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龙图腾网获悉北京邮电大学;首都医科大学宣武医院申请的专利基于单导联的多种致痫病理标志物分析的癫痫病灶发作区定位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：CN115708670B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202211533782.6，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权基于单导联的多种致痫病理标志物分析的癫痫病灶发作区定位方法是由康桂霞;王艺平;魏鹏虎;杨彦枫设计研发完成，并于2022-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于单导联的多种致痫病理标志物分析的癫痫病灶发作区定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单导联的多种致痫病理标志物分析的SOZ定位方法。首先，从信号分布和信号能量两个方面来计算单导联的痫性特征，并提出了病理Ripple标准化特征，即区域+10％阈值的标准化Ripple率，以最大限度地减少生理Ripple对定位的干扰；然后，采用Shapley值和假设检验特征选择算法，以避免不相关或冗余特征的干扰。接着，在浅层神经网络分类器上应用注意力机制和焦点损失算法，来克服致痫与非致痫触点不平衡的局限性，从而更好地学习与定位显著相关的特征，实现触点的高敏感度识别。最后，我们将分析得到的触点痫性系数，通过全脑映射的方法显示在磁共振成像图像中，给临床医生提供了可靠且可解释的辅助定位结果，进行更精确的术前评估支持。

本发明授权基于单导联的多种致痫病理标志物分析的癫痫病灶发作区定位方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单导联的多种致痫病理标志物分析的癫痫病灶发作区定位方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、检测SEEG信号中的棘波、棘慢复合波和高频振荡信号，作为致痫病理标志物；其中，高频振荡信号包括Ripple、FastRipple、Ripple与FastRipple复合波；步骤S1中高频振荡信号检测方法能根据带通滤波信号的希尔伯特包络的幅度，识别出在规定的时间长度内存在超过6次震荡的事件； S2、从棘波、棘慢复合波和高频振荡信号的信号分布与信号能量两方面来提取单导联的痫性特征；信号分布方面的单导联的癫痫特征包括棘波出现率、Ripple出现率、FastRipple的出现率和Ripple与FastRipple复合波的出现率；棘波出现率采用一维卷积神经网络来完成棘波的信号识别；信号能量方面的单导联的癫痫特征包括棘波能量、Ripple能量、FastRipple能量、Ripple与FastRipple复合波能量； S3、使用基于Shapley值和假设检验的特征选择算法来进行相关特征的选择；基于Shapley值的特征选择算法通过计算局部相关性、全局相关性和自适应阈值来评估相关特征，其中，采用SHAP树方法来计算局部相关性，采用两阶段法来调整阈值，通过计算序列中局部相关性低于自适应阈值的特征比例来确定特征是否不相关；通过假设检验来排除不相关特征； S4、在浅层神经网络分类器上应用注意力机制和焦点损失算法来实现导联识别，计算得到癫痫病灶发作区触点的预测分数； S5、通过全脑映射的方法将癫痫病灶发作区触点的预测分数显示在磁共振成像图像中；全脑映射方法为：将脑边界体素的痫性值设置为最低量化值；将癫痫病灶发作区触点体素的痫性值和最接近癫痫病灶发作区触点体素的痫性值都设置为癫痫病灶发作区触点对应的痫性量化值；使用3D高斯核算法将整个大脑中所有的其他体素值，映射到癫痫病灶发作区触点体素及最接近癫痫病灶发作区触点体素的痫性值和脑边界体素的痫性值之间。

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