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龙图腾网获悉腾讯科技(深圳)有限公司申请的专利脑电信号分类方法、装置、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：CN113712573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202110226467.8，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权脑电信号分类方法、装置、设备及存储介质是由柳露艳;马锴;郑冶枫设计研发完成，并于2021-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑电信号分类方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请是脑电信号分类方法、装置、设备及存储介质，涉及信号处理技术领域。所述方法包括：获取第一脑电信号；通过至少两个脑电信号分类模型分别对所述第一脑电信号进行处理，获得至少两个所述脑电信号分类模型分别输出的运动想象概率分布；基于至少两个所述脑电信号分类模型分别输出的运动想象概率分布，确定所述第一脑电信号对应的运动想象类型。上述方案，在训练样本较少的情况下，通过较少的样本量，通过划分为多个子集再进行数据增广的方式，提高了训练样本较少情况下对模型的训练效果，并且在对脑电信号进行分类时，同时考虑了多个脑电信号分类模型的输出，提高了脑电信号分类的准确性。

本发明授权脑电信号分类方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号分类方法，其特征在于，所述方法包括： 获取第一脑电信号，所述第一脑电信号包括至少两个电极信号； 通过至少两个脑电信号分类模型分别对所述第一脑电信号进行处理，获得至少两个所述脑电信号分类模型分别输出的运动想象概率分布；响应于至少两个脑电信号分类模型包含第一脑电信号分类模型，所述第一脑电信号分类模型包括第一通道注意力加权模块、第一时间卷积层、第一空间卷积层、第一激活层以及第一全连接层；基于所述第一脑电信号，通过所述第一通道注意力加权模块对所述第一脑电信号中各个电极通道对应的特征图进行均值池化，得到C个特征图均值，将C个特征图均值通过一层全连接层进行映射形成所述第一脑电信号中各个电极对应的通道权重，根据各个电极对应的所述通道权重，对各个电极对应的通道特征图进行加权，得到第一加权特征图；基于所述第一加权特征图，通过所述第一时间卷积层进行处理，获得第一时间特征图；所述第一时间卷积层用于提取脑电信号的时序特征，所述第一时间卷积层中每个卷积核的排列方式与所述第一加权特征图中信号的采集时序一致，所述第一时间卷积层用于将每个电极信号中不同时间点的特征融合；基于所述第一时间特征图，通过所述第一空间卷积层进行处理，获得第一空间特征图；所述第一空间卷积层用于提取脑电信号对应的对象头部的不同区域的空间特征，所述第一空间卷积层的每个卷积核用于同时对多个电极信号进行特征提取；基于所述第一空间特征图，通过所述第一激活层进行数据处理，获得第一激活特征图；基于所述第一激活特征图，通过所述第一全连接层进行数据处理，获得所述第一脑电信号分类模型输出的，所述第一脑电信号对应的运动想象概率分布；所述脑电信号分类模型是基于训练样本子集通过数据增广后得到的增广数据集，进行训练获得的机器学习模型；所述训练样本子集包括第一训练样本集中，除了与所述脑电信号分类模型对应的验证脑电信号之外的样本脑电信号；所述第一训练样本集中包括至少两个所述样本脑电信号，以及至少两个所述样本脑电信号对应的运动想象类型；所述验证脑电信号是用于对所述脑电信号分类模型进行验证的样本脑电信号；至少两个所述脑电信号分类模型在所述第一训练样本集中分别对应的所述验证脑电信号不同；其中，用于训练所述第一脑电信号分类模型的损失函数值，是基于第一损失函数值和第二损失函数值得到的，所述第一损失函数值是基于第一样本脑电信号对应的概率分布以及所述第一样本脑电信号对应的运动想象类型得到的；所述第二损失函数值是基于所述第一样本脑电信号对应的特征向量，以及所述第一样本脑电信号对应的运动想象类型对应的中心向量得到的；所述第一样本脑电信号对应的运动想象类型对应的中心向量，是基于所述第一样本脑电信号对应的运动想象类型对应的所有样本脑电信号对应的特征向量获得的； 获取各个脑电信号分类模型对应的准确度，所述准确度是基于各个脑电信号分类模型对应的验证脑电信号，对各个脑电信号分类模型进行验证得到的；将至少两个所述脑电信号分类模型分别输出的运动想象概率分布中的各个运动想象类型对应的概率值，基于各个脑电信号分类模型对应的准确度以及运动想象类型进行加权求和，获得所述第一脑电信号与各个运动想象类型对应的运动概率值；基于所述第一脑电信号与各个运动想象类型对应的运动概率值，获取所述第一脑电信号对应的运动想象概率分布；基于所述第一脑电信号对应的运动想象概率分布，确定所述第一脑电信号对应的运动想象类型。

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