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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于脑电图的癫痫发作自动检测方法、系统、设备及介质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：CN120531409B 。

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：202510621109.5，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权基于脑电图的癫痫发作自动检测方法、系统、设备及介质是由康文雄;马钰儿;杨小枫;王娇阳;王嘉霖设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑电图的癫痫发作自动检测方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开基于脑电图的癫痫发作自动检测方法、系统、设备及介质。所述方法包括：将用户待测的一维脑电信号进行预处理，得到多个脑电信号序列，将脑电信号序列输入预训练的同步学习网络，得到分类结果，将分类结果映射回用户的待测一维脑电信号得到癫痫发作的时间定位结果。所述同步学习网络包括多尺度卷积模块、特征提取器、批处理自注意力模块和分类模块。本发明通过同步学习网络中的多尺度卷积模块和批处理自注意力模块充分利用样本内和样本间信息，并在不需要任何额外数据的情况下提升提取特征的辨别性，泛化性强，定位结果精确。

本发明授权基于脑电图的癫痫发作自动检测方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电图的癫痫发作自动检测方法，其特征在于，将用户待测的一维脑电信号进行预处理，得到多个脑电信号序列，将脑电信号序列输入预训练的同步学习网络，得到分类结果，将分类结果映射回用户的待测一维脑电信号得到癫痫发作的时间定位结果； 其中，所述同步学习网络包括多尺度卷积模块、特征提取器、批处理自注意力模块和分类模块，多尺度卷积模块用于对脑电信号序列进行多个时间尺度上的特征提取并对提取到的多尺度特征进行拼接融合，得到融合特征；特征提取器用于对融合特征做进一步的特征提取；批处理自注意力模块包括transformer编码器和拼接层，transformer编码器用于基于特征提取器的输出，学习每个batch中各个样本之间的相关性，捕捉不同样本之间的共性特征，通过自注意力机制捕捉样本之间的关系，动态调整对不同样本的关注，拼接层用于对特征提取器的输出特征和transformer编码器的输出进行拼接，得到批处理自注意力模块的输出特征；分类模块用于对批处理自注意力模块的输出特征进行分类，得到分类结果，所述分类结果为癫痫信号或非癫痫信号； 其中，对同步学习网络进行训练时，所述分类模块包括用于辅助训练的课程学习辅助分类器，监督同步学习网络训练的总损失函数的表达式为： 其中，表示用于主分类器的损失，为课程学习辅助分类器的损失，为平衡两个损失项的参数； 课程学习辅助分类器的损失的表达式为： 其中，表示第个样本的类别，表示批次大小，表示类别数，表示第个属于第类的样本嵌入特征与正类嵌入之间的夹角，表示样本的特征和负类嵌入的夹角，≠，是一个用于控制嵌入特征超球面半径的缩放参数，是一个角度间隔参数。

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华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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”。

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