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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于弱监督的双分支微事件检测方法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：CN120277496B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202510742025.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于弱监督的双分支微事件检测方法是由余锋;王陈豪;裴妍设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱监督的双分支微事件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于弱监督的双分支微事件检测方法，包含：获取睡眠脑电信号，构建数据集并划分为训练集、测试集、验证集；对数据集中的数据进行预处理；构建基于弱监督的双分支微事件检测网络模型，所述模型包括特征提取网络、分支网络一、聚类模块和分支网络二；使用数据集对所述网络模型进行训练，采用优化方法调整网络参数；将脑电信号输入训练好的网络模型，检测并提取微事件。本发明的基于弱监督的双分支微事件检测方法，利用易于获取的睡眠分期粗粒度标签进行训练，解决了高质量微事件标注数据稀缺的问题。

本发明授权基于弱监督的双分支微事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于弱监督的双分支微事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取睡眠脑电信号，构建数据集并划分为训练集、测试集、验证集； 对数据集中的数据进行预处理； 构建基于弱监督的双分支微事件检测网络模型，所述网络模型包括特征提取网络、分支网络一、聚类模块和分支网络二； 使用数据集对所述网络模型进行训练，采用优化方法调整网络参数； 将脑电信号输入训练好的网络模型，检测并提取微事件； 所述分支网络一通过计算深层特征与波形原型向量之间的欧氏距离转化为相似度评分，生成相似度评分矩阵输入到所述聚类模块，并通过对所有候选片段的相似度评分求和后，利用全连接网络得到睡眠分期预测； 所述聚类模块通过相似度评分矩阵计算得到聚类簇； 所述聚类模块通过相似度评分矩阵计算得到聚类簇的具体方法为： 所述聚类模块对相似度评分矩阵在候选区域维度上进行聚类，找到聚类中心； 根据聚类中心得到输入信号中存在的微事件的候选区域聚类簇； 所述分支网络二通过计算深层特征与波形原型向量之间的欧氏距离转化为相似度评分，生成相似度评分矩阵，所述分支网络二和所述分支网络一共享同样的波形原型向量； 所述分支网络二根据聚类簇计算微事件的检测伪标签及标签权重，通过相似度评分矩阵与伪标签计算损失函数对网络进行训练。

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