武汉大学陈丹获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利一种基于多模态与视觉变换网络的睡眠阶段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：CN119548095B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411612596.0，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于多模态与视觉变换网络的睡眠阶段检测方法是由陈丹;冷锋;左一平设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多模态与视觉变换网络的睡眠阶段检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态与视觉变换网络的睡眠阶段检测方法，通过提取PSG中的EEG通道信号和EOG通道信号，利用多尺度卷积网络对不同频段进行特征提取，并融合多模态特征以增强分类的准确性。接着，通过视觉变换网络建模信号的时空关联性，进而有效识别睡眠的不同阶段。该方法还提供分类结果的置信度评估，增强检测结果的可靠性。该自动化检测方法可用于临床睡眠分期，辅助医生评估睡眠质量和诊断睡眠障碍。
本发明授权一种基于多模态与视觉变换网络的睡眠阶段检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态与视觉变换网络的睡眠阶段检测方法，其特征在于，包括： 从多导睡眠图中提取脑电EEG通道信号和眼电EOG通道信号，获得初始训练数据； 对所处初始训练数据进行预处理，得到处理后训练数据； 将所述处理后训练数据输入至基于多模态特征融合与视觉变换网络构建的分类网络中进行训练，得到睡眠阶段检测模型； 对所述睡眠阶段检测模型进行多次训练，获得结果置信度，得到最终睡眠阶段检测结果； 将所述处理后训练数据输入至基于多模态特征融合与视觉变换网络构建的分类网络中进行训练，得到睡眠阶段检测模型，包括： 构建包括特征提取模块、特征融合模块和时空信息融合模块的分类网络； 将所述处理后训练数据输入所述特征提取模块，利用多尺度卷积网络提取不同频段特征图； 将所述不同频段特征图输入所述特征融合模块进行深度融合，得到融合特征； 将所述融合特征输入所述时空信息融合模块进行时空关联，输出所述睡眠阶段检测模型。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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