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申请/专利权人：禛好智能(舟山)科技有限公司
摘要：本发明公开了基于脑电波深度学习大模型实现个体癫痫检测方法及系统，涉及脑电波数据分析领域，包括：SEEG电极，SEEG电极为用于脑疾病的医疗器械，医疗器械端，医疗器械端为大规模临床应用带来的大规模高价值数据以及明确的临床收益，脑电波分析引擎，脑电波分析引擎为研究大脑的工具，对脑电波进行脑电读图，通过该方案的引入，相比人工诊断难治性癫痫SEEG术后诊断耗时该阶段总耗时25天‑30天，其中SEEG术后监测15天左右‑1200元天，SEEG诊断结论输出7‑10天，通过禛好脑机分析引擎诊断后难治性癫痫SEEG术后诊断耗时5‑7天，AI监测3‑5天、辅助诊断决策输出1‑2天，总时常缩短至5‑7天，临床耗时压缩80％，提升整体绩效结果。
主权项：1.基于脑电波深度学习大模型实现个体癫痫检测方法及系统，其特征在于，包括：SEEG电极，所述SEEG电极为用于脑疾病的医疗器械；医疗器械端，所述医疗器械端为大规模临床应用带来的大规模高价值数据以及明确的临床收益；脑电波分析引擎，所述脑电波分析引擎为研究大脑的工具，对脑电波进行脑电读图，脑电标注与生成脑电检测报告；医疗大数据，所述医疗大数据对数据治理与算法分析，根据数据进行3D重建大脑。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 禛好智能(舟山)科技有限公司 基于脑电波深度学习大模型实现个体癫痫检测方法及系统
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