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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于多尺度特征对比学习的睡眠阶段分类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：CN120154301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510283841.6，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于多尺度特征对比学习的睡眠阶段分类方法是由谢松云;李泊含;唐昊;张之力;田仲煜设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度特征对比学习的睡眠阶段分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度特征对比学习的睡眠阶段分类方法，包括：获取待进行分类的脑电信号；对脑电信号进预处理，得到增强后的EEG信号；将EEG信号输入到训练好的多尺度特征对比表示学习睡眠网络模型中，利用模型输出最终的分类结果；所述多尺度特征对比表示学习睡眠网络模型包括依次连接的对比表征学习模块、金字塔时间上下文学习模块以及分类模块；所述对比表征学习模块中设置有困难样本挖掘单元，用于从训练数据集中挖掘边界样本和低分类准确率样本，在有监督对比损失函数中引入样本加权机制，设定样本的权重并通过最大权重限制机制限定权重的范围；最终，通过有监督对比损失函数优化对比表征学习模块中的网络参数。

本发明授权一种基于多尺度特征对比学习的睡眠阶段分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度特征对比学习的睡眠阶段分类方法，其特征在于，包括： 获取待进行分类的脑电信号；对脑电信号进预处理，得到增强后的EEG信号；将EEG信号输入到训练好的多尺度特征对比表示学习睡眠网络模型中，利用模型输出最终的分类结果； 所述多尺度特征对比表示学习睡眠网络模型包括依次连接的对比表征学习模块、金字塔时间上下文学习模块以及分类模块，其中： 对比表征学习模块用于优化EEG信号的特征表示，通过对比学习策略得到对比学习的嵌入特征；金字塔时间上下文学习模块用于根据所述嵌入特征，建模EEG信号在不同时间尺度上的动态变化关系，得到具有时序一致性的融合特征；分类模块基于所述融合特征对睡眠阶段进行分类，最终输出对应的睡眠阶段分类结果； 所述对比表征学习模块中设置有困难样本挖掘单元，用于从训练数据集中挖掘边界样本和低分类准确率样本，在有监督对比损失函数中引入样本加权机制，设定样本的权重并通过最大权重限制机制限定权重的范围；最终，通过有监督对比损失函数优化对比表征学习模块中的网络参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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