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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于多视角自监督脑拓扑推断的脑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：CN119781613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411835148.7，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法是由李子遇;邬霞设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，包括：基于预设脑区信息、图学习器构建初始拓扑结构模型；将初始拓扑结构模型中的脑拓扑结构作为第一视图脑拓扑结构；基于初始拓扑结构模型中的脑邻接矩阵，获取不同脑区的连接关系，根据该连接关系聚合原始脑数据，获得第二视图脑拓扑结构；通过第二视图脑拓扑结构更新第一视图脑拓扑结构；当两个视图脑拓扑结构之间的互信息不再发生变化时，更新迭代停止，将获得的第二视图脑拓扑结构中的目标特征作为原始脑数据解码后的全局大脑特征。该方法能够根据原始脑数据的动态可塑性，对视图脑拓扑进行自适应更新、学习，能够避免拓扑中的错误信息的继承和叠加，获得精准、全面的解码信息。

本发明授权基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，其特征在于，包括： 基于预设脑区信息、图学习器构建初始拓扑结构模型； 将所述初始拓扑结构模型中的脑拓扑结构作为第一视图脑拓扑结构； 根据所述初始拓扑结构模型中的脑邻接矩阵，获取不同脑区的连接关系； 根据不同脑区的连接关系聚合原始脑数据，获得第二视图脑拓扑结构； 通过所述第二视图脑拓扑结构更新所述第一视图脑拓扑结构； 当所述第二视图脑拓扑结构与所述第一视图脑拓扑结构之间的互信息不再发生变化时，更新迭代停止，将获得的所述第二视图脑拓扑结构中的目标特征作为所述原始脑数据解码后的全局大脑特征； 所述通过所述第二视图脑拓扑结构更新所述第一视图脑拓扑结构，包括：对所述第一视图脑拓扑结构中的脑数据进行增强处理，获得第一增强脑拓扑结构、第一增广特征矩阵；对所述第二视图脑拓扑结构中的脑数据进行增强处理，获得第二增强脑拓扑结构、第二增广特征矩阵；将所述第一增广特征矩阵、第一增强脑拓扑结构、所述第二增广特征矩阵、第二增强脑拓扑结构输入至图神经网络编码器，获得第一增广特征图表示、第一增强脑拓扑图表示、第二增广特征图表示、第二增强脑拓扑图表示；对所述第一增广特征图表示、所述第一增强脑拓扑图表示、所述第二增广特征图表示、所述第二增强脑拓扑图表示进行映射，获得第一增广特征映射特征、第一增强脑拓扑映射特征、第二增广特征映射特征、第二增强脑拓扑映射特征；根据第一增广特征映射特征、第二增广特征映射特征，获得第一视图到第二视图的互信息；根据第一增强脑拓扑映射特征、第二增强脑拓扑映射特征，获得第二视图到第一视图的互信息；根据第一视图到第二视图的互信息、第二视图到第一视图的互信息，得到对比损失值；当对比损失值不再发生变化时，迭代更新停止。

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理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5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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