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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于神经网络相变跟踪的异常放电自适应调控系统及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：CN118490248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202410555328.3，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权基于神经网络相变跟踪的异常放电自适应调控系统及方法是由闫天翼;欧阳健;康安顺;闫子龙;王昕玥;张建旭;骆琪文;张健;刘田田;王丽;裴广盈设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络相变跟踪的异常放电自适应调控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络相变跟踪的异常放电自适应调控系统及方法，属于神经网络调控技术领域。系统包括：上位机、脑电采集‑刺激一体设备以及FPGA实时计算设备；上位机用于基于大样本结构磁共振影像和受试者的脑电信号构建神经网络亚稳态相变方向预测器以及自适应脑电信号前向预测器；并将其传输至FPGA实时计算设备中存储；脑电采集‑刺激一体设备用于采集脑电信号，并基于FPGA实时计算设备发出的刺激指令生成电刺激信号；FPGA实时计算设备用于接收脑电信号，并基于脑电信号计算亚稳态动力学特征，基于亚稳态动力学特征识别亚稳态相变方向，亚稳态相变方向异常时，生成刺激指令。

本发明授权基于神经网络相变跟踪的异常放电自适应调控系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络相变跟踪的异常放电自适应调控系统，其特征在于，包括：上位机、脑电采集-刺激一体设备以及FPGA实时计算设备； 所述上位机用于基于大样本结构磁共振影像和受试者的脑电信号构建神经网络亚稳态相变方向预测器以及自适应脑电信号前向预测器；并将所述神经网络亚稳态相变方向预测器以及所述自适应脑电信号前向预测器传输至所述FPGA实时计算设备中存储；其中，构建所述神经网络亚稳态相变方向预测器的方法包括： 以头皮电极对应的皮层脑区作为网络节点，以网络节点之间的纤维束数量作为连接边权重，构建结构脑神经网络； 在所述结构脑神经网络中，基于兴奋性值，定义两种节点类型，包括：异常放电节点和非异常放电节点；为每个节点在每个时间点分配一个三元变量；所述三元变量分别代表三种网络活动模式，包括：放电后的不应期活动模式，放电前的亚临界期活动模式和放电时的超临界期活动模式； 构建受连接边加权的节点活动转移概率，基于所述节点活动转移概率计算三种网络活动模式间的的转变概率； 构建所述自适应脑电信号前向预测器的方法包括：由潜在状态矩阵、权重矩阵以及噪声矩阵构建低维潜在状态模型；将所述低维潜在状态模型与递归卡尔曼滤波器结合，构建所述自适应脑电信号前向预测器； 所述相变指的是大脑的神经网络功能子模式发生了由相对稳定模式向异常活动模式的突然转变； 所述脑电采集-刺激一体设备用于采集所述脑电信号，并基于所述FPGA实时计算设备发出的刺激指令生成电刺激信号； 所述FPGA实时计算设备用于接收所述脑电信号，并基于所述脑电信号计算亚稳态动力学特征，基于所述亚稳态动力学特征识别亚稳态相变方向，亚稳态相变方向异常时，生成所述刺激指令。

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