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龍圖騰網獲悉深圳市人民醫院申請的專利一種基于靜息態腦電的背景活動自動識別方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113545791B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-12-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202110819422.1，技術領域涉及：A61B5/372；該發明授權一種基于靜息態腦電的背景活動自動識別方法及系統是由郭毅;黨鴿;李在望;石雪設計研發完成，并于2021-07-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于靜息態腦電的背景活動自動識別方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于靜息態腦電的背景活動自動識別方法及系統，通過系統自動對患者閉眼狀態的腦電信號進行分區域識別，并分別提取各區域各頻率的腦電特征，通過參照標準化范圍對腦電特征進行分析比對，最終將識別分析結果輸出為可視化報告，便于快速人工核驗，必要時在線編輯修改，實現腦電自動判讀高效性的同時，也保障了結果分析的準確性，為從原始二維腦電高效快捷得解讀高維數據信息提供了可能性，也為不熟悉EEG數據分析及處理的非腦電專業人員提供了有潛力的技術手段。本發明可以實現識別過程的自動化，提高識別效率，從而減輕繁重且重復的機械化勞動，以便于醫務人員投入結果報告的分析和判斷中，提高工作效率，節省人力成本。

本發明授權一種基于靜息態腦電的背景活動自動識別方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于靜息態腦電的背景活動自動識別方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1：利用腦電信號采集設備獲取患者的靜息態腦電rsEEG信號； 步驟2：采用ARTIST全自動去噪法對患者處于閉眼狀態3min的靜息態腦電rsEEG信號數據進行預處理；具體步驟如下： 步驟2.1：讓患者保持閉眼狀態一段時間，并從采集信號中各選取3min的靜息態腦電rsEEG信號數據； 步驟2.2：去除靜息態腦電rsEEG信號數據中的直流電漂移； 步驟2.3：去除閉眼狀態所選取的信號數據中的眼動干擾； 步驟2.4：將采樣率降至250Hz，并將帶通濾波調節為1-45Hz，對壞通道進行替代； 步驟2.5：將數據進行分段，每段數據時長為2s； 步驟2.6：去除分段后的壞通道并進行插值； 步驟2.7：對獨立成分進行分析后，去除偽差成分，采用平均參考取值； 步驟3：分別計算并提取各個頻段不同腦區的平均時間占比、平均幅值以及雙側幅值差這三個腦電特征；具體步驟如下： 步驟3.1：將全腦劃分為四個區域，其中第一區域包括額區與前顳區，第二區域包括中央區與中顳區，第三區域包括頂區、第四區域包括枕區與后顳區； 步驟3.2：根據頻率的計算方法，將腦電圖每個通道隨時間出現的不同頻率的信號進行識別，將頻率分為五個頻段，分別為α波、β波、γ波、δ波以及θ波，并將識別出的不同頻率的波用不同的顏色進行標記，然后將每個頻段出現的波的時間長度比信號總時間長度，即為每個頻段的平均時間占比； 步驟3.3：計算每個識別出的腦電波的峰-峰值，保存為每個波的幅值，各個頻段下所有腦電波的平均峰-峰值即為此頻段平均幅值； 步驟3.4：以腦部中線為分界，將左右半球中某頻段的平均幅值的差值除以左右半球相同頻段的平均幅值中的低值，反映左右半球的對稱性，從而得出雙側幅值差； 步驟3.5：根據步驟3.2-步驟3.4提取出各個頻段中各個區域的平均時間占比、平均幅值、以及雙側幅值差腦電特征； 步驟4：對已提取的腦電特征進行分析判讀，依次分別在重度背景異常、中度背景異常、輕度背景異常、界限性腦電圖以及正常腦電圖特征條件中進行判別； 步驟5：根據判別結果自動生成可視化報告，呈現腦電背景活動識別的結論，以及各頻段不同腦區的定量化腦電特征及其參考范圍； 步驟6：根據步驟5所生成的可視化報告進行人工快速核驗，必要時通過人工對存在偏差的報告內容進行修改編輯。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳市人民醫院，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市羅湖區東門北路1017號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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