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龙图腾网获悉重庆脑与智能科学中心申请的专利一种基于脑电信号的大脑疲劳检测方法、系统、设备及存储介质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：CN120837099B 。

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：202511343562.0，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权一种基于脑电信号的大脑疲劳检测方法、系统、设备及存储介质是由甘吉;陈莹璐;陈雪;冷佳旭;高新波设计研发完成，并于2025-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电信号的大脑疲劳检测方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，涉及一种基于脑电信号的大脑疲劳检测方法、系统、设备及存储介质；其中，一种基于脑电信号的大脑疲劳检测方法，包括：获取受试者的脑电信号序列；将脑电信号序列输入特征提取网络，特征提取网络分别提取脑电信号序列中各脑电信号的空间特征和时间特征，并融合空间特征和时间特征，得到脑电信号的时空融合特征；根据时空融合特征计算脑电信号的微分熵特征；根据微分熵特征确定对受试者脑电信号的大脑疲劳状态检测结果。本发明可以使识别到的大脑疲劳状态检测结果更加准确。

本发明授权一种基于脑电信号的大脑疲劳检测方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电信号的大脑疲劳检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取受试者的脑电信号序列； 将脑电信号序列输入特征提取网络，特征提取网络分别提取脑电信号序列中各脑电信号的空间特征和时间特征，并融合空间特征和时间特征，得到脑电信号的时空融合特征； 根据时空融合特征计算脑电信号的微分熵特征； 根据微分熵特征确定对受试者脑电信号的大脑疲劳状态检测结果； 所述方法还包括： 获取训练数据集；训练数据集包括正样本和负样本，正样本为同一受试者在相同疲劳状态的脑电信号，负样本为同一受试者在不同疲劳状态的脑电信号和或不同受试者的脑电信号； 构建特征提取网络的网络结构； 利用训练数据集对特征提取网络进行迭代训练直到达到训练终止条件； 在每次训练中，特征提取网络分别提取正样本的时空特征和负样本的时空特征，根据正样本的时空特征和负样本的时空特征确定归一化温度缩放交叉熵损失，并根据归一化温度缩放交叉熵损失进行自监督对比学习预训练，优化特征提取网络的网络参数，得到最终的特征提取网络； 归一化温度缩放交叉熵损失的损失函数表达式为： ； 其中，，和分别表示不同受试者，和分别表示不同的刺激，为温度参数，为余弦相似度函数，表示受试者在第个刺激下产生的脑电信号的特征向量，表示受试者在第个刺激下产生的脑电信号的特征向量，表示受试者在第个刺激下产生的脑电信号的特征向量，表示批次内受试者受到的刺激数量；表示指示函数，当时取值为1，当时取值为0。

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重庆脑与智能科学中心，其通讯地址为：401336 重庆市南岸区富源大道50、52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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