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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利利用立体定向脑电信号解码自由联想语义的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：CN119884886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202510322498.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权利用立体定向脑电信号解码自由联想语义的方法及系统是由胡德文;杨俊;李明;沈辉设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本利用立体定向脑电信号解码自由联想语义的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用立体定向脑电信号解码自由联想语义的方法及系统，本发明方法包括获取用户对目标图像进行自由联想时的自由联想立体定向脑电信号；将自由联想立体定向脑电信号进行预处理后输入预先训练好的自由联想脑电信号解码网络中的特征提取模块和分类器，通过特征提取模块提取脑电信号语义特征，并通过分类器对脑电信号语义特征进行分类以获得目标图像的图像类别，自由联想脑电信号解码网络还包括辅助的特征提取模块、域判别器、预训练图像特征提取器以及全局适配模块。本发明旨在解决现有研究中自由联想脑信号数据量少、预测难度高及现有深度学习模型不能很好适用于全通道立体定向脑电信号的语义解码的问题。

本发明授权利用立体定向脑电信号解码自由联想语义的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用立体定向脑电信号解码自由联想语义的方法，其特征在于，包括下述步骤：获取用户对目标图像进行自由联想时的自由联想立体定向脑电信号；将自由联想立体定向脑电信号进行预处理；将预处理后的自由联想立体定向脑电信号输入预先训练好的自由联想脑电信号解码网络中的特征提取模块和分类器，通过特征提取模块提取脑电信号语义特征，并通过分类器对脑电信号语义特征进行分类以获得目标图像的图像类别，所述自由联想脑电信号解码网络除特征提取模块和分类器以外，还包括辅助的特征提取模块、域判别器、预训练图像特征提取器以及全局适配模块，所述辅助的特征提取模块和特征提取模块结构相同且共享参数，所述辅助的特征提取模块用于针对用户观看图像时的图像观看立体定向脑电信号提取脑电信号语义特征，所述域判别器用于区分脑电信号语义特征是自由联想还是图像观看所得，所述预训练图像特征提取器用于针对目标图像提取图像特征；所述全局适配模块用于将自由联想立体定向脑电信号和图像观看立体定向脑电信号的脑电信号语义特征映射到同一语义空间；所述自由联想脑电信号解码网络的训练包括： S101，针对不同类型的目标图像，分别获取用户对目标图像进行自由联想时的自由联想立体定向脑电信号样本以及观看图像时的图像观看立体定向脑电信号样本两类立体定向脑电信号样本； S102，将数据集中的两类立体定向脑电信号样本进行预处理，将目标图像及其预处理后的两类立体定向脑电信号样本划分数据集； S103，将数据集中的预处理后的自由联想立体定向脑电信号样本利用特征提取模块提取脑电信号语义特征，将预处理后的图像观看立体定向脑电信号样本利用辅助的特征提取模块提取脑电信号语义特征，将两类脑电信号语义特征输入到全局适配模块以映射到同一语义空间，再通过域判别器区分脑电信号语义特征是自由联想还是图像观看所得、通过分类器进行分类，且使用对抗训练的方式不断更新特征提取模块、全局适配模块、分类器和域判别器的参数直至完成指定轮次的训练或者分类器的分类准确度达到预设阈值，且更新特征提取模块、全局适配模块、分类器和域判别器的参数时，针对特征提取模块、全局适配模块、分类器采用的损失函数为空间聚合损失和特征对齐损失两者的加权，所述空间聚合损失为两种任务在特征空间中的类中心距离，所述特征对齐损失为立体定向脑电信号提取的特征与用预训练模型提取的图像特征之间的距离，针对域判别器采用的损失函数为交叉熵损失。

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