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龙图腾网恭喜齐鲁工业大学申请的专利基于双源域整体迁移学习的癫痫疾病识别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：CN115474944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-13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：202211147148.9，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权基于双源域整体迁移学习的癫痫疾病识别方法是由董爱美;齐志云设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双源域整体迁移学习的癫痫疾病识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双源域整体迁移学习的癫痫疾病识别方法。本发明中选取心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集和目标域数据集：2对心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集和目标域数据集中的数据进行降噪预处理；3对心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集中的心电信号数据进行降序排列；4构建疾病诊断模型，并将经过降噪预处理的心电信号数据送入模型进行训练；5使用整体迁移学习方法将训练好的疾病诊断模型应用到降噪预处理后的目标域数据集中，对癫痫疾病进行诊断。本申请基于双源域整体迁移学习的癫痫疾病识别方法可有效缩短训练时间，同时，在F1‑score、准确率、查准率以及高检测真实性方面也取得非常好的效果。

本发明授权基于双源域整体迁移学习的癫痫疾病识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双源域整体迁移学习的癫痫疾病识别方法，其特征在于：包括以下步骤：1选取心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集和目标域数据集：2对心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集和目标域数据集中的数据进行降噪预处理；3根据与目标域数据集的相关性对心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集中的心电信号数据进行降序排列；4构建疾病诊断模型，并将心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集中经过降噪预处理的心电信号数据送入模型进行训练；5将训练好的疾病诊断模型采用整体迁移的形式应用到降噪预处理后的目标域数据集中，对癫痫疾病进行诊断；其中，步骤4的具体步骤为：4.1构建疾病诊断模型，所述疾病诊断模型由顺次相连的Input层、第一个残差网络块的第一个卷积层、第一个残差网络块中的第二个卷积层、第一个残差网络块中的最大池化层、第一个残差网络块的Dropout层、第二个残差网络块的第一个卷积层、第二个残差网络块的第二个卷积层、第二个残差网络块的最大池化层、第二个残差网络块的Dropout层、第三个残差网络块的第一个卷积层、第三个残差网络块的第二个卷积层、第三个残差网络块的最大池化层、第三个残差网络块的Dropout层、第一个全局卷积层、第二个全局卷积层、全局最大池化层、全局Dropout层、第一个Dense层、第二个Dense层以及Softmax分类器构成，且前序层的输出作为当前层的输入；4.2将心律失常源域数据集、心肌梗塞源域数据集中经过降噪预处理的心电信号数据送入疾病诊断模型进行训练。

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齐鲁工业大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市长清区济南市西部新城大学科技园；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”。