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龙图腾网获悉重庆脑与智能科学中心申请的专利基于时空卷积循环神经网络的脑电疲劳检测方法及系统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：CN120859515B 。

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：202511393804.7，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权基于时空卷积循环神经网络的脑电疲劳检测方法及系统是由甘吉;张予轩;陈雪;冷佳旭;高新波设计研发完成，并于2025-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时空卷积循环神经网络的脑电疲劳检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及基于时空卷积循环神经网络的脑电疲劳检测方法及系统，该方法包括：获取多导联脑电信号数据片段；输入多导联脑电信号数据片段至预先训练好的疲劳检测模型，获得疲劳检测结果；疲劳检测模型包括时空卷积循环神经网络、微分熵特征提取模块和分类器；时空卷积循环神经网络包括：多阶段残差时序卷积模块，采用多阶段处理方式提取多导联脑电信号数据片段的局部时序特征；至少一层双向长短期记忆网络，对局部时序特征进行处理获得全局上下文时序特征；微分熵特征提取模块提取全局上下文时序特征的微分熵特征；分类器对微分熵特征进行处理获得疲劳检测结果。本发明提高了疲劳检测准确性和精度。

本发明授权基于时空卷积循环神经网络的脑电疲劳检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于时空卷积循环神经网络的脑电疲劳检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取预设时间长度的多导联脑电信号数据片段； 输入多导联脑电信号数据片段至预先训练好的疲劳检测模型，获得多导联脑电信号数据片段的疲劳检测结果，所述疲劳检测结果包括多种疲劳状态的概率分布；所述疲劳检测模型包括时空卷积循环神经网络、微分熵特征提取模块和分类器； 其中，所述时空卷积循环神经网络包括： 多阶段残差时序卷积模块，采用多阶段处理方式提取多导联脑电信号数据片段的局部时序特征； 至少一层双向长短期记忆网络，对局部时序特征进行处理获得全局上下文时序特征； 其中，所述微分熵特征提取模块提取全局上下文时序特征的微分熵特征； 其中，所述分类器对微分熵特征进行分类处理，获得疲劳检测结果; 多阶段残差时序卷积模块包括级联的第一阶段残差时序卷积单元、第二阶段残差时序卷积单元和第三阶段残差时序卷积单元；第一阶段残差时序卷积单元、第二阶段残差时序卷积单元和第三阶段残差时序卷积单元的输出特征的通道数依次增加且时序维度数依次减少。

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重庆脑与智能科学中心，其通讯地址为：401336 重庆市南岸区富源大道50、52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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