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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于轻量级神经网络的单通道脑电瞌睡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：CN116584956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310612183.1，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权一种基于轻量级神经网络的单通道脑电瞌睡检测方法是由费克玲;丁洋;王江辉设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量级神经网络的单通道脑电瞌睡检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及信号分析技术领域，尤其涉及一种基于轻量级神经网络的单通道脑电瞌睡检测方法，包括对单通道脑电信号进行预处理，对预处理后的脑电信号进行小波包分解，转化为时间‑频率矩阵，生成瞌睡检测数据集；以EfficientNetv2网络中的F‑MBConv模块与MBConv模块为基础，并在两种模块间加入改进Ghost模块，构建新的轻量级神经网络实现脑电特征自动提取；使用注意力机制ECA模块替代原始网络中的SE模块，进一步实现网络轻量化；设置模型的训练参数，采用交叉熵作为损失函数，通过训练获得最佳的识别模型。本发明通过构建轻量级深度神经网络，以较低的复杂度及计算代价提升了受试瞌睡状态检测的识别性能。

本发明授权一种基于轻量级神经网络的单通道脑电瞌睡检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级神经网络的单通道脑电瞌睡检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、对单通道脑电信号进行预处理； 脑电信号为清醒期和瞌睡期的脑电信号； 步骤二、对预处理后的脑电信号进行小波包分解，转化为时间-频率矩阵，生成瞌睡检测数据集； 步骤三、构建轻量级神经网络； 轻量级神经网络包括：第一层卷积层后连接第一个F-MBConv模块、第二个F-MBConv模块；再连接第一个Ghost模块、第二个Ghost模块；再连接第一个MBConv模块、第二个MBConv模块后连接一个全局平均池化层，紧接着的是一个全连接层，最后送入softmax分类器； 第一个F-MBConv模块的主分支第一个卷积层为普通卷积核，大小为3*3，卷积核个数为64，步长为1；使用批量归一化层以及Swish激活函数；第二个卷积层使用1*1大小的卷积核，步长为1；后面只用批量归一化层；最后使用捷径分支将输出结果与输入相加； 第二个F-MBConv模块的第一个卷积层采用普通卷积核，大小为3*3，卷积核个数为64，步长为2；接着为批量归一化层以及Swish激活函数；第二个卷积层使用1*1大小的卷积核将输出通道数调整为32，无捷径分支； 第一个Ghost模块主分支的第一个子模块的第一个卷积层采用逐点卷积，卷积核的通道数量根据子模块的输出通道减半；第二个卷积层使用3*3大小的深度可分离卷积层；第一个子模块的输出为两层卷积层的输出拼接得到；使用批量归一化层以及Swish激活函数；然后经过改进的ECA模块；第二个子模块的卷积核的个数由32变为16，输出通道为32；最后，使用捷径分支将输出与模块的原始输入相加，作为下一模块的输入； 第二个Ghost模块的主分支在改进的ECA模块前添加步长为2的3*3大小的深度可分离卷积层用以减半特征图高宽，减少计算量；在捷径分支上，使用步长为2的3*3大小的深度可分离卷积层和逐点卷积层，都使用批量归一化层； 改进的ECA模块使用一个卷积核大小为3的一维卷积层来提取通道权重； 步骤四、设置模型的训练参数，通过训练使损失函数最小化，采用交叉熵作为损失函数，对比预测的softmax输出概率分布和目标类概率分布的相似性。

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