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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于多尺度时空图注意力融合网络的癫痫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：CN119745399B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202411756841.5，技术领域涉及：A61B5/374；该发明授权基于多尺度时空图注意力融合网络的癫痫检测方法是由孙登第;赵启元;董长续;刘彦卿设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度时空图注意力融合网络的癫痫检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多尺度时空图注意力融合网络的癫痫检测方法，对脑电信号预处理得到时域数据，构建结构完全相同的宏观多尺度融合模块和微观多尺度融合模块；将时域数据进行序列分解得到脑电信号的宏观变化序列和微观变化序列；宏观变化序列输入宏观多尺度融合模块进行时序特征提取，同时微观变化序列输入微观多尺度融合模块进行时序特征提取；两类变化序列分别进行降采样操作、使用图注意力机制进行逐层特征提取；两类特征进行相加融合得到时空动态融合特征，将时空动态融合特征输入全局依赖提取模块，全局依赖提取模块使用稀疏注意机制捕捉脑电信号的全局依赖关系；使用分类器进行癫痫检测分类。将脑电信号分解为多个尺度，分别每一个尺度的脑电信号进行处理，从而避免了特征之间的相互干扰；采用稀疏注意力机制来进行建模长时间依赖。

本发明授权基于多尺度时空图注意力融合网络的癫痫检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度时空图注意力融合网络的癫痫检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取脑电信号，对其预处理得到降噪后的对应时域数据Xd； 步骤2、构建结构完全相同的宏观多尺度融合模块和微观多尺度融合模块；将步骤1所得时域数据Xd进行序列分解得到脑电信号的宏观变化序列trend和微观变化序列season；宏观变化序列trend输入宏观多尺度融合模块进行时序特征提取，同时微观变化序列season输入微观多尺度融合模块进行时序特征提取； 两类变化序列分别进行降采样操作、使用图注意力机制GAT进行逐层特征提取；两类特征进行相加融合得到时空动态融合特征Xt； 步骤3、将步骤2所得时空动态融合特征Xt输入全局依赖提取模块，全局依赖提取模块使用稀疏注意机制捕捉脑电信号的全局依赖关系；全局依赖提取模块利用稀疏注意力机制提取全局依赖信息的具体方法为： 先对X＝{x1,x2,…,xL}进行线性变换，公式如下： Q＝XWQ，K＝XWK，V＝XWV； 其中，是可学习的权重矩阵，dk是特征的维度，L表示时间戳的个数； 然后，通过点积计算查询和密钥之间的相似度： Z＝αV； 其中α∈RL×L是注意力矩阵，每个元素αmn表示序列中元素xm和元素xn之间的注意力得分，Z是最终输出；A是一个L×L的矩阵，矩阵A中每一行是一个长度为L的向量，Amn表示时间戳m与时间戳n之间的注意力得分，Amn越高表示第m个时间戳越依赖于第n个时间戳； 稀疏关注机制通过引入查询稀疏度测量来衡量每个查询的重要性，从而降低了计算复杂度；测量值的计算方法是 其中，Mqm,K衡量第m-th个查询的重要性；通过选取排名前u的查询并将其他查询置0来减少计算量，其中u＝c·lnL； 步骤4、使用由全连接层MLP组成的分类器进行癫痫检测分类。

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