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龙图腾网获悉杭州网之易创新科技有限公司;中国医学科学院北京协和医院申请的专利异常放电检测方法、异常放电检测装置、产品及设备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：CN119700140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202510232423.4，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权异常放电检测方法、异常放电检测装置、产品及设备是由胡鹏;林楠;李恋;卢强;梁子;崔丽英;张少博;孙鹤阳;贺海波;高伟芳;董一粟设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常放电检测方法、异常放电检测装置、产品及设备在说明书摘要公布了：本公开实施方式涉及异常放电检测方法、异常放电检测装置、计算机程序产品与电子设备，涉及人工智能技术领域。其中，上述方法包括：确定受测对象的待检测生物医学信号，将待检测生物医学信号输入到第一异常放电检测子模型中，对待检测生物医学信号进行第一异常放电检测；对受测对象的待检测生物医学信号进行形式变换，得到待检测生物医学信号对应的类图像生物医学信号数据；将类图像生物医学信号数据输入到第二异常放电检测子模型中，对类图像生物医学信号数据进行第二异常放电检测；对第一异常放电检测和第二异常放电检测的检测情况进行融合，得到受测对象的异常放电检测结果。本公开能提高异常放电检测识别的效率和准确性。

本发明授权异常放电检测方法、异常放电检测装置、产品及设备在权利要求书中公布了：1.一种异常放电检测方法，其特征在于，包括；确定受测对象的待检测生物医学信号，将以第一矩阵形式表示的所述待检测生物医学信号输入到预先训练的异常放电检测模型中的第一异常放电检测子模型中，根据所述第一异常放电检测子模型对所述待检测生物医学信号进行第一异常放电检测；对所述受测对象的所述以第一矩阵形式表示的待检测生物医学信号进行矩阵变形，得到所述待检测生物医学信号对应的类图像生物医学信号数据，所述类图像生物医学信号数据通过第二矩阵进行表示，所述第一矩阵对应第一矩阵维度，所述第一矩阵维度根据待检测生物医学信号的采样通道数和采样频率确定，所述第二矩阵对应第二矩阵维度，所述第二矩阵维度的行数量和列数量的差值小于预设值；将所述类图像生物医学信号数据输入到预先训练的异常放电检测模型中的第二异常放电检测子模型中，根据所述第二异常放电检测子模型对所述类图像生物医学信号数据进行第二异常放电检测；对所述第一异常放电检测和所述第二异常放电检测的检测情况进行融合，得到所述受测对象的异常放电检测结果；其中，所述第一异常放电检测子模型包含第一多头注意力子模型、第一深度卷积神经网络子模型和第一全连接层；第二异常放电检测子模型包含第二深度卷积神经网络子模型和第二全连接层；所述第一异常放电检测的检测结果包括第一异常概率值，所述第二异常放电检测的检测结果包括第二异常概率值，所述对所述第一异常放电检测和所述第二异常放电检测的检测情况进行融合，得到所述受测对象的异常放电检测结果包括：将所述第一异常概率值和所述第二异常概率值进行融合，得到融合概率值，根据所述融合概率值得到所述受测对象的异常放电检测结果；或将所述第一全连接层的输出特征和所述第二全连接层的输出特征进行融合，得到融合连接特征，将所述融合连接特征输入到预设激活函数中，根据预设激活函数输出的概率值得到受测对象的异常放电检测结果；或将所述待检测生物医学信号输入到所述第一多头注意力子模型中，根据所述第一多头注意力子模型的输出得到所述待检测生物医学信号的第一特征，将所述第一特征输入到所述第一深度卷积神经网络子模型中，根据所述第一深度卷积神经网络子模型的输出得到第二特征，将所述类图像生物医学信号数据输入到所述第二深度卷积神经网络子模型中，根据所述第二深度卷积神经网络子模型的输出得到第三特征，将第一深度卷积神经网络子模型输出的第二特征和第二深度卷积神经网络子模型输出的第三特征进行融合得到融合特征，通过一个全连接层对融合特征进行降维处理，得到降维后的融合特征，将降维后的融合特征输入到预设激活函数中，根据预设激活函数输出的概率值得到待检测生物医学信号的异常放电检测结果。

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杭州网之易创新科技有限公司;中国医学科学院北京协和医院，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道网商路399号3幢305室；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”。