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龙图腾网获悉吉林大学;吉林大学第一医院申请的专利一种基于改进弹性网算法的新生儿惊厥检测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：CN115345204B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202211023401.X，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种基于改进弹性网算法的新生儿惊厥检测系统是由李玲;荆瑞航;武辉;徐巍;王业;刘沁梅设计研发完成，并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进弹性网算法的新生儿惊厥检测系统在说明书摘要公布了：本发明属于新生儿惊厥检测技术领域，具体涉及一种基于改进弹性网算法的新生儿惊厥检测系统；包括信号处理模块、特征提取模块、特征选择模块和分类模块，其中信号处理模块对信号处理并实现频率压缩；特征提取模块通过计算滑动窗口中每一列数据的统计学参数来提取特征；特征选择模块从特征提取模块最终的输出数据中选出各特征列中与其内部筛选出的特征种类相同的特征进行保留，分类模块采用支持向量机SVM模型对特征选择模块输出的分类模块输入数据进行分类，判定并输出每个样本是否对应为惊厥时刻；本系统对新生儿脑电信号进行分析，辅助医生准确高效地完成惊厥检测。

本发明授权一种基于改进弹性网算法的新生儿惊厥检测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进弹性网算法的新生儿惊厥检测系统，其特征在于包括信号处理模块、特征提取模块、特征选择模块和分类模块； 所述信号处理模块用于处理新生儿脑电检测数据，该模块通过滤波的方式滤除新生儿脑电检测数据中非重点频段的信号；通过包络检波的方法突出信号的幅值特性；通过滑动窗口来截取信号，提取窗口内的最大和最小值来达到频率压缩的目的；具体包括以下五个步骤： 步骤1.获取一段新生儿脑电检测数据X，该数据X包括z行，每行作为一个样本，并对应n列特征数据，其中z＝m·f，f为EEG信号的原始频率，m为所选EEG信号持续时间； 步骤2.使用四阶巴特沃斯滤波器对数据X中的每一列都进行2Hz-15Hz滤波，得到滤波后信号，记为Kt； 步骤3.使用希尔伯特变换对滤波后信号Kt的每一列进行包络提取，得到包络提取后信号XHTt，公式如下： 上式中，τ是自变量； 步骤4.以长度为一秒的无重叠滑动窗口对每一列包络提取后信号进行数据提取，提取内容为1秒窗口内包络提取后信号中每一列的最大值与最小值，其中每个滑动窗口中的f个数据对应一行新样本，每一行新样本对应列提取出来的最大值与最小值作为对应新样本的两列特征，共得到m行、2n列数据，该数据作为信号处理模块最终的输出数据； 所述特征提取模块对信号处理模块的输出信息进行特征提取，特征提取模块通过滑动窗口截取数据来对数据频率进行二次压缩，并通过计算滑动窗口中每一列数据的统计学参数来提取特征；共分为以下四个步骤： 步骤1.以长度为六秒的无重叠滑动窗口对信号处理模块最终输出数据的每一列进行分割； 步骤2.对分割后每一窗口内的数据进行特征提取，所提取的特征有：窗口内数据的最大值、最小值、平均值、标准差、方差、总方差、峰度、偏度、均方根、尖端值共计10维特征；其中每个滑动窗口中的6个数据对应一行新样本，将从每一窗口提取出的这10个特征作为对应新样本的特征列，得到当前滑动窗口特征提取的结果； 步骤3.重复步骤1-2，完成每一个滑动窗口的特征提取工作，得到行，20n列数据，记为数据Xm6,20n，该数据作为特征提取模块最终的输出数据； 特征选择模块根据其内部筛选出的特征种类从特征提取模块最终的输出数据中选出各特征列中与其内部筛选出的特征种类相同的特征进行保留，并将各特征列中其他不同种类的特征删除，得到分类模块输入数据； 分类模块采用支持向量机SVM模型对特征选择模块输出的分类模块输入数据进行分类，判定并输出每个样本是否对应为惊厥时刻。

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吉林大学;吉林大学第一医院，其通讯地址为：130012 吉林省长春市长春高新技术产业开发区前进大街2699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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