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！

龙图腾网获悉郑州轻工业大学申请的专利基于功率谱密度的多尺度癫痫发作跨对象检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：CN120296490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202510342363.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于功率谱密度的多尺度癫痫发作跨对象检测方法是由谷培培;寿纪斌;申红雪;黄敏;陈庆涛;马军霞;师夏阳;陈锐;郑倩设计研发完成，并于2025-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于功率谱密度的多尺度癫痫发作跨对象检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于功率谱密度的多尺度癫痫发作跨对象检测方法，其步骤为：获取癫痫患者的多通道脑电信号数据并进行预处理；对预处理后的脑电信号数据进行正则化处理；自适应功率谱密度构建；根据功率谱密度特征对脑电信号数据使用SMOTE过采样方法进行平衡，形成平衡数据集；多尺度时空深度卷积网络模型搭建与训练；将平衡数据集中的数据划分为训练集与验证集，将训练数据和验证数据输入多尺度时空深度卷积网络模型中进行训练。本发明能够减少对大量标记数据的依赖，降低模型的复杂性和计算成本，同时提高模型在不同患者间的适用性。

本发明授权基于功率谱密度的多尺度癫痫发作跨对象检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于功率谱密度的多尺度癫痫发作跨对象检测方法，其特征是：其包括以下步骤： S1、获取癫痫患者的多通道脑电信号数据并进行预处理； S2、对步骤S1预处理后的脑电信号数据进行正则化处理； S3、自适应功率谱密度构建，即重构功率谱密度特征； S4、根据步骤S3中得到的功率谱密度特征对脑电信号数据使用SMOTE过采样方法进行平衡，形成平衡数据集； S5、MSSTDCN模型搭建与训练 所述MSSTDCN模型为多尺度时空深度卷积网络模型，由时间特征提取网络、空间特征提取网络、第一多分支注意力层、第二多分支注意力层、特征自适应融合模块、深度卷积网络以及多层全连接层组成；经步骤S4得到的平衡后的自适应PSD特征首先通过由时间特征提取网络和空间特征提取网络组成的并行双分支模块分别进行时间、空间特征的提取，将提取得到的时间特征按照对应的频段融合后输入第一多分支注意力层，空间特征按照对应的频段融合后输入第二多分支注意力层；第一多分支注意力层、第二多分支注意力层分别对相应的输入特征进行特征映射，获得相应的细化特征；特征自适应融合模块对第一多分支注意力层、第二多分支注意力层的输出结果进行融合，得到的融合特征输入深度卷积网络；深度卷积网络提取高维特征；将所有特征展平，并通过多层全连接层进行分类，得到癫痫检测结果； S6、将步骤S4中得到的数据划分为训练集与验证集，即将X-1个对象重构后的PSD数据组合打乱作为训练集，将1个对象重构后PSD数据打乱作为验证集，X表示对象的总数；将训练数据和验证数据输入步骤S5中的MSSTDCN模型中进行训练。

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郑州轻工业大学，其通讯地址为：450000 河南省郑州市高新技术产业开发区科学大道136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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。