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龙图腾网获悉长春大学申请的专利基于孤独症脑电信号的多层级特征融合的分类装置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：CN120267288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510757241.9，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于孤独症脑电信号的多层级特征融合的分类装置是由史丽娟;马林涛;赵剑;王海燕;王柳;匡哲君;韩秋蕾;刘明亮设计研发完成，并于2025-06-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于孤独症脑电信号的多层级特征融合的分类装置在说明书摘要公布了：基于孤独症脑电信号的多层级特征融合的分类装置，涉及脑电信号分析领域，解决了现有深度学习方法在孤独症脑电信号分类中仅关注高级特征而忽视低级特征的局限等问题。所述分类方法包括以下步骤：获取孤独症患者的脑电信号，并对脑电信号执行非线性多维预处理步骤；对预处理后的脑电信号进行时域‑频域双域联合特征提取；构建具有分解‑融合‑精炼三阶段处理能力的层级融合与细化模块；基于所提取的层级融合后的特征，构建具有自适应特征权重分配机制的多层级特征融合模型，并采用自监督的训练策略训练基于孤独症脑电信号的多层级特征融合模型实现孤独症与非孤独症样本的分类。本发明还适用于深度学习脑电信号特征融合领域中。

本发明授权基于孤独症脑电信号的多层级特征融合的分类装置在权利要求书中公布了：1.基于孤独症脑电信号的多层级特征融合的分类装置，其特征在于，所述分类装置包括： 预处理模块，用于获取孤独症患者的脑电信号，并对所述孤独症患者的脑电信号执行非线性多维预处理步骤； 特征提取模块，用于对预处理模块中预处理后的孤独症患者的脑电信号进行时-频双域联合特征提取，包括基于动态参数调整的神经网络构建时间域特征提取模型、基于信号变换与谱分析方法构建频率域特征提取模型、从时间域特征提取模型和频率域特征提取模型所提取的路径获取多层级层次化特征表示； 层级融合模块，用于构建具有分解-融合-精炼三阶段处理能力的层级融合与细化模块HDFR，包括特征解耦单元与正交融合单元，用于对特征提取模块中所提取的特征进行层级融合； 分类模块，用于基于层级融合模块所提取的层级融合后的特征，构建具有自适应特征权重分配机制的多层级特征融合模型，并采用自监督的训练策略训练基于孤独症脑电信号的多层级特征融合模型实现孤独症与非孤独症样本的分类； 特征提取模块中对预处理后的孤独症脑电信号进行时域-频域双联合特征提取的方法为：通过构建具有自适应参数调整能力的深度神经网络实现时域和频域特征的协同提取与表示学习； 通过构建具有自适应参数调整能力的深度神经网络实现时域和频域特征的协同提取的方法为： 输入预处理后的孤独症脑电信号时间序列后，经过多尺度残差块进行提取不同尺度的时域特征，在通道、空间和核三个维度上引入注意力机制，实现对孤独症脑电信号关键特征的动态捕捉； 输入预处理后的孤独症脑电信号时间序列后，经过短时傅里叶变换转化为频谱域，通过不同核大小的全维动态卷积进行提取频域特征； 层级融合模块中所构建层级融合与细化模块HDFR包括构建差分融合块模块DFB和正交融合块模块OFB， 差分融合块模块DFB，用于对时间域和频率域特征分离时域和频域的独特和共享特征； 正交融合块模块OFB，用于对时间域和频率域特征进行多层次特征的融合。

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