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龙图腾网获悉中国康复研究中心申请的专利基于MI-BCI的主动诱导式康复系统和设备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：CN118987485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202410986358.X，技术领域涉及：A61N1/36；该发明授权基于MI-BCI的主动诱导式康复系统和设备是由黄富表;王卓峥;莫含情;陈佳丽设计研发完成，并于2024-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MI-BCI的主动诱导式康复系统和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MI‑BCI的主动诱导式康复系统和设备，属于脑机接口技术领域。所述康复系统包括MI‑EEG信号采集及预处理模块、数据特征提取及分类算法模块和FNS主动诱导模块；MI‑EEG信号采集及预处理模块采用MI结合EEG的信号采集方式采集原始EEG脑电信号，并进行数据预处理；数据特征提取及分类算法模块经过一对多的共空间模式OVR‑CSP方法对脑电信号α频段和β频段节律的ERDERS特征进行提取，然后使用VGG‑LSTMnet网络对特征进行分类；FNS主动诱导模块用于根据数据特征提取及分类算法模块分类的结果完成主动诱导。本发明不仅具有无创条件下实现精准康复的优势，更可以在神经肌肉反馈通路的基础上实现主动诱导，以改善患者由于神经肌肉通路受阻而造成的功能障碍。

本发明授权基于MI-BCI的主动诱导式康复系统和设备在权利要求书中公布了：1.基于MI-BCI的主动诱导式康复系统，其特征在于：包括MI-EEG信号采集及预处理模块、数据特征提取及分类算法模块和FNS主动诱导模块； MI-EEG信号采集及预处理模块采用MI结合EEG的信号采集方式采集原始EEG脑电信号，并进行数据预处理； 数据特征提取及分类算法模块用于对预处理后的EEG脑电信号进行特征提取和分类； FNS主动诱导模块用于根据数据特征提取及分类算法模块分类的结果完成主动诱导； MI-EEG信号采集及预处理模块对原始EEG脑电信号进行数据预处理的方法包括以下步骤： 1：对原始EEG脑电信号进行陷波滤波，去除工频干扰； 2：通过0.5Hz到50Hz的带通滤波，去除低频漂移和高频噪声； 3：使用FastICA算法消除眼电伪迹； 4使用快速傅里叶变换方法对频率精确到1Hz，并从14通道中截取EEG信号的时间窗口； 5：计算EEG脑电信号的功率谱密度作为输入数据特征提取及分类算法模块的初级特征； 数据特征提取及分类算法模块对预处理后的EEG脑电信号进行特征提取的具体操作包括以下步骤：经过一对多的共空间模式OVR-CSP方法对MI-EEG信号采集及预处理模块输入的EEG脑电信号功率谱密度数据进行脑电信号α频段和β频段节律的ERDERS特征提取；采用混合LSTM与VGG的网络结构VGG-LSTMnet，对提取的脑电信号α频段和β频段节律的ERDERS特征进行分类； OVR-CSP方法对脑电信号α频段和β频段节律的ERDERS特征提取的具体操作包括以下步骤： 步骤1：对预处理后的EEG脑电信号只考虑三个通道C3、Cz和C4； 步骤2：计算频段8～14Hz和频段14～30Hz的脑区图，将ERD映射为红色，将ERS映射为蓝色； VGG-LSTMnet网络模型包括三个卷积层和一个1-DConv层，第一个卷积层为32个卷积核大小[3×3]的两层堆叠结构，第二个卷积层为64个卷积核大小[3×3]的两层堆叠结构，第三个卷积层为128个卷积核大小[3×3]的单层结构；每个卷积层对应一个LSTM时刻单元结构；将1-DConv层的输出结果与LSTM输出做并行融合后一起输入到全连接层，全连接层依旧采用两层堆叠结构，第一层是一个平铺结构，通过一个全连接层变成了1×512的向量，完成最终的分类，根据样本标签所需要的类别个数，最后进入到Softmax层，完成最终的多分类问题的求解； FNS主动诱导模块依托于PycharmCommunityEdition软件完成主动诱导，根据患者测试情况调节脑电阈值，根据患者的耐受程度调节电流强度，采集EEG信号同时为患者播放引导视频，通过视觉刺激和语音文字提示患者自主进行MI任务，当EEG设备采集到MI信息，达到主动诱导阈值，将会触发FNS，通过电极传导刺激相应神经肌肉，完成主动诱导； 当患者没有进行MI任务或者没有达到EEG阈值时，则不能引发FNS主动诱导；EEG阈值为治疗前进行的测试，让患者进行MI任务，观察其能够激发FES的阈值，并将其设置为训练的阈值，该阈值可根据患者治疗情况进行调整。

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