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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利一种基于机器学习的癫痫检测硬件实现方法与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：CN119650048B 。

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：202510185882.1，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于机器学习的癫痫检测硬件实现方法与系统是由杨良滔;李广斌;张明;曾赵平;杨文冬;李春林;张旭;吴景龙;梁栋设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的癫痫检测硬件实现方法与系统在说明书摘要公布了：本申请涉及生物医学信号处理技术领域，特别涉及一种基于机器学习的癫痫检测硬件实现方法与系统，该方法包括：首先，获取数据集，并构建基于SVM的分类检测模型；分类检测模型包括预处理模块、特征提取模块、归一化处理模块和分类模块；然后，通过VitisHLS对分类检测模型进行仿真，生成RTL计算模型；最后，将RTL计算模型打包成为能够被调用的单个IP核，单个IP核通过AXI‑4协议CPU形成数据通路，高速实现PC端到芯片端的数据传输，以实现对于癫痫信号的实时检测。本申请提供的基于机器学习的癫痫检测硬件实现方法，解决了传统癫痫检测系统在计算速度和资源消耗方面难以平衡以及软件端模型向硬件端迁移过程中由于计算方式和硬件特性所带来精度损失过大的问题。

本发明授权一种基于机器学习的癫痫检测硬件实现方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的癫痫检测硬件实现方法，其特征在于，包括以下步骤：获取数据集，并构建基于SVM的分类检测模型；所述分类检测模型包括预处理模块、特征提取模块、归一化处理模块和分类模块；通过VitisHLS对所述分类检测模型进行仿真，生成RTL计算模型；将RTL计算模型打包成为能够被调用的单个IP核，所述单个IP核通过AXI-4协议CPU形成数据通路，高速实现PC端到芯片端的数据传输，以实现对于癫痫信号的实时检测；所述分类检测模型通过在软件端训练获得最佳训练参数，并将所述最佳训练参数传递至硬件端，仅在硬件端实现分类测试任务；所述分类检测模型在软件端训练的训练参数包括支持向量，支持向量权重以及偏置项；所述特征提取模块用于对滤波后的信号进行特征提取，得到由最大值和标准差的二维数组组合形成的融合特征，并将所述融合特征作为输入数据送至所述分类检测模型中进行训练；所述特征提取模块采用离散小波变换法对滤波后的信号进行特征提取；所述特征提取过程，包括：首先进行镜像填充来扩展边界，采用一维卷积以减少计算量；然后进行下采样处理，只保留奇数索引下的数据，进一步减少数据量；计算得到多种特征组合，并对多种特征组合进行测试，得到最佳的特征组合作为融合特征；所述融合特征为数据样本经特征提取过程得到最大值和标准差的二维数组组合；所述分类模块用于对归一化后的特征进行SVM分类；SVM分类过程包括RBF核函数计算以及判决过程。

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