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龙图腾网获悉南方医科大学申请的专利癫痫发作长时程监测方法、装置和存储介质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：CN115316997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210776773.3，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权癫痫发作长时程监测方法、装置和存储介质是由詹长安;杨丰;廖家慧设计研发完成，并于2022-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本癫痫发作长时程监测方法、装置和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了癫痫发作长时程监测方法、装置和存储介质，选用单一脑电通道和四种脑电特征。本申请对患者预先测量的所有通道的脑电信号进行滤波和分段预处理，使用功率谱密度函数PSD参数化技术进行特征提取，非周期分量用偏移和指数两个参数表征，周期分量中选择两个最大的功率及其对应的中心频率，这两个周期分量中心频率对应的原始PSD记作特征总功率；选择与发作事件最相关的四个关键特征；根据四个关键参数化特征在发作期和发作间期的统计显著性P值选择最具代表性的通道，并对该通道的EEG数据进行数据增强；最后基于支持向量机分类器进行癫痫发作自动检测。本申请无需预先指定频率子带，针对特定病人可自适应选择代表性通道，对个体差异具有很好的包容性，能够为每个患者实现一致的性能，具有较强的鲁棒性。

本发明授权癫痫发作长时程监测方法、装置和存储介质在权利要求书中公布了：1.癫痫发作长时程监测装置，其特征在于，所述装置包括： 第一模块，用于获取所有通道的数据；对所有通道的数据进行滤波、EEG信号分段预处理； 其中，对所有通道的数据进行滤波、EEG信号分段预处理，包括： 使用零相移的高通滤波器和低通滤波器对EEG数据进行滤波； 将发作前期和发作后期分别定义为发作期前后的10分钟，除发作前期、发作后期和发作期的部分定义为发作间期； 滑动5秒的时间窗无重叠地分段发作期和发作间期EEG信号，并去除EEG信号的直流分量； 其中，所述高通滤波器的截止频率为-3dB，0.5Hz，所述低通滤波器的截止频率：-3dB，45Hz； 第二模块，用于使用PSD参数化进行特征提取，其中非周期分量用偏移和指数两个参数表征，周期分量用两个最大的功率PW1和PW2及其对应的中心频率CF1和CF2刻画，特征总功率TPW1和TPW2分别对应于中心频率CF1和CF2对应的原始PSD数值； 第三模块，用于选择与发作事件相关度最高的若干个关键参数化特征； 其中，所述关键参数化特征包括四项：偏移，指数，TPW1和TPW2； 第四模块，用于根据所述关键参数化特征在发作期和发作间期的统计显著性P值选择最具代表性的通道； 其中，选择与发作事件相关度最高的若干个关键参数化特征，根据所述关键参数化特征在发作期和发作间期的统计显著性P值选择最具代表性的通道，包括： 根据关键参数在发作间期和发作期的统计显著性P值大小进行排名； 根据排名选择最具代表性的通道； 其中，在根据所述关键参数化特征在发作期和发作间期的统计显著性P值选择最具代表性的通道后，第四模块还执行以下操作： 对所述最具代表性的通道的EEG数据进行数据增强； 第五模块，用于根据最具代表性的通道脑电的四项特征基于支持向量机分类器进行癫痫发作自动检测；四项特征包括非周期分量用偏移和指数，特征总功率TPW1和TPW2； 其中，根据最具代表性的通道的上述四项特征基于支持向量机分类器进行癫痫发作自动检测，包括如下数据扩增方法： 确定样本的5个最近邻，从中随机选择N个近邻； 每个样本与选定的近邻样本进行差值后与一个0~1之间的随机因子相乘即得到新的合成样本； 将扩增后的数据输入支持向量机，进行发作期和发作间期状态的分类； 其中，N自适应地设为多数类和少数类样本数之间的整数比。

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