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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于OPM-MEG和RSA的多变量神经解码方法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：CN119700124B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510176737.7，技术领域涉及：A61B5/245；该发明授权一种基于OPM-MEG和RSA的多变量神经解码方法是由高阳;刘长增;宁晓琳;吴焕琦设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于OPM-MEG和RSA的多变量神经解码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于OPM‑MEG和RSA的多变量神经解码方法，属于生物医学工程技术领域。所述方法包括：获取静息态结构性MRI数据与OPM‑MEG扫描图像进行联合配准；播放听觉刺激并完成OPM‑MEG数据采集，预处理数据，得到分段数据；在分段数据水平上对同一听觉刺激的不同试次进行平均并构建神经反应模式向量，逐时间点计算所有可能的两两刺激对的皮尔逊相关性，得到表征相似性矩阵及神经反应模式相似性平均结果；逐时间点确定具有差异的时间点；估计每位受试者的源激活时间序列，使用T检验确定激活区域。本发明能够在表征空间中通过计算神经反应模式的距离，揭示大脑的解码表征过程，从而更全面地理解大脑在特定任务或条件下的响应模式。

本发明授权一种基于OPM-MEG和RSA的多变量神经解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于OPM-MEG和RSA的多变量神经解码方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、获取静息态结构性MRI数据并进行分割处理； 步骤S2、基于结构光扫描仪对已佩戴OPM-MEG传感器头盔的受试者进行扫描，获得扫描图像并与分割处理后的MRI数据进行联合配准； 步骤S3、播放听觉刺激并完成OPM-MEG数据采集； 步骤S4、对采集到的OPM-MEG数据进行预处理，得到分段数据； 步骤S5、在分段数据水平上对同一听觉刺激的不同试次进行平均并构建神经反应模式向量，逐时间点计算所有可能的两两刺激对的皮尔逊相关性； 步骤S6、根据所述步骤S5的结果得到时间维度上的表征相似性矩阵，将表征相似性矩阵非对角线元素取平均，对所有受试者进行所述步骤S6的操作，得到神经反应模式相似性平均结果； 步骤S7、逐时间点进行非参数Wilcoxon秩和检验，确定具有差异的时间点； 步骤S8、通过MNE-Python估计每位受试者的源激活时间序列； 步骤S9、将所述步骤S8的结果投射到公共大脑模板上并在所有受试者间进行平均，使用T检验确定激活区域。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37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”。