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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于改进时延最大信息系数的脑肌耦合及脑网络分析方法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：CN116725548B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310695089.7，技术领域涉及：A61B5/346；该发明授权基于改进时延最大信息系数的脑肌耦合及脑网络分析方法是由汤健鹏;王俊宏;席旭刚;汪婷;吕忠;李文臣设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进时延最大信息系数的脑肌耦合及脑网络分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进时延最大信息系数的脑肌耦合及脑网络分析方法，首先，安排受试者执行相应动作记录下同步的sEMG和EEG。通过小波去噪对sEMG完成预处理，对EEG进行带通滤波、ICA独立成分分析，对处理后的EEG和相应sEMG进行分段，提取出手部动作时的EEG和相应sEMG。接着利用BEMD方法求出EEG和相应sEMG的IMF分量，再利用TDMIC方法计算EEG和相应sEMG以及EEG和EEG的不同IMF分量的耦合值，最后对得到的结果进行统计学分析。本发明在不同的局部频带上评估试验者在受到不同波形的NMES之后短时间内的FCMC以及BFCN变化的差异性。并通过归一化显著区域来量化实验结果。这些研究将为基于NMES的脑卒中康复方法提供全新的思路，并为运动功能评价方法提供了新的角度。

本发明授权基于改进时延最大信息系数的脑肌耦合及脑网络分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进时延最大信息系数的脑肌耦合及脑网络分析方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、在受试者进行预定动作，通过不同脑电电极采集脑电信号，并同步采集相应表面的肌电信号； 步骤2、对步骤1采集的脑电信号和肌电信号进行预处理，对处理后的脑电信号和肌电信号进行分段，提取出手部动作时的脑电信号和肌电信号； 步骤3、利用BTDMIC方法计算去噪后的脑电信号和相应表面的肌电信号之间的耦合值以及不同脑电电极之间的耦合值； 对于任意两个信号，BTDMIC由下式计算： 其中和分别表示任意两个信号的第i个固有模态函数成分,τ是时延系数，P·是各变量之间的联合概率； 步骤4、利用重复方差分析方法来检验不同局部频带下脑电信号和肌电信号之间耦合值的统计学差异； 步骤5、利用重复方差分析方法来检验不同局部频带下不同条件之间的脑网络参数的统计学差异。

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