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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于P300脑电和迁移学习的意识障碍患者辅助诊断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：CN116491901B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310464892.X，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于P300脑电和迁移学习的意识障碍患者辅助诊断系统是由王斐;万银星;王佳杭设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于P300脑电和迁移学习的意识障碍患者辅助诊断系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于P300脑电和迁移学习的意识障碍患者辅助诊断系统，包括：P300诱发与采集模块，用于诱发并采集患者P300脑电数据，并对数据进行预处理；源域选择模块，用于计算相似性指标，并筛选出与意识障碍患者数据更相似的健康被试数据作为源域，其中意识障碍患者数据为目标域数据；辅助诊断训练模块，使用源域数据训练源域特征提取器与标签判别器，利用目标域数据与源域数据对抗迁移，调整源域特征提取器使其在目标域提取的特征既能与源域所提取的特征处于同一特征空间；辅助诊断预测模块，用于依据意识障碍患者数据进行患者辅助诊断，并提供患者的意识水平与康复预测。本发明使用迁移学习技术以及健康被试数据，解决患者数据不足与采集困难的问题。

本发明授权基于P300脑电和迁移学习的意识障碍患者辅助诊断系统在权利要求书中公布了：1.基于P300脑电和迁移学习的意识障碍患者辅助诊断系统，其特征在于，包括： P300诱发与采集模块，用于诱发并采集患者P300脑电数据，并对数据进行预处理； 源域选择模块，用于计算相似性指标，并筛选出与意识障碍患者数据更相似的健康被试数据作为源域，其中意识障碍患者数据为目标域数据； 辅助诊断训练模块，使用源域数据训练源域特征提取器与源域标签判别器，利用目标域数据与源域数据对抗迁移，调整源域特征提取器使其在目标域提取的特征既能与源域所提取的特征处于同一特征空间； 辅助诊断预测模块，用于依据意识障碍患者数据进行患者辅助诊断，并提供患者的意识水平与康复预测； 所述源域选择模块执行以下操作： a、基于时空卷积神经网络计算健康被试样本与目标域样本的概率分布： 根据健康被试样本数据训练基于时空卷积神经网络的源域特征提取器ES与基于全连接网络的源域标签判别器CS： Fv＝ESMv,ΘS 式中，Mv是一个N×T的矩阵，代表健康被试v的样本，v＝{1,2,..,W}，W为健康被试总数，N为脑电数据预处理后的采样频率，T为脑电数据的通道数，ΘS为源域特征提取器的参数，Fv为健康被试v经过源域特征提取器提取的特征，源域特征提取器由5层的时空卷积神经网络组成，第一层为输入层，第二层为空间卷积层，卷积核大小为T，即脑电数据的通道数，第三层为时间卷积层，卷积核大小为4，第四层为池化层，过滤器大小为2,1，激活函数均为Tanh，第五层为扁平化层，将输入数据从多维数组压缩成一维数组； Lv＝CSFv,θS 式中，θS为源域标签判别器的参数，Lv为健康被试v经过源域标签判别器P300检测的结果，源域标签判别器由4层的全连接神经网络组成，激活函数为Softmax； 使用源域特征提取器ES与源域标签判别器CS计算源域和目标域中每个样本的概率分布为CSESMv,ΘS,θS； b、基于Wasserstein距离计算源域与目标域的样本相似度： 根据公式CSESMv,ΘS,θS计算源域的概率分布为PS，目标域概率分布为PT；则源域各个健康被试与目标域的Wasserstein距离表示为： 式中，表示健康被试v的概率分布，表示健康被试v与目标域的Wasserstein距离，表示健康被试v与目标域的联合概率分布，γ表示其中任意一个可能的联合分布，x,y表示从γ采样得到一个样本x和y，其中x为源域分布的采样，y为目标域分布的采样，表示x和y之间欧几里得距离的期望值； 最后，挑选Wasserstein距离最小的一些健康被试作为源域。

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