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龙图腾网获悉北京瑞蜜达国际生物科技有限公司申请的专利基于神经介质的电信号检测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：CN120458605B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510544398.3，技术领域涉及：A61B5/388；该发明授权基于神经介质的电信号检测方法及系统是由朱凤勤;林音设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经介质的电信号检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及电信号检测技术领域，公开基于神经介质的电信号检测方法及系统，包括：步骤1，制备仿生神经介质微电极阵列；步骤2，通过仿生神经介质微电极阵列采集多通道电信号数据；步骤3，基于突触可塑性模型对多通道电信号数据进行动态增益调节，生成增益优化后的电信号数据；步骤4，根据神经递质浓度特征构建自适应噪声抑制函数。本发明采用神经递质模拟的动态增益调节与基于递质浓度的自适应噪声抑制技术方案，达到显著提升信号保真度及大幅提高抗干扰能力的技术效果，相较于现有技术中依赖固定增益放大和单一频域滤波的方案，解决无法动态适应复杂噪声环境、信号失真严重且噪声抑制能力不足的缺陷。

本发明授权基于神经介质的电信号检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于神经介质的电信号检测方法，其特征在于，包括： 步骤1，制备仿生神经介质微电极阵列； 步骤2，通过仿生神经介质微电极阵列采集多通道电信号数据； 步骤3，基于突触可塑性模型对多通道电信号数据进行动态增益调节，生成增益优化后的电信号数据； 所述步骤3中，基于突触可塑性模型对多通道电信号数据进行动态增益调节，生成增益优化后的电信号数据，进一步包括： 子步骤3.1，检测所述多通道电信号数据中的动作电位峰，记录触发时刻，所述动作电位峰的检测条件满足公式： ≥，其中，为输出电压，为阈值电压； 子步骤3.2，根据子步骤3.1记录的动作电位触发时刻序列，基于突触长时程增强模型计算动态增益系数，所述增益系数满足公式： ，其中，为时变增益系数，为基线增益，为突触可塑性强度因子，为动作电位触发时刻，为当前时间点，为突触效应时间常数； 子步骤3.3，将所述动态增益系数与所述多通道电信号数据逐点相乘，生成增益优化后的电信号数据： ，其中，为增益优化后的电压信号，为时变增益系数，为电压信号； 步骤4，根据神经递质浓度特征构建自适应噪声抑制函数，对增益优化后的电信号数据进行频域滤波处理，生成去噪电信号数据； 所述步骤4中，根据神经递质浓度特征构建自适应噪声抑制函数，对增益优化后的电信号数据进行频域滤波处理，生成去噪电信号数据，进一步包括： 子步骤4.1，通过微透析探针实时检测细胞外‑氨基丁酸浓度，所述‑氨基丁酸浓度与噪声抑制强度正相关； 子步骤4.2，对步骤3生成的增益优化后的电压信号进行快速傅里叶变换，提取噪声主频带，所述主频带满足公式： ，其中，为傅里叶变换，和为噪声频带范围，为噪声主频带中心频率，为增益优化后的电压信号； 子步骤4.3，基于所述‑氨基丁酸浓度和噪声主频带中心频率构建频域加权函数，对增益优化后的电信号数据进行滤波处理： ，其中，为频域加权函数值，为抑制强度因子，为抑制带宽，为频率分量，为噪声主频带中心频率； 子步骤4.4，将所述频域加权函数值与增益优化后的频谱数据相乘，通过逆傅里叶变换生成去噪电信号数据： ，其中，为频域加权函数值，为增益优化后的电压信号，为傅里叶变换； 步骤5，基于并行计算架构对去噪电信号数据进行多通道同步分割，将分割后的数据块分配至异构计算平台； 步骤6，在异构计算平台上采用双分支长短时记忆网络对分割后的数据块进行信号与噪声分离，生成重建信号数据； 步骤7，基于重建信号数据，通过强化学习策略动态调整信号增益、采样率及滤波参数，形成闭环反馈机制。

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