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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种癫痫检测模型的训练方法、癫痫检测方法及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：CN119903410B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411978390.X，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种癫痫检测模型的训练方法、癫痫检测方法及系统是由伍冬睿;安嘉钰;彭睿旻设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种癫痫检测模型的训练方法、癫痫检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种癫痫检测模型的训练方法、癫痫检测方法及系统，属于癫痫检测技术领域；每获取到一个新患者的域训练子集S，开始一个新的训练批次，并在当前训练批次下基于域训练子集S对癫痫检测模型进行训练，通过自适应剪枝为每个域分配子网络，结合特定域参数学习新域特有知识，同时共享参数有效利用先前域已学习的知识。自适应剪枝在促进知识共享的同时，最大限度地减少了域间干扰，有效缓解了灾难性遗忘，能够实现准确地癫痫检测；与此同时，本发明也无需存储先前域的数据，有效保护了数据隐私；基于此，本发明在保护患者数据隐私的前提下，实现了准确地癫痫检测。

本发明授权一种癫痫检测模型的训练方法、癫痫检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种癫痫检测模型的训练方法，其特征在于，包括：每获取到一个新患者的域训练子集S，开始一个新的训练批次，并在当前训练批次下基于域训练子集S对癫痫检测模型进行训练；其中，一个患者对应一个域，一个域训练子集包括来自对应患者的多个脑电信号；每个脑电信号均携带有表示是否癫痫的标签；癫痫检测模型包括：级联的特征提取模块和分类器；特征提取模块包括：N个级联的编码器；N≥1；第i个编码器用于提取输入数据的特征，并将所提取的特征与输入数据所在域下的第i个掩码矩阵进行点乘，进而得到第i个掩码特征；i＝1,2,…,N；分类器用于将第N个掩码特征作为分类特征，基于分类特征得到对应的癫痫检测结果； 所述在当前训练批次下基于域训练子集S对癫痫检测模型进行训练，包括：执行如下第一阶段的训练： 将当前域下的各掩码矩阵均设置为全1矩阵； 将域训练子集S输入至癫痫检测模型中，基于第一总训练目标对癫痫检测模型中的非冻结参数和当前域下的各掩码矩阵进行调整；所述第一总训练目标包括：第一训练目标和第二训练目标；第一训练目标包括：最小化当前训练阶段所得的域训练子集S的每一个脑电信号的癫痫检测结果与对应标签之间的差异损失；第二训练目标包括：最小化当前域下的每一个掩码矩阵的L1正则化项；冻结参数为癫痫检测模型中在当前训练批次之前的各训练批次中已调整好的参数； 调整完成后，对当前域下的每一个掩码矩阵进行剪枝并保存，完成第一阶段的训练；剪枝包括：将掩码矩阵中前rNm个较大的元素置为1，其他元素置为0；r为预设比例；Nm为掩码矩阵中的元素数量。

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