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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于脑网络约束和图对比学习的内部言语解码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：CN119691571B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411265444.8，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于脑网络约束和图对比学习的内部言语解码方法是由邬霞;牛一帆设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑网络约束和图对比学习的内部言语解码方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于脑网络约束和图对比学习的内部言语解码方法及装置，涉及脑电信号智能解码技术领域。该方法包括：获取EEG信号样本数据集；构建初始的受脑网络空间功能约束的图对比学习模型；模型包括：基于图的脑电表征构建模块、受脑网络约束的双流图对比学习模块以及空间功能融合模块；根据EEG信号样本数据集对模型进行训练，获得训练好的受脑网络空间功能约束的图对比学习模型；获取待解码的EEG信号数据；将待解码的EEG信号数据输入训练好的受脑网络空间功能约束的图对比学习模型中，获得最终的内部言语解码结果。采用本发明，可提高解码性能。

本发明授权一种基于脑网络约束和图对比学习的内部言语解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑网络约束和图对比学习的内部言语解码方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取EEG信号样本数据集； S2、构建初始的受脑网络空间功能约束的图对比学习模型；所述初始的受脑网络空间功能约束的图对比学习模型包括：基于图的脑电表征构建模块、受脑网络约束的双流图对比学习模块以及空间功能融合模块； S3、根据所述EEG信号样本数据集对所述初始的受脑网络空间功能约束的图对比学习模型进行训练，通过所述基于图的脑电表征构建模块进行局部特征提取，获得节点的局部特征；通过所述基于图的脑电表征构建模块进行网络特征提取，获得网络特征；将所述节点的局部特征与所述网络特征进行组合，获得基于空间的EEG图表示和基于功能的EEG图表示； S4、将所述基于空间的EEG图表示，输入所述受脑网络约束的双流图对比学习模块中进行对比学习，获得对比学习后的基于空间的EEG图表示；将基于功能的EEG图表示，输入所述受脑网络约束的双流图对比学习模块中进行对比学习，获得对比学习后的基于功能的EEG图表示； S5、将对比学习后的基于空间的EEG图表示和对比学习后的基于功能的EEG图表示，输入所述空间功能融合模块中，获得内部言语解码预测结果；根据内部言语解码预测结果，获得训练好的受脑网络空间功能约束的图对比学习模型； S6、获取待解码的EEG信号数据；将所述待解码的EEG信号数据输入所述训练好的受脑网络空间功能约束的图对比学习模型中，获得最终的内部言语解码结果。

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