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龙图腾网获悉成都体育学院;西南交通大学申请的专利一种基于脑电信号的运动想象预测方法和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：CN116919425B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310158084.0，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权一种基于脑电信号的运动想象预测方法和介质是由李雪;韦洪雷;孙君志;高瞻乐;李鸣曦;金毓;朱志成;徐基盛设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电信号的运动想象预测方法和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑电信号的运动想象预测方法和介质，包括：获取基于运动想象的多通道原始脑电信号，将重构后的脑电信号输入到图卷积神经网络模型中进行分类预测；构建拉普拉斯矩阵，通过拉普拉斯矩阵得到拉普拉斯图，将拉普拉斯图输入到图卷积神经网络模型中进行分类预测；计算对比损失函数，利用对比损失函数促进无监督对比学习，直至模型训练迭代收敛；利用训练完成的图卷积神经模型进行分类预测。本发明将具有功能拓扑关系的拉普拉斯图输入到图卷积神经网络模型中进行分类预测，将脑区之间的信息交互作为分类预测的考量因素，提高分类的准确度；利用对比损失函数促进无监督对比学习，促进行为分类器的学习，加快模型迭代收敛的速度。

本发明授权一种基于脑电信号的运动想象预测方法和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电信号的运动想象预测方法，其特征在于，包括： 获取基于运动想象的多通道原始脑电信号，采用小波降噪和分层阈值结合的方法对所述原始脑电信号进行降噪处理和信号重构，并将重构后的脑电信号作为第一信号输入到图卷积神经网络模型中进行分类预测； 利用重构后的脑电信号构建拉普拉斯矩阵，通过所述拉普拉斯矩阵得到包含脑电图各电极间功能拓扑关系的拉普拉斯图，并将所述拉普拉斯图作为第二信号输入到所述图卷积神经网络模型中进行分类预测； 利用所述图卷积神经网络模型对第一信号的预测结果和对第二信号的预测结果计算对比损失函数，并利用对比损失函数促进无监督对比学习，直至模型训练迭代收敛； 利用训练完成的图卷积神经模型对拉普拉斯图形式的脑电信号的运动想象标签进行分类预测； 利用所述图卷积神经网络模型对第一信号的预测结果和对第二信号的预测结果计算对比损失函数，计算公式如下： ；7 其中，表示第一信号的预测结果，表示第二信号的预测结果，表示一向量集合，集合中的向量为当前训练批次下除去提取的所对应的第二信号的预测结果，表示中的一个向量，表示超参数，且。

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成都体育学院;西南交通大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市武侯区体院路2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”。

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