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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利脑电信号分类方法、装置、设备和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：CN116392148B 。

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：202310405869.3，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权脑电信号分类方法、装置、设备和存储介质是由张旭龙;王健宗;朱可欣设计研发完成，并于2023-04-07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、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例提供脑电信号分类方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取脑电信号数据，并得到脑电时频特征信号，将脑电时频特征信号进行时频特征提取，得到脑电时序关系信号，将脑电时频特征信号进行空间特征提取，得到脑电空间关系信号，对脑电时序关系信号和脑电空间关系信号进行注意力特征融合，得到脑电多模态特征信息，进而进行信号分类，得到脑电信号分类结果。本实施例对脑电时频特征信号分别进行时频特征提取和空间特征提取，再进行多模态融合，在分类识别时利用多模态特征信息，能够挖掘到脑电信号特征之间深层次的交互信息，提高脑电信号的分类结果准确性，扩展脑电信号的应用场景。

本发明授权脑电信号分类方法、装置、设备和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，包括： 获取脑电信号数据； 对所述脑电信号数据进行时频特征构造，得到脑电时频特征信号； 利用时频信息提取模型中三个一维卷积层依次对所述脑电时频特征信号进行卷积操作，得到所述脑电时频特征信号的深层语义信息；利用所述时频信息提取模型中级联的两个时间序列网络对所述深层语义信息进行上下文信息提取，得到脑电时序关系信号，所述时间序列网络分别是Bi-LSTM网络和LSTM网络； 将所述脑电时频特征信号进行图转化，得到所述脑电时频特征信号的图表示信息，所述脑电时频特征信号的通道对应于所述图表示信息的节点，所述脑电时频特征信号通道间的关系对应于所述图表示信息节点之间的边；将所述图表示信息输入图嵌入编码模型中的图卷积模块进行图卷积操作，得到脑电空间关系信号； 将所述脑电时序关系信号和所述脑电空间关系信号进行注意力特征融合，得到脑电多模态特征信息； 对所述脑电多模态特征信息进行信号分类，得到脑电信号分类结果。

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