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龙图腾网获悉浙江工业大学;杭州佳量医疗科技有限公司申请的专利一种基于超维计算的个体化癫痫发作类型分类方法及系统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：CN119157489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202411183359.7，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于超维计算的个体化癫痫发作类型分类方法及系统是由潘清;黄钟丽;方路平;陆飞;贾佳设计研发完成，并于2024-08-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超维计算的个体化癫痫发作类型分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于超维计算的个体化癫痫发作类型分类方法及系统，先获取待分类患者癫痫发作时的多通道脑电信号，构建表示待分类患者的超维向量；其中，所述超维向量由多通道脑电信号中每个通道的通道基向量和特征向量组合而成，所述通道基向量为二进制超维向量，通道基向量之间的相似度表示对应通道之间的物理相对位置距离；再计算表示待分类患者的超维向量与各类癫痫发作类型的原型向量的相似度，将与表示待分类患者的超维向量相似度最高对应的原型向量的癫痫发作类型判定为所述待分类患者癫痫发作时的发作类型；本发明设计了基于通道嵌入的超维基向量，结合了实际通道的生理位置，将生理位置特性嵌入到超维向量中，有效提高了分类准确率。

本发明授权一种基于超维计算的个体化癫痫发作类型分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超维计算的个体化癫痫发作类型分类方法，其特征在于，包括： 获取待分类患者癫痫发作时的多通道脑电信号，构建表示待分类患者的超维向量；其中，所述超维向量由多通道脑电信号中部分通道的通道基向量和特征向量组合而成，通道基向量之间的相似度表示对应通道之间的物理相对位置距离； 计算所述表示待分类患者的超维向量与各类癫痫发作类型的原型向量的相似度，将与所述表示待分类患者的超维向量相似度最高的原型向量对应的癫痫发作类型判定为所述待分类患者癫痫发作时的发作类型； 其中，所述各类癫痫发作类型的原型向量是基于数据集利用训练器构建获得的；所述数据集包含每个历史癫痫发作时的多通道脑电信号对应的超维向量； 所述通道基向量为二进制超维向量；所述通道基向量通过如下方法构建获得： 结合二维矩阵、脑电信号的传播特性和大脑的半球特性，对多通道脑电信号采集时使用的所有通道进行分组，其中，信号在组内通道相似度高，组间通道相似度低； 对每组第一个通道构建一个随机初始化二进制超维向量作为对应通道基向量，再每组按距离依次在前一个通道的通道基向量基础上翻转numflips个位数，构建获得全部通道基向量； 所述numflips公式如下： numflips＝HD_dimαnumchgroup-1 α代表该组只对第一个通道的通道基向量的1α个位数做翻转，HD_dim指超维向量的维度，numch指所有通道数，group指通道分组数量。

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