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龙图腾网获悉哈尔滨理工大学申请的专利棘波识别模型构建方法、棘波识别方法、装置及设备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：CN117272037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202311304378.6，技术领域涉及：G06F18/2136；该发明授权棘波识别模型构建方法、棘波识别方法、装置及设备是由程晨晨;施云波;尤波;陈晨;李佳钰设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本棘波识别模型构建方法、棘波识别方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗技术领域，公开了棘波识别模型构建方法、棘波识别方法、装置及设备，构建方法包括：获取脑电信号；对脑电信号进行分割，得到棘波脑电信号段；对棘波脑电信号段进行脉冲编码，得到脉冲序列；基于脉冲序列以及神经元动力学机制构建初始神经元模型；基于神经元突触内部可塑性调节机制，对初始神经元模型进行更新，构建自适应神经元模型；基于自适应神经元模型，构建脉冲神经网络，脉冲神经网络用于对脉冲序列进行特征映射；基于神经元突触内部可塑性调节机制，对脉冲神经网络进行更新，得到目标棘波识别模型。该目标棘波识别模型，兼顾兴奋性神经元和抑制性神经元，保证脉冲神经网络特征映射的合理性，提高识别非侵入可溯型癫痫样棘波的准确性。

本发明授权棘波识别模型构建方法、棘波识别方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种棘波识别模型构建方法，其特征在于，所述方法包括： 获取脑电信号； 对所述脑电信号进行分割，得到棘波脑电信号段； 对所述棘波脑电信号段进行脉冲编码，得到脉冲序列； 基于所述脉冲序列以及神经元动力学机制构建初始神经元模型；其中，包括：预设神经元的静息态膜电位、膜电容以及膜电阻；在存在膜电流输入的情况下，确定神经元的膜电位，其中，所述膜电流由突触前神经元的脉冲序列加权得到；基于所述静息态膜电位、所述膜电位、所述膜电容、所述膜电阻，建立所述初始神经元模型，所述初始神经元模型用于描述脑内源传递到测量空间时的动力混沌系统； 基于神经元突触内部可塑性调节机制，对所述初始神经元模型进行更新，构建自适应神经元模型；其中，包括：所述初始神经元模型为：；其中，为时刻的膜电位，为时间常数，分别表示所述膜电容、所述膜电阻，表示突触前神经元脉冲到达触发的突触产生的总输入电流；离散化所述初始神经元模型：；其中，为时刻的膜电位，为时刻的膜电流；当一个神经元发放脉冲后，神经元的膜电位被重置为所述静息态膜电位，设置所述膜电容为预设值，更新离散化后的所述初始神经元模型；确定自适应函数，以自适应地调整输入，来控制神经元膜电位，保证输出值在0和1之间，所述自适应函数为：；其中，为所述输出值，表示在时刻的脉冲发放，表示sigmoid函数，表示卷积运算符；基于更新后的所述初始神经元模型、所述自适应函数，确定所述自适应神经元模型； 基于所述自适应神经元模型，构建脉冲神经网络；其中，包括：选择所述自适应神经元模型作为网络中的基本单元，每个神经元通过模拟膜电位的变化来处理输入的脉冲；所述脉冲神经网络用于对所述脉冲序列进行特征映射； 基于神经元突触内部可塑性调节机制，对所述脉冲神经网络进行更新，得到目标棘波识别模型；其中，包括：基于狄拉克函数的神经元突触内部可塑性调节机制，更新所述脉冲神经网络中神经元的参数值；所述神经元突触内部可塑性调节机制描述为：；；其中，为所述初始神经元模型和所述神经元突触内部可塑性调节机制的相对整合分辨率，为尺度因子，，，为膜电容，为膜电阻，神经元输入的输出响应描述为：；其中，为狄拉克函数，表示在时刻发射的脉冲，表示脉冲强度。

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