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龙图腾网获悉长春理工大学申请的专利一种基于脑电信号的睡眠监测与干预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：CN121015212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511556423.6，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权一种基于脑电信号的睡眠监测与干预方法及系统是由陈晓娟;权晓迪;宫玉琳;陈赛龙;韦子豪设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电信号的睡眠监测与干预方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑电信号的睡眠监测与干预方法及系统，属于睡眠监测与干预技术领域。所述方法包括：通过佩戴于用户头部的干电极采集脑电信号；对信号进行预处理；基于分层时空联合建模网络对预处理后的信号进行自动睡眠分期，输出清醒期、N1、N2、N3、REM期标签；基于分期标签和实时脑电频谱特征判断是否满足干预条件；若满足，生成并施加交流电刺激信号进行干预。系统包括可穿戴式脑电采集装置、信号分析模块和干预模块。本发明采用整合了前端自适应处理、图神经网络与Transformer的深度学习模型进行睡眠分期，在此基础上结合数字锁相环驱动的闭环相位同步刺激，实现了从睡眠监测到闭环干预的衔接，有效提升了睡眠监测的准确性与干预效果。

本发明授权一种基于脑电信号的睡眠监测与干预方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电信号的睡眠监测与干预方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1、通过佩戴于用户头部的干电极采集脑电信号； S2、对采集到的脑电信号进行预处理，所述预处理包括放大、带通滤波和工频陷波； S3、对预处理后的脑电信号进行实时分析，基于深度学习模型进行自动睡眠分期，输出当前睡眠阶段标签；所述睡眠阶段标签至少包括清醒期、N1期、N2期、N3期和REM期； S4、基于所述睡眠阶段标签和实时脑电频谱特征，判断是否满足预设的干预触发条件； S5、当满足所述干预触发条件时，生成并施加经颅交流电刺激信号，以对用户的睡眠进行干预； 步骤S3中所述的基于深度学习模型进行自动睡眠分期，具体包括： S31、将预处理后的脑电信号按预设时间窗口分割为多个数据epoch； S32、将每个数据epoch输入至一个由前端自适应模块与图注意力网络级联的“空间编码器”中，旨在将多通道信号及其内在的空间拓扑关系，提炼并输出为一个综合性的图级表示序列； S33、将这些由连续epoch生成的图级表示所构成的时序序列，输入至Transformer编码器分类模块，以建模序列上下文信息并捕捉长期依赖，最终输出对应于每个数据epoch的睡眠阶段分类结果； 步骤S3还包括运动伪影识别步骤： 实时计算每个数据epoch的脑电信号幅值的中位数与中位数绝对偏差，并基于此动态设定幅值上下限阈值； 若数据epoch的脑电信号幅值超越所述上下限阈值，则进一步联合电极阻抗变化信息进行验证； 将验证后确认为伪影的数据epoch标记为独立的“伪影”类别。

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