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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利癫痫发作预警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：CN119548106B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510127913.8，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权癫痫发作预警方法及系统是由孙瑞设计研发完成，并于2025-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本癫痫发作预警方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及智能健康管理领域，提供了一种癫痫发作预警方法及系统,其使用基于深度学习的数据处理技术来对待监测用户在预定时间段的脑电图信号进行降噪处理和特征提取，同时对运动数据的时间队列进行运行状态特征提取，以此根据运动状态时序编码特征和脑电图信号特征之间的跨模态聚合表示来智能地识别所述待监测用户是否存在癫痫发作风险，并生成相应的癫痫发作预警提示。这样，通过全面捕捉不同用户数据中的细微模式，并充分考虑特征间的相互关系，能够实现更准确地癫痫发作预警。

本发明授权癫痫发作预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.癫痫发作预警方法，其特征在于，包括：获取待监测用户在预定时间段的脑电图信号和运动数据的时间队列；对所述脑电图信号进行降噪处理以得到降噪后脑电图信号；从所述降噪后脑电图信号提取脑电图信号特征以得到脑电图信号特征编码图；对所述运动数据的时间队列进行运行状态特征提取以得到运动状态时序编码特征向量；对所述运动状态时序编码特征向量和所述脑电图信号特征编码图进行运动状态-脑电信号跨模态聚合分析以得到运动状态-脑电图跨模态细粒度聚合编码向量，包括：对所述脑电图信号特征编码图进行特征解耦和特征展平化以得到脑电图信号局部特征编码向量的集合；计算所述脑电图信号局部特征编码向量的集合的内核特征；基于所述内核特征，对所述运动状态时序编码特征向量和所述脑电图信号局部特征编码向量的集合进行细粒度先验融合以得到所述运动状态-脑电图跨模态细粒度聚合编码向量；基于所述运动状态-脑电图跨模态细粒度聚合编码向量，得到用于表示所述待监测用户是否存在癫痫发作风险的识别结果，并基于所述识别结果，生成癫痫发作预警提示；其中，基于所述内核特征，对所述运动状态时序编码特征向量和所述脑电图信号局部特征编码向量的集合进行细粒度先验融合以得到所述运动状态-脑电图跨模态细粒度聚合编码向量，包括：基于所述运动状态时序编码特征向量和脑电图信号内核特征向量，确定运动状态-脑电图信号先验聚类中心编码向量；对所述运动状态-脑电图信号先验聚类中心编码向量和所述脑电图信号局部特征编码向量的集合进行跨域细粒度聚类描述以得到所述运动状态-脑电图跨模态细粒度聚合编码向量。

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