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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利情感脑电特征表示方法、系统、电子设备和存储介质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：CN116671917B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202310579764.X，技术领域涉及：A61B5/16；该发明授权情感脑电特征表示方法、系统、电子设备和存储介质是由吕宝粮;姜卫邦设计研发完成，并于2023-05-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本情感脑电特征表示方法、系统、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种情感脑电特征表示方法、系统、电子设备和存储介质。该方法包括：获取被试者观看情绪刺激素材期间的脑电信号，提取脑电信号的脑电微分熵特征；将脑电微分熵特征输入至用于情绪识别的图Transformer网络；在图Transformer网络中，通过图卷积网络单元对脑电微分熵特征建模，确定在邻接矩阵下脑电微分熵特征的空间拓扑结构，得到带有空间信息的脑电特征；通过Transformer单元对带有空间信息的脑电特征进行关于时间序列的自注意力层及层归一化处理，得到带有空间信息以及时间信息的脑电特征。本发明实施例利用Transformer结构来捕捉脑电信号的时间信息，通过避免递归和整体摄取一次长的顺序输入来降低复杂性和计算成本，得到更准确的情绪识别结果。

本发明授权情感脑电特征表示方法、系统、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种情感脑电特征表示方法，包括： 获取被试者观看情绪刺激素材期间的脑电信号，提取所述脑电信号的脑电微分熵特征； 获取被试者观看情绪刺激素材期间的眼动信号，提取所述眼动信号的眼动特征； 将所述脑电微分熵特征以及所述眼动特征输入至用于情绪识别的图Transformer网络，其中，所述图Transformer网络包括：脑电图卷积网络单元、眼动图卷积网络单元以及跨模态Transformer单元； 在所述图Transformer网络中，通过所述脑电图卷积网络单元对所述脑电微分熵特征建模，基于可学习的对称邻接矩阵确定在邻接矩阵下所述脑电微分熵特征的空间拓扑结构，得到带有空间信息的脑电特征；其中，所述可学习的对称邻接矩阵在所述脑电图卷积网络单元的所有层中共享，并用于针对划分为多个频段的脑电微分熵频域特征建模所述空间拓扑结构； 通过所述眼动图卷积网络单元对所述眼动特征建模，确定在邻接矩阵下所述眼动特征的空间拓扑结构，得到带有空间信息的眼动特征； 通过所述跨模态Transformer单元对所述带有空间信息的脑电特征以及所述带有空间信息的眼动特征进行基于跨模态注意力层的跨模态融合，其中，所述跨模态注意力层针对脑电模态和眼动模态分别计算从脑电模态到眼动模态以及从眼动模态到脑电模态的跨模态注意力以得到对应的类标记，并基于所述类标记的注意力融合方式提取融合特征，得到用于情绪识别的带有空间信息以及时间信息的脑电情感融合特征。

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