公开(公告)号：CN119007817A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202410943318.7

申请日：2024-07-15

Applicant: 湖南大学

Inventor： 谢俊锋 ,  张大方 ,  李玮

IPC: G16B40/00 ,  G16B50/30 ,  G16B30/00 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种癫痫基因功能类别预测方法、终端设备及存储介质，包括癫痫相关基因的离子通道(Ion channel)、酶(Enzyme)、转运蛋白/受体蛋白(Transporter/Receptor)、细胞黏附分子(Cell adhesion molecule)、膜运输(Membrane trafficking)数据集的选择与建立；多种关键基因特征的生成；预训练大模型的构建与微调；多种癫痫基因特征的堆叠用于五种功能类别的同时预测。本发明在五折交叉验证实验下取得了优异的性能表现，证明了预训练大模型在癫痫基因数据中对其功能类别预测的有效性。通过对未知的癫痫基因的预测结果更加证明了本发明在癫痫基因数据中发现潜在的特定功能类别的癫痫基因的实际应用能力。

公开(公告)号：CN118750007A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410760958.4

申请日：2024-06-13

Applicant: 湖南大学

Inventor： 张大方 ,  谢俊锋 ,  李玮

IPC: A61B5/372 ,  A61B5/369 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种癫痫定位方法、终端设备及存储介质，输入患者脑电图EEG数据，对；将EEG数据划分成固定时间窗口片段依次进行节点特征提取、邻接矩阵计算、图的构建、图神经网络节点嵌入提取和子图对比学习；将待诊断EEG样本输入到参数设置的网络模型中进行数据训练和测试，实现癫痫分类和定位。该癫痫分类和定位的脑电子图对比学习能够有效的捕获局部结构和上下文信息，提高模型对癫痫诊断和定位任务的准确率，特别地，在患者EEG脑电通道记录不全情况下，该癫痫分类和定位的脑电子图对比学习方法依旧能够提供精准分类结果。