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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于频域与时空特征的脑电信号帕金森疾病识别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：CN117224148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210652367.6，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权一种基于频域与时空特征的脑电信号帕金森疾病识别方法是由何小海;杜淑慧;卿粼波;陈洪刚;滕奇志;吴小强设计研发完成，并于2022-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于频域与时空特征的脑电信号帕金森疾病识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于频域与时空特征的脑电信号帕金森疾病识别方法。该方法首先提取多通道脑电信号中Delta、Theta、Alpha频段的平均功率，并将三个频段的平均功率特征拼接成一维向量作为特征矩阵，送入SVM分类器进行分类。其次构建基于时空特征的紧凑型卷积神经网络迭代地提取脑电信号的时空特征，同时引入通道注意力机制，自适应地对输出特征通道进行矫正。最后在[0,1]区间内搜索出两个模型的最佳权重，并根据权重对两个模型进行融合，得到最终的分类结果。本方法在脑电信号识别方向，帕金森分类领域具有广阔的应用前景。

本发明授权一种基于频域与时空特征的脑电信号帕金森疾病识别方法在权利要求书中公布了：1.基于频域与时空特征的脑电信号帕金森疾病识别方法，其特征在于包括以下步骤： 步骤一：首先对原始脑电信号进行预处理操作，对脑电信号进行滤波、伪迹去除和数据增强； 步骤二：利用快速傅里叶变换法从多通道脑电图中分别求取Delta、Theta、Alpha三个频段的平均功率，接着通过快速傅里叶变换计算每个通道不同子频段的能量，再根据能量计算每个子频段的平均功率，公式如下所示： 1 2 3 表示样本中采样点个数，表示原始信号，表示快速傅里叶变换操作，为经过傅里叶变换后的信号，表示信号的能量，表示的转置，表示频段平均功率，最后将所有子频段的平均功率值拼成一个一维向量，作为脑电的频域特征，公式如下所示： 4 代表拼接后的特征矩阵，代表拼接操作，表示第个样本，最后将特征矩阵送入分类器进行分类； 步骤三：构建基于时空特征的紧凑型卷积神经网络，并引入通道注意力机制，自适应提取表征帕金森疾病的有效特征； 步骤四：最后，通过在[0,1]区间内以0.05的宽度进行搜索，计算两个模型的权重值，根据权值融合两个模型得到最终分类结果。

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