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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于模糊聚类和长短时记忆网络的癫痫发作信号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：CN118902392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410977726.4，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于模糊聚类和长短时记忆网络的癫痫发作信号检测方法是由王刚;李雯;余晓阳;樊易美;苗启珠设计研发完成，并于2024-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模糊聚类和长短时记忆网络的癫痫发作信号检测方法在说明书摘要公布了：基于模糊聚类和长短时记忆网络的癫痫发作信号检测方法，对生理信号采集及预处理，再特征提取，通过模糊C均值聚类FCM将样本分为非发作期样本和潜在发作期样本，对潜在的发作期样本进行重构，并输入LSTM模型进行训练，根据训练好的LSTM模型估计潜在发作期样本的发作概率；本发明使用了两级分类器，通过对运动状态的筛选，降低了算法复杂度，提高了算法实时性；同时，结合了模糊C均值聚类和长短时记忆网络，提高了时序信息利用率，有效提高了算法性能，能够快速准确地判定癫痫发作，以提高癫痫发作检测的准确性和实用性。

本发明授权基于模糊聚类和长短时记忆网络的癫痫发作信号检测方法在权利要求书中公布了：1.基于模糊聚类和长短时记忆网络的癫痫发作信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：数据采集及预处理；使用带有加速度计、陀螺仪及表面肌电传感器的腕表装置，连续采集使用者的加速度信号、角速度信号及表面肌电信号，对原始数据进行数据分割，通过肌电信号均值范围的阈值检测进行信号质量评估，并使用数字滤波器进行滤波去噪； 步骤二：特征提取；对信号质量评估合格的样本进行特征提取，信号质量不合格的样本通过线性插值获得特征值，并进行数据归一化； 步骤三：模糊C均值聚类FCM；将每个样本提取出的特征输入到模糊C均值聚类FCM模型中，对样本进行运动模式识别，将样本分为非发作期样本和潜在发作期样本，非发作期样本的发作概率为零，而潜在的发作期样本则需进一步分析以确定发作概率； 步骤四：长短时记忆网络LSTM分类；根据步骤三FCM模型输出的结果对潜在的发作期样本进行重构，并输入LSTM模型进行训练，根据训练好的LSTM模型估计潜在发作期样本的发作概率； 步骤五：后处理及发作判断；对FCM模型和LSTM模型输出的样本发作概率进行前向均值滤波，若连续9个样本输出超过预先定义的阈值，视为癫痫发作事件；若5分钟内出现多个发作事件，视为同一次癫痫发作事件。

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