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龙图腾网获悉长春理工大学;吉林大学第一医院申请的专利一种基于CEEMDAN与GLM融合的神经血管耦合动态建模方法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：CN120544925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202511039827.8，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权一种基于CEEMDAN与GLM融合的神经血管耦合动态建模方法是由陈晓娟;王明洋;宫玉琳;李贞兰;陈晓伟;胡命嘉设计研发完成，并于2025-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CEEMDAN与GLM融合的神经血管耦合动态建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CEEMDAN与GLM融合的神经血管耦合动态建模方法，涉及生物信号处理技术领域，通过引入白噪声增强的集合经验模态分解策略，对EEG信号进行自适应非参数化频带分割，无需预设频带边界即可捕获个体特异性神经振荡模式（如卒中后的β‑γ混合节律或γ频段异常增强）。同时，将CEEMDAN生成的本征模态函数时变频谱特征嵌入GLM模型的血流动力学响应函数重构过程，通过能量熵加权机制动态提取个体化神经振荡特征，定量解析病理状态下神经血流动态耦合的时空异质性。此方法不仅克服了传统固定频带划分的生理局限性，更通过抗模态混叠的自适应分解技术，显著提升了病理噪声环境下非平稳信号的解析精度，为神经血管耦合机制研究提供了动态建模框架。

本发明授权一种基于CEEMDAN与GLM融合的神经血管耦合动态建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CEEMDAN与GLM融合的神经血管耦合动态建模方法，其特征在于，包括以下步骤： 1获取信号数据：同步采集EEG信号和fNIRS信号，按任务阶段分割并标记时间戳； 2完全经验模态分解和模态获取：对EEG信号进行CEEMDAN分解，生成多个本征模态函数IMF； 3IMF-GLM分析框架构建： 计算各IMF的时域能量占比和能量熵； 按降序保留前M个IMF，再根据阈值筛选出前N个核心IMF； 分别从各个核心IMF提取瞬时频率、时变能量熵，形成各IMF的特征集； 同时建立由频段功率构建的GLM模型和常用的Boxcar模型作为对照； 构建CEEMDAN的GLM模型： ； 其中：为任务触发信号；为特征集提取的EEG衍生特征； 分析HbOHbR信号： ； 其中，为血氧信号，为噪声项，通过对比模型间回归系数与激活模式，量化病理状态下神经-血流动态耦合的时空异质性； （4）多维度评估： 基于回归系数的统计特性分析； 基于ROC曲线的模型性能评估。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春理工大学;吉林大学第一医院，其通讯地址为：130012 吉林省长春市卫星路7089号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。