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龙图腾网获悉南通大学申请的专利一种基于多模态数据的神经功能特征分析方法及系统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：CN121726093B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202610222301.1，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于多模态数据的神经功能特征分析方法及系统是由徐晓演;徐旭娟设计研发完成，并于2026-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据的神经功能特征分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据分析技术领域，具体为一种基于多模态数据的神经功能特征分析方法及系统，包括以下步骤：获取多模态神经数据，解析节律与反应和运动特征，计算耦合与阻滞参量并归一化成特征向量判定异常。本发明中，通过构建统一时间轴坐标系将大脑皮层神经电位与肢体运动轨迹高精度对齐，利用希尔伯特变换解析信号相位并结合反应离散度计算神经路径阻滞映射参量以量化传导稳定性，针对运动波动时刻回溯前驱电位片段中相位逆向漂移现象确立前驱神经耦合参量表征运动准备状态，基于多维特征向量与标准基线比对实现神经功能异常类别自动化精准分级，有效解决无法定量解析神经行为耦合机制且难以区分传导阻滞与准备缺陷痛点。

本发明授权一种基于多模态数据的神经功能特征分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据的神经功能特征分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取受试者的多通道脑电电压序列、刺激响应持续时间序列以及肢体运动轨迹坐标序列，根据多通道脑电电压序列提取大脑皮层神经电位分量，输出多模态神经功能分析数据集； 所述多模态神经功能分析数据集的获取步骤具体为： S111：获取受试者在执行定向人机交互任务时的多通道脑电电压序列、刺激响应持续时间序列以及肢体运动轨迹坐标序列，针对多通道脑电电压序列执行时频域变换处理获取频率分布信息，根据频率分布信息筛选位于预设的运动控制频率范围内的信号分量，生成大脑皮层神经电位分量； S112：调用所述刺激响应持续时间序列与所述肢体运动轨迹坐标序列，依据预设的时间同步标记点执行数据对齐和格式标准化处理，将处理后的刺激响应持续时间序列与肢体运动轨迹坐标序列组合，生成标准化行为数据序列； S113：将所述大脑皮层神经电位分量与所述标准化行为数据序列依据时间戳信息执行时序同步，反映受试者在定向人机交互任务状态下的神经电生理特征与运动行为特征，输出多模态神经功能分析数据集； S2：基于所述多模态神经功能分析数据集，确定所述刺激响应持续时间序列的反应时间离散区段，同时解析所述大脑皮层神经电位分量的皮层节律波动区段，计算神经路径阻滞映射参量； 所述神经路径阻滞映射参量的获取步骤具体为： S211：从所述多模态神经功能分析数据集中提取刺激响应持续时间序列，计算刺激响应持续时间序列中相邻的刺激响应持续时间之间的数值差，筛选刺激响应持续时间的数值差超过预设基线离散阈值的连续时间区间，得到反应时间离散区段； S212：从所述多模态神经功能分析数据集中提取大脑皮层神经电位分量，解析大脑皮层神经电位分量的信号提取信号瞬时相位信息，计算信号瞬时相位信息随时间的导数获取瞬时相位频率变化率，标记瞬时相位频率变化率数值超过预设节律稳定阈值的时段，得到皮层节律波动区段； S213：构建统一时间轴坐标系，将所述反应时间离散区段与所述皮层节律波动区段映射至统一时间轴坐标系中，识别两者在时间轴上的重叠区域，根据重叠区域计算神经路径阻滞映射参量； 对于神经路径阻滞映射参量，采用公式： ； 其中，为时间轴上的采样点索引，为任务总时长内的采样点总数，为反应时间状态，为皮层节律状态，为预设的平滑常数； S3：基于所述多模态神经功能分析数据集，从所述肢体运动轨迹坐标序列中提取运动波动时刻点序列，并计算大脑皮层神经电位分量的振幅强度，确定振幅瞬变峰的位置信息； S4：根据所述振幅瞬变峰的位置信息截取所述大脑皮层神经电位分量的预设长度电位数据，以所述运动波动时刻点序列为基准，计算前驱神经耦合参量； S5：对所述神经路径阻滞映射参量与所述前驱神经耦合参量执行数值归一化处理构建神经功能特征向量，确定神经功能异常类别。

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