公开(公告)号：CN119577623A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202510119819.8

申请日：2025-01-25

Applicant: 南京大学

Inventor： 李丽 ,  张恒 ,  李玉龙 ,  陈杨 ,  马璟祎 ,  朱思睿 ,  府依诺 ,  傅玉祥 ,  李伟 ,  何书专

IPC: G06F18/2431 ,  G16H50/20 ,  G06N3/042 ,  G06N5/04 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多级复用算法的超轻量化癫痫监测方法及系统，属于卷积神经网络技术领域，其技术方案要点是，获取当前t时刻的脑电波样本数据、t‑kn时刻的脑电波样本推理结果和t‑k时刻的图卷积结果数据，其中每个时刻的脑电波采样长度均为m×k×n，k为采样步长，n、m和k均为正整数；提取t‑kn时刻的脑电波样本推理结果中与当前t时刻采样区间重叠的数据，得到第一数据，提取t‑k时刻的图卷积结果数据中，与当前t时刻采样区间重叠且与t‑kn时刻采样区间不重叠的数据，得到第二数据；根据第一数据和第二数据，得到t时刻的脑电波推理结果，本发明通过复用当前时刻之前的结果数据，减少了平均推理的计算量。