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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利抑郁症识别模型、轻量化方法、边缘部署方法、抑郁症识别系统及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：CN120853884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202510937324.6，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权抑郁症识别模型、轻量化方法、边缘部署方法、抑郁症识别系统及方法是由胡斌;田福泽;赵庆林;张丽欣;蒋花设计研发完成，并于2025-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本抑郁症识别模型、轻量化方法、边缘部署方法、抑郁症识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种抑郁症识别模型、轻量化方法、边缘部署方法、抑郁症识别系统及方法，涉及医疗人工智能技术领域，包括EfficientNet分支、GRU分支、特征融合与分类模块；EfficientNet分支包括初始卷积层、多尺度特征提取模块和特征输出层；多尺度特征提取模块包括多个残差单元；GRU分支包括特征重塑层、GRU层、平均池化层和Dropout层、特征融合与分类模块；本发明通过构建EfficientNet分支和GRU分支的融合模型，结合多尺度特征提取模块与并行处理结构，能够同时兼顾模型精度与计算效率，同时通过轻量化处理和异构平台部署方案，实现模型在边缘设备上的高效运行。

本发明授权抑郁症识别模型、轻量化方法、边缘部署方法、抑郁症识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种抑郁症识别系统，其特征在于，包括： 三导脑电采集设备，用于实时采集被试者在闭眼静息态下的原始脑电信号，并通过UART传输至ZynqUltraScale+MPSoCZCU102平台； ZynqUltraScale+MPSoCZCU102平台，与三导脑电采集设备连接，用于获取原始脑电信号；以及，根据所述原始脑电信号，采用轻量化模型对被试者进行抑郁症识别，得到被试者的抑郁症识别结果； 上位机，与所述平台连接，用于获取并显示所述抑郁症识别结果； 所述轻量化模型通过对抑郁症识别模型轻量化得到，所述抑郁症识别模型包括依次级联的EfficientNet分支、GRU分支、特征融合与分类模块； EfficientNet分支包括：依次级联的初始卷积层、多尺度特征提取模块和特征输出层；多尺度特征提取模块包括依次级联的多个残差单元；每个残差单元包括第一卷积层、深度可分离卷积层、SE模块、第二卷积层和Dropout层； GRU分支包括：依次级联的特征重塑层、GRU层、平均池化层和Dropout层、特征融合与分类模块；GRU层包括多个并联的GRU单元；特征融合与分类模块包括依次级联的全连接层和分类层； 所述轻量化的步骤包括： 对多尺度特征提取模块中的每个残差单元进行通道剪枝与层级剪枝； 将SE模块中的第一个全连接层替换为Ghost模块； 通过AdaQuant量化将32位浮点参数量化为16位定点数； 脑电信号输入EfficientNet分支后，初始卷积层进行低层次特征映射，生成包含基础节律信息的特征图，多尺度特征提取模块通过残差单元堆叠，逐层提取不同感受野下的空间特征；GRU分支中，特征重塑层将空间特征按时间步重组为序列数据，多个并联的GRU单元分别处理不同时间尺度的数据流，平均池化层聚合时序特征，Dropout层增强泛化能力，特征融合与分类模块将两分支输出向量拼接，通过全连接层实现特征交互，最终由分类层输出识别结果； 所述平台集成有PL端和PS端； PS端包括四核ARMCortex-A53处理器和双核Cortex-R5处理器； PL端集成有ZU9EG型号的FPGA芯片；所述FPGA芯片集成有IP核形式的DPU加速器； EfficientNet分支由PL端的DPU加速，GRU分支由PS端的Cortex-A53通过ONNXRuntime执行； 脑电数据通过AXI总线在PS端与PL端间传输。

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