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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利基于深度学习的皮质脑电图的信号坏道修复方法及装置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：CN120744324B 。

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：202511195036.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于深度学习的皮质脑电图的信号坏道修复方法及装置是由江宁;毛庆;方夏;杨渊;何家源;赵义辉设计研发完成，并于2025-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的皮质脑电图的信号坏道修复方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的皮质脑电图的信号坏道修复方法及装置，涉及电数字数据处理技术领域，包括：获取ECoG电极阵列中每个电极的空间信息和时间信息、实时的原始ECoG信号；对原始ECoG信号进行预处理；对预处理后的ECoG信号进行正常通道和损坏通道的识别，得到已识别信号；将已识别信号输入训练好的信号坏道重建模型，输出修复后的ECoG信号，所述信号坏道重建模型用于对输入进行重复迭代去噪处理。本发明能够实现对损坏信道的实时高质量重建，无需人工预设参数，可自动识别多种损坏模式并自适应选择最优修复策略，快速精准地实现ECoG信号坏道的实时修复，显著提高临床监测系统的可靠性和连续性。

本发明授权基于深度学习的皮质脑电图的信号坏道修复方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的皮质脑电图的信号坏道修复方法，其特征在于，包括： 获取ECoG电极阵列中每个电极的空间信息和时间信息、实时的原始ECoG信号； 对原始ECoG信号进行预处理； 对预处理后的ECoG信号进行正常通道和损坏通道的识别，得到已识别信号； 将已识别信号输入训练好的信号坏道重建模型，输出修复后的ECoG信号，所述信号坏道重建模型用于对输入进行重复迭代去噪处理，单个迭代去噪处理的过程包括：根据每个电极的空间信息和时间信息编码为独立的数值通道得到编码信息，将编码信息作为条件信息与识别信号一起输入U-Net噪声预测器后输出预测噪声，在识别信号中去掉预测噪声得到初始去噪信号，基于Repaint策略将初始去噪信号中的正常通道替换为预处理后的原始ECoG信号中的正常通道在下一时刻应该有的噪声值； 根据每个电极的空间信息和时间信息编码为独立的数值通道得到编码信息，包括： 获取空间信息，所述空间信息包括每个ECoG电极的行、列坐标； 获取时间信息，所述时间信息包括每个电极的信号采样的时间步； 将每个电极的空间信息和时间信息编码成独立的数值通道，得到编码信息，这些编码信息用于与ECoG信号对应的信号特征图在U-Net的多个层级中进行拼接或相加，作为附加的条件信息注入到U-Net的主干网络中。

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四川大学华西医院，其通讯地址为：610000 四川省成都市武侯区国学巷37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”。

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