华中科技大学同济医学院附属同济医院唐洲平获国家专利权
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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属同济医院申请的专利基于迁移学习的脑电-近红外混合脑机接口信号解码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：CN121070187B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511614257.0，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于迁移学习的脑电-近红外混合脑机接口信号解码方法是由唐洲平;时坚;陈丹阳;陶波;赵兴炜;张萍;叶庆;丁涛设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于迁移学习的脑电-近红外混合脑机接口信号解码方法在说明书摘要公布了：本申请提供了基于迁移学习的脑电‑近红外混合脑机接口信号解码方法，通过设计了一套新颖的脑电信号信号和功能性近红外光谱信号的融合训练架构，如此训练得到高效率、高精度、高鲁棒性和高泛化性的脑机接口解码模型，可以为脑电信号的研究与应用提供了有效参考，具有广泛的应用潜力和推广价值。
本发明授权基于迁移学习的脑电-近红外混合脑机接口信号解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习的脑电-近红外混合脑机接口信号解码方法，其特征在于，所述方法包括： 针对每个被试对象，获取在运动想象范式下采集到的样本脑电信号和样本功能性近红外光谱信号； 针对每个所述被试对象，分别计算所述样本脑电信号和所述样本功能性近红外光谱信号的相对距离，其中，所述相对距离具体为Wasserstein距离； 针对每个所述被试对象，通过对应的所述样本脑电信号预训练脑电信号模态特征提取模型，以及通过对应的所述样本功能性近红外光谱信号预训练功能性近红外光谱信号模态特征提取模型，并得到相应的模型准确率； 在多个的所述被试对象中根据所述相对距离和所述模型准确率，确定脑电信号模态的第一最佳对象和功能性近红外光谱信号模态的第二最佳对象； 将所述第一最佳对象对应的目标样本脑电信号和所述第二最佳对象对应的目标样本功能性近红外光谱信号作为源域数据，将所述样本脑电信号和所述样本功能性近红外光谱信号的其他数据作为目标域数据，在初始模型的基础上训练脑机接口信号解码模型，其中，所述初始模型融合所述第一最佳对象预训练得到的目标脑电信号模态特征提取模型和所述第二最佳对象预训练得到的目标功能性近红外光谱信号模态特征提取模型来进行不同模态的特征提取任务，再融合提取到的不同模态特征进行运动想象分类任务。
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