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龙图腾网获悉南方医科大学申请的专利基于心电脑电耦合的情绪预测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：CN120514386B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202510884634.6，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权基于心电脑电耦合的情绪预测方法及系统是由余学飞;李春平;詹长安;王优;赵静波设计研发完成，并于2025-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于心电脑电耦合的情绪预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于心电脑电耦合的情绪预测方法及系统，该方法包括：获取待预测患者的心电信号数据和脑电信号数据；基于特征分析算法，根据所述心电信号数据和所述脑电信号数据，确定心电特征数据和脑电特征数据；基于耦合分析算法，根据所述心电信号数据和所述脑电信号数据，确定耦合特征数据；将所述心电特征数据、所述脑电特征数据和所述耦合特征数据，输入至训练好的情绪预测模型中，以得到所述待预测患者的情绪预测结果。可见，本发明能够提高情绪预测的准确性和稳定性，实现对患者情绪状态的精准评估，为情绪管理和相关医疗干预提供可靠的依据。

本发明授权基于心电脑电耦合的情绪预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于心电脑电耦合的情绪预测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待预测患者的心电信号数据和脑电信号数据； 基于特征分析算法，根据所述心电信号数据和所述脑电信号数据，确定心电特征数据和脑电特征数据，包括： 对所述心电信号数据和所述脑电信号数据进行预处理以得到处理后心电信号和处理后脑电信号； 基于R波识别算法，对所述处理后心电信号进行处理，以得到心电信号序列； 基于预设的心电特征提取算法，对所述心电信号序列进行处理得到心电特征数据；所述心电特征数据包括时域特征、频域特征和非线性域特征中的至少一种； 基于功率谱估计算法，对所述处理后脑电信号进行处理，得到脑电能量序列； 基于预设的频带特征提取算法，对所述脑电能量序列进行处理，得到脑电特征数据；所述脑电特征数据包括delta频带特征、theta频带特征、alpha频带特征和beta频带特征中的至少一种； 基于耦合分析算法，根据所述心电信号数据和所述脑电信号数据，确定耦合特征数据，包括： 对于所述心电信号序列和所述脑电能量序列在任一预设时刻分别对应的心电信号序列数值和脑电能量序列数值，计算该预设时刻对应的心电信号序列数值与平均心电序列数值的第一差值，以及计算该时刻对应的脑电能量序列数值与平均脑电序列数值的第二差值；所述平均心电序列数值为所有所述预设时刻对应的所述心电信号序列数值的算术平均值；所述平均脑电序列数值为所有所述预设时刻对应的所述脑电能量序列数值的算术平均值； 计算第一差值和所述第二差值的第一乘积值； 计算所述第一差值的第一平方数； 计算所述第二差值的第二平方数； 计算所有所述预设时刻对应的所述第一乘积值的第一和； 计算所有所述预设时刻对应的所述第一平方数的和的开平方运算值； 计算所有所述预设时刻对应的第二平方数的第二和； 计算所述开平方运算值和所述第二和的第二乘积值； 计算所述第一和与所述第二乘积值的比值，得到时域相关性特征； 基于频域相干性算法，对所述心电信号序列和所述脑电能量序列在频域上的相干性参数进行计算，得到对应的频域相关性特征； 基于所述时域相关性特征和所述频域相关性特征，构建特征相关图网络； 将所述时域相关性特征、所述频域相关性特征和所述特征相关图网络，确定为耦合特征数据； 将所述心电特征数据、所述脑电特征数据和所述耦合特征数据，输入至训练好的情绪预测模型中，以得到所述待预测患者的情绪预测结果；所述情绪预测模型通过包括有多个训练心电特征数据、训练脑电特征数据、训练耦合特征数据和对应的情绪标注的训练数据集训练得到。

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