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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种基于通道选择时间卷积网络的癫痫信号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：CN116584893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310485488.0，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于通道选择时间卷积网络的癫痫信号检测方法是由王刚;伍晨旭;徐琳澔;雷茜媛;余晓阳;李雯;盛多铮设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于通道选择时间卷积网络的癫痫信号检测方法在说明书摘要公布了：一种基于通道选择时间卷积网络的癫痫信号检测方法，通过最大相关最小冗余Max‑RelevanceandMin‑Redundancy，MRMR计算脑电通道的得分，并依据得分对脑电通道进行排序，依据排序选择最合适的脑电通道，从而完成脑电信号的通道选择，通道选择后的脑电信号特征运用神经卷积网络进行模型训练，训练好的模型先进行基于片段的癫痫信号发作检测来挑选出病人的最优通道脑电数据，再利用粒子群优化算法寻优卡尔曼滤波参数来进行基于事件的癫痫信号发作检测；本发明具有高灵敏度、高准确率、低误报率的优点，适合处理长时程、不均衡脑电信号，有效提高了癫痫自动化检测性能。

本发明授权一种基于通道选择时间卷积网络的癫痫信号检测方法在权利要求书中公布了：1.一种通道选择时间卷积网络的癫痫信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：获取通道脑电数据，脑电数据不做预处理； 步骤二：对脑电数据进行Ts分段并标签后进行数据划分； 步骤三：进行脑电数据特征提取，对癫痫患者发作期和非发作期脑电信号分别提取时域和频域特征后进行zscore标准化； 步骤四：对zscore标准化后的特征计算其MRMR进行脑电通道的打分和排序，选取排序靠前的脑电通道从而完成通道选择； 步骤五：将通道选择后的数据通过S段合并的方式输入到TCN网络进行模型训练，先利用基于片段的癫痫发作信号检测获得脑电数据的最优通道，然后将最优通道的脑电数据用基于事件的癫痫发作信号检测作检测分析； 步骤六：使用粒子群优化算法来寻优获得最优综合指标SF对应的发作检测限值、检测阈值和发作屏蔽时间，对基于事件的癫痫发作信号检测得到的结果进行卡尔曼滤波Kalman，最后对卡尔曼滤波后的结果进行评价； 所述步骤六中使用粒子群优化算法来寻优获得最优综合指标SF对应的发作检测限值、检测阈值和发作屏蔽时间，具体为：利用综合指标SF对检测阈值k、发作检测限制s和发作屏蔽时间ignore_t进行选择，利用粒子群优化算法寻优获得最优综合指标SF对应的发作检测限值s和检测阈值k，综合指标SF计算公式如下： 式中，Sens为基于事件检测的灵敏度，FDR为每小时的误报率；当FDR数值大于1h时，设置为1进行计算，SF的范围为0～100％，计算后得到的SF作为阈值k，Gs；k；ignore_t即为粒子群优化算法的寻优公式，视为k、s和ignore_t的函数，粒子群优化算法的运作过程即寻找一组k、s和ignore_t的值使Gs；k；ignore_t的函数值最大的过程； 所述步骤六中对基于事件的癫痫发作信号检测得到的结果进行卡尔曼滤波Kalman，具体是对TCN网络的输出值进行卡尔曼滤波并线性插值，之后与粒子群优化算法求解出的检测阈值k比较，即平滑并插值后的概率值一旦超出阈值则标记为发作，实验中每位患者的值k是特定的；同时，为了有效降低误报率，设定连续s次超过阈值则视为一次发作这一条件，其值同样由粒子群优化算法求解，每位患者的s值固定；此外，为了避免对于同一次发作的重复报警，实验中检测到一次发作后设置ignore_t的屏蔽期，即在此期间内不再对癫痫发作进行检测，其值由粒子群优化算法求解，每位患者的ignore_t值固定。

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