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龙图腾网获悉中国科学院近代物理研究所;甘肃省妇幼保健院(甘肃省中心医院)申请的专利一种适用于个性化的癫痫脑电异常信号自动识别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：CN119679433B 。

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：202411950784.4，技术领域涉及：A61B5/374；该发明授权一种适用于个性化的癫痫脑电异常信号自动识别系统是由杨丽娟;何源;邱丰;陈小龙;李璐;尹榕;魏亚轩;刘璇;杨琳设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于个性化的癫痫脑电异常信号自动识别系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种适用于个性化的癫痫脑电异常信号自动识别方法和系统，涉及医疗人工智能和生物医学信号处理技术领域。该方法将临床的目标癫痫患者的EEG信号数据作为训练数据集，通过结合特征工程和无监督学习技术，构建目标癫痫患者自身的异常信号识别模型；随后，该模型用于识别目标癫痫患者后续的EEG信号数据中的异常信号，实现了个体化的信号异常检测，解决了现有自动识别算法泛化能力差的问题；并且，通过对多个样本癫痫患者的EEG样本信号数据进行分析，筛选出进行无监督聚类的孤立森林模型，通过对孤立森林模型进行训练，得到目标癫痫患者的异常信号识别模型，突破传统的有监督学习方法对标注数据的依赖，提高癫痫异常信号的识别效率。

本发明授权一种适用于个性化的癫痫脑电异常信号自动识别系统在权利要求书中公布了：1.一种适用于个性化的癫痫脑电异常信号自动识别系统，其特征在于，由计算设备实施，所述系统包括： 第一获取单元，用于获取临床的目标癫痫患者的EEG信号数据，作为训练数据集； 第一预处理单元，用于按照设定的通道顺序对训练数据集中的EEG信号数据进行读取，并按照设定的窗口长度对读取的EEG信号数据进行切割，将读取的EEG信号数据划分为等长的EEG信号片段； 模型训练单元，用于按照预设的时域特征和预设的频域特征，从EEG信号片段中提取时域特征数据和频域特征数据，将提取的时域特征数据和频域特征数据输入预先筛选出的进行无监督聚类的孤立森林模型，对孤立森林模型进行训练，得到目标癫痫患者的异常信号识别模型；其中，预先通过对多个样本癫痫患者的EEG样本信号数据进行分析，筛选出进行无监督聚类的孤立森林模型； 第二获取单元，用于继续获取目标癫痫患者的EEG信号数据，称为待识别数据； 第二预处理单元，用于按照设定的通道顺序对待识别数据进行读取，并按照设定的窗口长度对读取的待识别数据进行切割，将读取的待识别数据划分为等长的待识别EEG信号片段； 异常信号识别单元，用于按照预设的时域特征和预设的频域特征，从待识别EEG信号片段中提取时域特征数据和频域特征数据，并将提取的时域特征数据和频域特征数据输入目标癫痫患者的异常信号识别模型，输出待识别EEG信号片段是否是异常信号的识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国科学院近代物理研究所;甘肃省妇幼保健院(甘肃省中心医院)，其通讯地址为：730013 甘肃省兰州市城关区南昌路509号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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