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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利基于双尺度脑区特征的运动想象分类方法和系统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：CN116561654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202310427267.8，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于双尺度脑区特征的运动想象分类方法和系统是由郭浩;陆轲熠;齐菲;顾志浩;匡绍龙设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双尺度脑区特征的运动想象分类方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及脑电信号分类任务领域，公开一种基于双尺度脑区特征的运动想象分类方法和系统，方法包括：获取脑电信号数据分为训练集和测试集，从全局与局部两个尺度构建大脑的整个采集区域与特定脑区的信息表示；使用训练集训练分类模型，将测试集输入分类模型进行分类预测；训练和预测包括：从全局与局部两个尺度提取时间与空间特征，基于时间循环神经网络自适应增强全局尺度特征的时间表达得到全局特征、自适应增强局部尺度特征的时间表达得到局部特征；提取双尺度融合特征进行运动想象分类；系统包括实现各步骤的模块。本发明从大脑的全局与局部两个尺度，充分利用双尺度特征的差异与联系，提高脑电运动想象的识别准确率、分类性能和泛化能力。

本发明授权基于双尺度脑区特征的运动想象分类方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双尺度脑区特征的运动想象分类方法，其特征在于，包括： 获取脑电信号数据分为训练集和测试集，根据脑电电极与脑区的对应关系，从全局与局部两个尺度得到所述训练集和测试集中大脑的整个采集区域与特定脑区的信息表示； 构建分类模型，使用训练集训练所述分类模型，将测试集输入训练完成的分类模型进行运动想象任务的分类预测； 训练和预测的过程包括： 从全局尺度的信息中提取大脑的整个采集区域的时间和空间特征作为全局尺度特征，建立LSTM-MHSA模块，所述LSTM-MHSA模块包括长短期记忆网络、2D卷积和多头自注意力机制；基于时间循环神经网络自适应增强全局尺度特征的时间表达得到全局特征，具体为将全局尺度特征输入所述LSTM-MHSA模块得到所述全局特征；从局部尺度的信息中分别提取特定脑区的时间和空间特征并进行特征融合作为局部尺度特征，基于时间循环神经网络自适应增强特征融合后的局部尺度特征的时间表达得到局部特征，具体为将特征融合后的局部尺度特征输入所述LSTM-MHSA模块得到所述局部特征； 基于多头注意力机制提取所述全局特征与局部特征的差异和联系得到双尺度融合特征，使用全连接层进行运动想象任务的分类，包括：将所述全局特征作为多头自注意力机制的Q值，将所述局部特征作为多头自注意力机制的K值和V值，使用多头自注意力机制进行计算；将所述全局特征作为残差与多头自注意力机制的计算结果相加得到双尺度融合特征，将所述双尺度融合特征输入全连接层进行运动想象任务的分类。

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