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龙图腾网获悉山东省科学院情报研究所;山东蓓明医疗科技有限公司申请的专利基于脑电意图识别的神经肌肉电刺激康复控制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：CN120679086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510867868.X，技术领域涉及：A61N1/36；该发明授权基于脑电意图识别的神经肌肉电刺激康复控制方法及系统是由朱世伟;赵燕清;孙明旭;于俊凤;李晨;李思思;李孟敏;张丽娜;杨苹;李宪毅;聂明钰设计研发完成，并于2025-06-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑电意图识别的神经肌肉电刺激康复控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于脑电意图识别的神经肌肉电刺激康复控制方法及系统，涉及智能康复控制技术领域，包括采集康复训练过程中用户的脑电信号数据，对脑电信号数据进行处理，构建脑电意图判别模型动态识别用户当前的运动意图类别，并输出对应的意图信号和置信度；根据识别出的意图信号和置信度以及当前肌电状态，采用神经肌肉电刺激参数优化模型输出神经肌肉电刺激参数集，发至神经肌肉电刺激设备，控制目标肌群进行电刺激。本发明所述方法通过构建脑电意图实时识别与神经肌肉电刺激闭环优化控制方法，实现了脑电信号高质量预处理、意图动态判别及个体化电刺激参数自适应优化，能够精准匹配用户运动意图与肌电状态。

本发明授权基于脑电意图识别的神经肌肉电刺激康复控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电意图识别的神经肌肉电刺激康复控制系统，其特征在于：包括脑电信号实时采集与预处理模块，运动意图特征提取与动态判别模块，神经肌肉电刺激参数优化与执行控制模块； 所述脑电信号实时采集与预处理模块用于通过多通道脑电采集设备，实时采集康复训练过程中用户的脑电信号数据，针对原始脑电信号进行带通滤波、伪迹去除、自适应噪声抑制处理，输出净化后的脑电信号数据流； 所述运动意图特征提取与动态判别模块用于对净化后的脑电信号数据流进行特征提取，生成运动意图特征向量，并基于脑电意图判别模型，动态识别用户当前的运动意图类别，实时输出意图信号及对应置信度； 通过净化后的脑电信号数据，采用时频域分析方法进行特征提取处理，其中采用小波包分解与功率谱密度方法，提取多维脑电意图特征向量，基于提取的脑电特征，构建脑电意图判别模型； 判别得分表示为： 其中，为时刻针对类别计算得到的运动意图判别得分，为脑电特征向量维度，为第个特征的系数，为时刻提取的第个脑电特征值，单位为能量密度，为第个特征对应的动态调节函数，为归一化调节参数，为第个特征的抑制因子，正实数，表示在时刻，第个通道对应的脑电特征值； 阈值应根据大量脑电训练样本中，判别得分的分布来确定；通按训练集正例判别得分的均值和标准差，设定为： 其中是调节因子，常取，保证判别有一定宽容度，避免过拟合； 输出后：若，则判别为类别；系统可按每时刻，分别计算；并对比各自阈，最终选出满足条件且得分最高的类别，作为判别结果； 在康复训练实施过程中，系统将当前时刻采集得到的脑电特征向量输入构建的脑电意图判别模型，动态计算各类别的判别得分；判别规则设定为：若，则当前判别为运动意图类别；若存在多个类别满足条件，则选取最大的类别作为最终判别结果； 最终输出的运动意图类别信号及其对应置信度信息，将作为神经肌肉电刺激参数生成与优化的重要输入，驱动后续康复训练控制流程； 所述神经肌肉电刺激参数优化与执行控制模块用于根据实时识别出的运动意图信号、意图置信度及当前肌电状态，采用神经肌肉电刺激参数优化模型，动态生成刺激电流幅值、频率和脉宽参数集，控制神经肌肉电刺激设备驱动目标肌群实施电刺激。

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山东省科学院情报研究所;山东蓓明医疗科技有限公司，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区科院路19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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