发明专利已授权

基于时序特征和堆叠Bi-LSTM网络的棘波检测方法

Name: 基于时序特征和堆叠Bi-LSTM网络的棘波检测方法
Brand: 杭州电子科技大学
SKU: 2020115049904
Availability: InStock

📄 申请号：CN202011504990.4 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-12-18

公开号

CN112603334B

公开日

2022-04-08

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

A61B5_369

IPC 分类号

A61B5_369 , A61B5_372 , A61B5_374 , A61B5_00 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习生物信号处理时间序列分析

应用场景

癫痫诊断, 脑电监测, 神经疾病筛查, 医疗健康监测

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摘要

本发明公开了一种基于时序特征提取和堆叠Bi‑LSTM网络的棘波检测方法。首先对输入的原始单通道脑电信号进行预处理操作，对预处理完的脑电信号进行分割，得到脑电信号片段，通过两种时序特征提取算法得到平滑非线性能量特征和形态学特征，对得到的两种时序特征进行裁剪以保证长度与脑电信号片段一致后，与脑电信号片段拼接得到特征矩阵，再利用得到的特征矩阵和标注信息，训练堆叠Bi‑LSTM网络模型；最后采用测试数据对训练好的堆叠Bi‑LSTM网络模型进行测试，根据测试结果进行模型性能优化。本发明方法通过循环神经网络模型对脑电时序特征进行有效学习达到对棘波放电精准检测的效果；能够同时检测棘波以及其产生通道位置。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN112603334B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于冷烧结工艺制备LiF基核-壳结构微波介质陶瓷的方法

当前第 / 件

一种特高频局部放电故障类型检测方法及系统

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：52 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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