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龙图腾网恭喜首都师范大学;首都医科大学附属北京儿童医院申请的专利一种异质图卷积癫痫分类模型构建方法、癫痫监测装置、设备及介质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：CN119516284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510065904.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种异质图卷积癫痫分类模型构建方法、癫痫监测装置、设备及介质是由丁辉;李博;尚媛园;梁树立;丁平;赵晓旭;刘婷红设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种异质图卷积癫痫分类模型构建方法、癫痫监测装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种异质图卷积癫痫分类模型构建方法、癫痫监测装置、设备及介质，涉及智能医疗器械领域。该方法首先构建特征提取模块；然后构建融合面部和运动的自适应图卷积网络模型，即F2AGCN网络模型；然后利用模态协调学习机制训练F2AGCN网络模型，获得训练后的F2AGCN网络模型，作为异质图卷积癫痫分类模型。本申请构建了融合面部和运动信息的自适应图卷积网络模型，用于癫痫分类，并引入模态协调学习机制，以强制模型学习保持骨骼和面部模态之间语义一致性的特征表示，确保了融合的特征在不同模式之间保持语义一致性，从而提高了集成的有效性，构建获得的异质图卷积癫痫分类模型能够基于视频数据直接实现癫痫的分类和监测。

本发明授权一种异质图卷积癫痫分类模型构建方法、癫痫监测装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种异质图卷积癫痫分类模型构建方法，其特征在于，包括：构建特征提取模块；所述特征提取模块用于提取视频数据中目标人物的骨骼运动特征和面部特征；构建F2AGCN网络模型；所述F2AGCN网络模型为融合面部和运动的自适应图卷积网络模型，所述F2AGCN网络模型包括：第一平均池化层、第二平均池化层、第一全连接层、第二全连接层、融合层及依次连接的三个FFDE模块；所述FFDE模块用于对骨骼运动特征和面部特征进行深度特征提取，获得骨骼运动深度特征和面部深度特征；所述第一平均池化层和所述第二平均池化层均与依次连接的三个FFDE模块中的最后一个FFDE模块连接；所述第一平均池化层和所述第一全连接层用于基于所述骨骼运动深度特征进行癫痫分类，获得运动分类结果，所述第二平均池化层和所述第二全连接层用于基于所述面部深度特征进行癫痫分类，获得面部分类结果，所述融合层用于融合所述运动分类结果和所述面部分类结果，获得综合分类结果；利用模态协调学习机制训练所述F2AGCN网络模型，获得训练后的F2AGCN网络模型，作为异质图卷积癫痫分类模型；所述FFDE模块包括F2AGCN块和AGCN块；所述F2AGCN块通过对AGCN块进行改进获得，改进方式为：将AGCN块中的二维卷积层替换为卷积块注意模块；所述F2AGCN块包括：GCN模块、卷积块注意模块、连接模块、时卷积模块和后处理模块；所述GCN模块用于对骨骼运动特征进行深度特征提取，获得空间上的骨骼运动深度特征；所述卷积块注意模块用于对面部特征进行深度特征提取，获得空间上的面部深度特征；所述连接模块用于连接空间上的骨骼运动深度特征和空间上的面部深度特征，获得面部-运动异构图结构；所述时卷积模块用于对面部-运动异构图结构进行时间特征提取，获得面部-运动深度特征；所述后处理模块用于分离所述面部-运动深度特征，获得骨骼运动深度特征和面部深度特征。

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首都师范大学;首都医科大学附属北京儿童医院，其通讯地址为：100048 北京市海淀区西三环北路105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”。