2025 年 8 月 5 日，集美大学诚毅学院大数据分析实验室的研究论文“RDPNet: A Multi-scale Residual Dilated Pyramid Network with Entropy-Based Feature Fusion for Epileptic EEG Classification”（RDPNet：一种基于熵特征融合的多尺度残差膨胀金字塔网络用于癫痫脑电分类）在国际统计物理期刊《Entropy》（JCR-Q2，中科院 3 区）在线发表。该成果以集美大学诚毅学院为独立完成单位，是数学与数字科学系数科2292班谢同乐（第一作者）和数媒2293班刘彦佑佑在赵伟副教授（共同第一作者、通讯作者）和肖世校教授的指导下完成，实现了数科系学生第一作者在SCI期刊发表论文零的突破。

创新模型提升癫痫脑电自动诊断能力

癫痫作为全球约5000万患者面临的常见神经系统疾病，传统诊断方法依赖人工特征选择且泛化能力不足，其准确诊断一直是临床医学的难题。针对这一痛点，大数据分析实验室历时一年多，自主研发出新型深度学习模型RDPNet，创新性地将残差卷积、膨胀金字塔结构与微分熵特征融合，可有效提取脑电信号中的复杂时序与统计信息，能显著提升癫痫状态的自动识别能力。实验表明，RDPNet在多个公开脑电数据集上的识别准确率均显著优于现有主流方法，展现出良好的临床应用前景。

学生参与科研突显育人成效

谢同乐与刘彦佑佑自大二起加入大数据分析实验室，在导师的指导下系统学习人工智能前沿技术，通过参与项目实践逐步培养严谨的科研思维与创新能力。此次成果的取得，帮助学生实现了从理论学习到成果产出的跨越，也是数科系在学科交叉领域的研究和学生科研训练的又一重要成效。数科系始终坚持“以学生为中心”的育人理念，致力于构建“课程学习——项目实践——科研训练”三位一体的人才培养模式，鼓励本科生尽早参与科研，在实践中提升专业素养与问题解决能力。

学术平台助力跨学科研究

《Entropy》是MDPI出版社旗下的国际知名开放获取期刊，主要发表熵理论、信息论、统计物理、复杂系统、机器学习等领域的高质量研究成果，为SCI收录期刊，2025年JCR分区为物理学综合类Q2（Physics, Multidisciplinary），影响因子2.0，是跨学科研究的重要国际平台。此次论文的发表，不仅彰显了数科系在人工智能与医学交叉领域的研究实力，也为癫痫的临床智能诊断提供了一种新的辅助分析方法。

数科系表示，今后将继续推进教学与科研协同发展，完善人才培养机制，培养更多兼具理论深度与创新能力的高素质人才，为一流诚毅建设和服务区域发展贡献力量。