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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于生成对抗学习的跨模态决策信心估计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：CN116439720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310416057.9，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权基于生成对抗学习的跨模态决策信心估计方法及系统是由吕宝粮;李芮设计研发完成，并于2023-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于生成对抗学习的跨模态决策信心估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种基于生成对抗学习的跨模态决策信心估计方法及系统。该方法包括：采集被试者在决策过程中的脑电信号以及眼动信号；从脑电信号以及眼动信号中提取出脑电特征以及眼动特征；通过脑电特征以及眼动特征对脑电生成模型进行提取决策信心特征的第一训练，以及从决策信心特征中生成对抗学习确定眼动、脑电之间关系的第二训练；将获取的被试者的真实眼动信号输入至训练后的脑电生成模型得到预测脑电信号，基于多模态分类器对真实眼动信号以及预测脑电信号进行决策信心估计。本发明实施例利用生成对抗学习，提高了基于眼动信号的决策信心估计能力，解决了脑电信号采集过程复杂成本高的问题，保证准确的决策信心估计。

本发明授权基于生成对抗学习的跨模态决策信心估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗学习的跨模态决策信心估计方法，包括： 采集被试者在决策过程中的脑电信号以及眼动信号； 从所述脑电信号以及所述眼动信号中提取出脑电特征以及眼动特征； 通过所述脑电特征以及所述眼动特征对脑电生成模型进行提取决策信心特征的第一训练，以及从所述决策信心特征中生成对抗学习确定眼动、脑电之间关系的第二训练，以使训练后的脑电生成模型能够从输入的眼动特征中生成对应的脑电特征，其中，在第一训练中，基于深度自动编码器确定所述脑电特征以及所述眼动特征的重构损失，通过所述重构损失生成用于表示决策信心的眼动高阶特征以及脑电高阶特征，将所述眼动高阶特征以及脑电高阶特征确定为决策信心特征，在第二训练中，将所述眼动高阶特征输入至所述脑电生成模型，得到预测脑电高阶特征，判别所述脑电高阶特征与所述预测脑电高阶特征的交叉熵损失，基于所述交叉熵损失对所述脑电生成模型进行生成对抗学习； 将获取的所述被试者的真实眼动信号输入至所述训练后的脑电生成模型得到预测脑电信号，基于多模态分类器对所述真实眼动信号以及所述预测脑电信号进行决策信心估计。

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上海交通大学，其通讯地址为：200240 上海市闵行区东川路800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”。