基于BI-LSTM网络的癫痫发作预测分析的方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于BI‑LSTM网络的癫痫发作预测分析的方法，属于脑电信号处理领域，包括以下步骤，步骤1、癫痫脑电信号预处理：利用小波变换对癫痫数据进行降噪处理，提取出有效的EEG信号；步骤2、特征提取阶段，基于PLV的脑功能网络的特征提取；步骤3、特征分类阶段，利用BI‑LSTM网络进行特征分类；步骤4、参数优化阶段，将不同参数经过讨论分析后得出最佳参数组合使得分类效率变高的同时减少算力。结果表明，该方法在所有受试者中均取得了良好的效果，癫痫预测提供了有效特征为治疗和预测癫痫提供了新的视角。

《基于BI-LSTM网络的癫痫发作预测分析的方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022111671146，当前法律状态为已下证，由燕山大学提出申请，发明人为付荣荣;张涵;王世伟，申请日期为2022-09-23，公开（公告）日期为2024-10-25，国际专利分类号（IPC）为 A61B 5/00 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于BI‑LSTM网络的癫痫发作预测分析的方法，属于脑电信号处理领域，包括以下步骤，步骤1、癫痫脑电信号预处理：利用小波变换对癫痫数据进行降噪处理，提取出有效的EEG信号；步骤2、特征提取阶段，基于PLV的脑功能网络的特征提取；步骤3、特征分类阶段，利用BI‑LSTM网络进行特征分类；步骤4、参数优化阶段，将不同参数经过讨论分析后得出最佳参数组合使得分类效率变高的同时减少算力。结果表明，该方法在所有受试者中均取得了良好的效果，癫痫预测提供了有效特征为治疗和预测癫痫提供了新的视角。

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