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)杨丽娟获国家专利权
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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)申请的专利基于分步识别与多智能体决策的脑电图异常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：CN120694664B 。
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：202511197896.1，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权基于分步识别与多智能体决策的脑电图异常信号检测方法是由杨丽娟;何源;邱丰;彭家易;王志军;尹榕;陈小龙;李璐设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于分步识别与多智能体决策的脑电图异常信号检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于分步识别与多智能体决策的脑电图异常信号检测方法，涉及生物医学信号处理技术领域，该方法包括：采集癫痫患者的脑电图信号数据，按预设通道顺序解析数据并切割为等长的多个信号片段；从每个信号片段中提取多维度特征；将各信号片段的时域特征、频域特征及通道间同步特征输入孤立森林模型，基于异常比例阈值筛选得到至少一个潜在异常片段；基于各潜在异常片段的深度散射特征、小波变换特征、时域特征以及频域特征，对各潜在异常片段执行多智能体集成决策，得到各潜在异常片段对应的综合异常评分；基于各潜在异常片段对应的综合异常评分，确定脑电图信号数据中的异常信号。本发明显著降低了脑电图异常信号检测的误报率。
本发明授权基于分步识别与多智能体决策的脑电图异常信号检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分步识别与多智能体决策的脑电图异常信号检测方法，其特征在于，包括： 采集癫痫患者的脑电图信号数据，按预设通道顺序解析数据并切割为等长的多个信号片段； 从每个所述信号片段中提取多维度特征；所述多维度特征包括时域特征、小波变换特征、通道间同步特征、频域特征以及深度散射特征； 将各所述信号片段的所述时域特征、各所述信号片段的所述频域特征及各所述信号片段的所述通道间同步特征输入孤立森林模型，基于异常比例阈值筛选得到至少一个潜在异常片段； 基于各所述潜在异常片段的所述深度散射特征、各所述潜在异常片段的所述小波变换特征、各所述潜在异常片段的所述时域特征以及各所述潜在异常片段的所述频域特征，对各所述潜在异常片段执行多智能体集成决策，得到各所述潜在异常片段对应的综合异常评分； 基于各所述潜在异常片段对应的综合异常评分，确定所述脑电图信号数据中的异常信号。
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