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龙图腾网获悉小舟科技有限公司申请的专利基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备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：CN120045925B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510539841.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备是由周家俊;李宝宝;徐洪凯设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备在说明书摘要公布了：本申请涉及脑机接口技术领域，公开一种基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备。方法包括采集目标脑电信号数据集，通过层次密度聚类算法获取目标脑电信号数据集对应脑电信号数据的脑状态类别；提取对应的脑电数据在目标时间段的信号片段映射为二维灰度图像；从二维灰度图像中提取标志性元素和对应的级别；根据信号片段构建多尺度的层次模型，并在标志性元素中提取反映时空关联性的多尺度特征；计算二维灰度图像的重叠区域；根据标志性元素为模式、重叠区域信息为模式内容构建预设的目标主题的模式集合；利用模式集合训练预设的优化模型，用于结合二维灰度图像提取可视化时空关联特征，完成脑电信号数据的时空关联特征分析。

本发明授权基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法，其特征在于，包括： 采集目标脑电信号数据集，通过层次密度聚类算法获取所述目标脑电信号数据集对应脑电信号数据的脑状态类别，包括：计算脑电信号数据样本间距离矩阵以确定截断距离；基于脑电信号数据的局部密度和相对距离筛选候选簇中心；通过密度分布直方图根据候选簇中心确定最终簇数量，根据最终簇数量构建层次树进行簇合并后保留稳定簇结构，输出包含静息状态、注意力状态及记忆加工状态的脑状态类别； 提取每个脑状态类别对应的脑电数据在目标时间段的信号片段；将所述信号片段映射为二维灰度图像；从所述二维灰度图像中提取标志性元素和对应的级别； 根据所述信号片段构建多尺度的层次模型，并在所述标志性元素中提取反映时空关联性的多尺度特征； 计算所述二维灰度图像的显著区域，用于根据所述显著区域将所述多尺度特征映射至所述层次模型中以识别重叠区域； 根据所述标志性元素为模式、重叠区域信息为模式内容构建预设的目标主题的模式集合；利用所述模式集合训练预设的优化模型，用于结合二维灰度图像提取可视化时空关联特征，完成所述脑电信号数据的时空关联特征分析。

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