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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于信息分离器和区域卷积网络的脑电信号识别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：CN116250849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202211559232.1，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权一种基于信息分离器和区域卷积网络的脑电信号识别方法是由唐贤伦;王世飞;谢颖;杨才全;李星辰;徐梓辉;王乐君;王会明;邓欣;蔡军设计研发完成，并于2022-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于信息分离器和区域卷积网络的脑电信号识别方法在说明书摘要公布了：本发明请求保护一种基于信息分离器和区域卷积网络的脑电信号识别方法，包括：采集脑电数据，并对脑电数据进行滤波、小波包分解和数据标准化等预处理；根据电极安装位置构建拓扑图，再将经过预处理的脑电数据嵌入图中；使用所构建的图创建信息分离器获取每个节点独立的源信息，然后使用聚焦区域特征并且关注的区域范围依次递增的区域卷积网络提取脑电信号特征，区域卷积网络包含三个卷积层，分别为提取节点自身特征的节点卷积层、提取以节点为中心的领域特征的领域卷积层和提取全局特征的全局卷积层；最后由全连接层完成分类识别。本发明可显著降低电极之间的信息冗余度并有效提高脑电信号的识别准确率。

本发明授权一种基于信息分离器和区域卷积网络的脑电信号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于信息分离器和区域卷积网络的脑电信号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集脑电数据，并对脑电数据进行滤波、小波包分解和数据标准化在内的预处理； 根据电极安装位置构建拓扑图，再将经过预处理的脑电数据嵌入拓扑图中； 根据所构建的拓扑图，创建能获取节点源信息的转换矩阵并称其为信息分离器，再使用信息分离器获取每个节点独立的源信息； 然后使用聚焦区域特征并且关注的区域范围依次递增的区域卷积网络提取脑电信号特征，区域卷积网络包含三个卷积层，分别为提取节点自身特征的节点卷积层、提取以节点为中心的领域特征的领域卷积层和提取全局特征的全局卷积层； 最后由全连接层完成分类识别； 所述根据电极安装位置构建特征拓扑图的步骤包括： 以每个电极作为一个节点，将经过预处理的电极采集数据作为节点特征，则所有的节 点构成了节点集；设定距离阈值，选择与目标节点的距离小于阈值的节点作为该节点的 邻居，由于在电场中，距离越近联系越大，于是相邻节点的边的权重设为距离的倒数，所有 的边构成了边集,则所构建的拓扑图为：； 所述根据使用所构建的拓扑图创建信息分离器获取每个节点独立的源信息，具体包括： 根据所构建的拓扑图得出此图的邻接矩阵的元素为： 其中，是节点和节点的距离，则拓扑图的拉普拉斯矩阵为：，其中，是的度矩阵；标量场的梯度的散度表示了场中源的强度， 标量场的梯度的散度用拉普拉斯算子表示，拉普拉斯矩阵是拉普拉斯算子的离散形式，于 是用拉普拉斯矩阵获取节点独立的源信息；为了保持数据的量级，使用随机游走拉普拉斯 矩阵进行对拉普拉斯矩阵标准化处理：，的元素为： 添加可训练的参数以充分获取节点源信息：，其中，是与相同 形状的权重矩阵，是单位矩阵，“”表示点乘操作；将命名为信息分离器；则节点的源 信息可表示为。

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