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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利注意缺陷关联脑电信号的识别方法、识别装置、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：CN114970599B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210347673.9，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权注意缺陷关联脑电信号的识别方法、识别装置、存储介质是由陈世雄;王程;汪鑫;李光林设计研发完成，并于2022-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本注意缺陷关联脑电信号的识别方法、识别装置、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种注意缺陷关联脑电信号的识别方法、识别装置、存储介质。该识别方法包括：获取多类注意缺陷对应的原始脑电信号；将多类注意缺陷对应的脑电信号作为训练样本对预先构建的分类模型进行训练，分类模型包括串行连接的多层卷积神经网络和多层长短期记忆网络；将待识别原始脑电信号输入到训练好的分类模型中，获得最后一层长短期记忆网络的输出特征，并结合分类模型的模型参数计算得到梯度数据；通过比较梯度数据和原始脑电信号的生成频谱图与脑电地形图，以确定与注意缺陷相关联的脑电标志信号的产生时间段和产生脑区。本方法可以更充分地提取全局和局部的更细粒度的脑电信号特征，提高识别性能，同时定位到脑电标志活动。

本发明授权注意缺陷关联脑电信号的识别方法、识别装置、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种注意缺陷关联脑电信号的识别方法，其特征在于，所述识别方法包括：获取多类注意缺陷对应的原始脑电信号，每类注意缺陷对应的原始脑电信号包括由多种通道脑电电极采集到脑电信号；将多类注意缺陷对应的脑电信号作为训练样本对预先构建的分类模型进行训练，所述分类模型包括串行连接的多层卷积神经网络和多层长短期记忆网络；将待识别原始脑电信号输入到训练好的分类模型中，获得最后一层长短期记忆网络的输出特征，并根据所述待识别原始脑电信号、所述输出特征以及训练好的分类模型的模型参数计算得到梯度数据；根据所述梯度数据生成第一频谱图、第一脑电地形图，根据所述待识别原始脑电信号生成第二频谱图、第二脑电地形图；将所述第一频谱图和所述第二频谱图进行比较以及将所述第一脑电地形图和所述第二脑电地形图进行比较，以确定与注意缺陷相关联的脑电标志信号以及所述脑电标志信号的产生时间段和产生脑区。

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中国科学院深圳先进技术研究院，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068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”。