北京理工大学毕路拯获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种神经表征驱动的手部运动的深度学习解码方法及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：CN116049630B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310148622.8，技术领域涉及：G06F18/00；该发明授权一种神经表征驱动的手部运动的深度学习解码方法及系统是由毕路拯;王佳蓉;费炜杰设计研发完成，并于2023-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种神经表征驱动的手部运动的深度学习解码方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种神经表征驱动的手部运动的深度学习解码方法及系统，包括：获取脑电图信号，对所述脑电图信号进行特征提取，获取运动相关皮层电位特征和事件相关同步化去同步化振荡特征；基于所述运动相关皮层电位特征和所述事件相关同步化去同步化振荡特征，获取时间‑频谱‑空间特征图；对所述时间‑频谱‑空间特征图进行单双手运动意图解码，获取解码结果，完成神经表征驱动的手部运动的深度学习解码。本发明设计了一种神经生理特征驱动的深度学习模型，提高了多分类单手和双手运动的解码性能，且首次尝试了通过在深度学习中通过融合运动相关皮层电位与时间相关同步化去同步化的神经表征来提升运动解码性能。
本发明授权一种神经表征驱动的手部运动的深度学习解码方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种神经表征驱动的手部运动的深度学习解码方法，其特征在于，包括： 获取脑电图信号，对所述脑电图信号进行特征提取，获取运动相关皮层电位特征和事件相关同步化去同步化振荡特征，包括： 利用离散小波变换对所述脑电图信号进行滤波，获取若干个频段； 基于互信息和若干个所述频段，获取最优运动相关皮层电位频段； 将所述最优运动相关皮层电位频段进行连续小波变换处理，获取运动相关皮层电位特征； 利用连续小波变换对所述脑电图信号进行滤波，获取频谱功率； 基于所述互信息和所述频谱功率，获取最优事件相关同步化去同步化频段； 基于所述最优事件相关同步化去同步化频段，获取事件相关同步化去同步化振荡特征； 基于所述运动相关皮层电位特征和所述事件相关同步化去同步化振荡特征，获取时间-频谱-空间特征图； 对所述时间-频谱-空间特征图进行单双手运动意图解码，获取解码结果，完成神经表征驱动的手部运动的深度学习解码。
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