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龍圖騰網獲悉南方醫科大學申請的專利癲癇發作長時程監測方法、裝置和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115316997B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210776773.3，技術領域涉及：A61B5/369；該發明授權癲癇發作長時程監測方法、裝置和存儲介質是由詹長安;楊豐;廖家慧設計研發完成，并于2022-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本癲癇發作長時程監測方法、裝置和存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了癲癇發作長時程監測方法、裝置和存儲介質，選用單一腦電通道和四種腦電特征。本申請對患者預先測量的所有通道的腦電信號進行濾波和分段預處理，使用功率譜密度函數PSD參數化技術進行特征提取，非周期分量用偏移和指數兩個參數表征，周期分量中選擇兩個最大的功率及其對應的中心頻率，這兩個周期分量中心頻率對應的原始PSD記作特征總功率；選擇與發作事件最相關的四個關鍵特征；根據四個關鍵參數化特征在發作期和發作間期的統計顯著性P值選擇最具代表性的通道，并對該通道的EEG數據進行數據增強；最后基于支持向量機分類器進行癲癇發作自動檢測。本申請無需預先指定頻率子帶，針對特定病人可自適應選擇代表性通道，對個體差異具有很好的包容性，能夠為每個患者實現一致的性能，具有較強的魯棒性。

本發明授權癲癇發作長時程監測方法、裝置和存儲介質在權利要求書中公布了：1.癲癇發作長時程監測裝置，其特征在于，所述裝置包括： 第一模塊，用于獲取所有通道的數據；對所有通道的數據進行濾波、EEG信號分段預處理； 其中，對所有通道的數據進行濾波、EEG信號分段預處理，包括： 使用零相移的高通濾波器和低通濾波器對EEG數據進行濾波； 將發作前期和發作后期分別定義為發作期前后的10分鐘，除發作前期、發作后期和發作期的部分定義為發作間期； 滑動5秒的時間窗無重疊地分段發作期和發作間期EEG信號，并去除EEG信號的直流分量； 其中，所述高通濾波器的截止頻率為-3dB，0.5Hz，所述低通濾波器的截止頻率：-3dB，45Hz； 第二模塊，用于使用PSD參數化進行特征提取，其中非周期分量用偏移和指數兩個參數表征，周期分量用兩個最大的功率PW1和PW2及其對應的中心頻率CF1和CF2刻畫，特征總功率TPW1和TPW2分別對應于中心頻率CF1和CF2對應的原始PSD數值； 第三模塊，用于選擇與發作事件相關度最高的若干個關鍵參數化特征； 其中，所述關鍵參數化特征包括四項：偏移，指數，TPW1和TPW2； 第四模塊，用于根據所述關鍵參數化特征在發作期和發作間期的統計顯著性P值選擇最具代表性的通道； 其中，選擇與發作事件相關度最高的若干個關鍵參數化特征，根據所述關鍵參數化特征在發作期和發作間期的統計顯著性P值選擇最具代表性的通道，包括： 根據關鍵參數在發作間期和發作期的統計顯著性P值大小進行排名； 根據排名選擇最具代表性的通道； 其中，在根據所述關鍵參數化特征在發作期和發作間期的統計顯著性P值選擇最具代表性的通道后，第四模塊還執行以下操作： 對所述最具代表性的通道的EEG數據進行數據增強； 第五模塊，用于根據最具代表性的通道腦電的四項特征基于支持向量機分類器進行癲癇發作自動檢測；四項特征包括非周期分量用偏移和指數，特征總功率TPW1和TPW2； 其中，根據最具代表性的通道的上述四項特征基于支持向量機分類器進行癲癇發作自動檢測，包括如下數據擴增方法： 確定樣本的5個最近鄰，從中隨機選擇N個近鄰； 每個樣本與選定的近鄰樣本進行差值后與一個0~1之間的隨機因子相乘即得到新的合成樣本； 將擴增后的數據輸入支持向量機，進行發作期和發作間期狀態的分類； 其中，N自適應地設為多數類和少數類樣本數之間的整數比。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南方醫科大學，其通訊地址為：510515 廣東省廣州市白云區沙太南路1023號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。