四个类别的数据切片； 使用短时傅里叶变换将每个数据样本映射到时频域，得到原始脑电信号的时频域信号，并应用频谱重构策略将原始脑电信号的时频域信号中的噪声频段过滤，将低频部分移动到频谱维度的中央位置，得到优化后的原始脑电信号的时频域信号的特征表示；所述时频域信号的维度包括频谱维度和时间序列维度； 构建一个融合神经网络模型，包括输入层、一维卷积神经网络、长短时记忆网络、全连接层、softmax激活函数和输出层；一维卷积神经网络用于在频谱维度上对优化后的原始脑电信号的时频域信号进行卷积操作，提取原始脑电信号的频域特征；长短时记忆网络用于在时间序列维度上对一维卷积神经网络提取到的频域特征进行建模，获取原始脑电信号的频域特征在时间序列上的时域特征；全连接层和softmax激活函数用于计算数据样本属于每个类别的概率值，输出层用于输出数据样本的分类；使用数据集对融合神经网络模型进行训练，构建得到训练好的脑电信号四分类模型； 基于训练好的脑电信号四分类模型，将用户的脑电信号作为输入，输出脑电信号属于每个类别的概率值； 比较四个类别的概率值，将概率值最大的类别作为该脑电信号的所属类别，根据所属类别发送相应的警报；其中，确定脑电信号的所属类别以实现脑电信号四分类模型对于癫痫患者病情的发作预测和发作检测，当所属类别为发作前期时，实现癫痫患者病情的发作预测，当所属类别为发作期、发作后期或发作间期时，实现癫痫患者病情的发作检测； 所述频谱重构策略的具体实施方法为：设置噪声阈值λ，在原始脑电信号的[0，A1Hz]频段中通过滤波将大于等于噪声阈值的噪声频段进行过滤，保留[0，A2Hz部分，其中，A2＜λ，对[0，A2Hz部分裁剪得到[0，A3Hz]部分和A3Hz，A2Hz部分，通过平移和拼接将[0，A3Hz]部分移动到频谱维度的中央位置。

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