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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于扩散模型框架的脑电语义可视化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：CN115470810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210788432.8，技术领域涉及：G06F18/40；该发明授权一种基于扩散模型框架的脑电语义可视化方法是由曾虹;夏念章;钱东官;欧阳瑜;贾哲设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散模型框架的脑电语义可视化方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于扩散模型框架的脑电语义可视化方法，包括如下步骤：S1、原始数据采集，通过EEG采集设备采集EEG数据；S2、数据处理；S3、通过EVR‑Net模型得到语义特征向量e；S4、通过DDPM模型得到可视化图像x0。该方法在EEG的语义可视化方面具有较好的效果，大脑控制技术在实际应用中有明显的提升，同时也为以后在实际脑机交互应用奠定了基础，拥有更加广泛的应用前景。

本发明授权一种基于扩散模型框架的脑电语义可视化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型框架的脑电语义可视化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、原始数据采集，通过EEG采集设备采集EEG数据； S2、数据处理 S2-1、数据预处理，将采集EEG数据导入python脚本中，并消除噪声和干扰； S2-2、时间片划分，将预处理后的EEG信号切分呈若干个时间等长的序列，存放在格式为npy的文件中； S3、通过EVR-Net模型得到语义特征向量e S3-1、构建初始EVR-Net模型，所述初始EVR-Net模型包括八层网络，分别为五个卷积层、两个残差块和一个平均池化层； S3-2、训练初始EVR-Net模型得到最优的EEG语义特征提取器EVR-Net参数； S3-3、将最优的EEG语义特征提取器EVR-Net参数导入初始EVR-Net模型中得到最终EVR-Net模型； S3-4、将数据处理后EEG信号输入到训练完的最终EVR-Net模型中，得到语义特征向量e； S4、通过DDPM模型得到可视化图像x0 S4-1、构建初始DDPM模型，所述初始DDPM模型包括九层网络，分别为一个全连接层、四个卷积层和四个反卷积层； S4-2、训练初始DDPM模型得到最优的语义可视化器DDPM参数； S4-3、将最优的语义可视化器DDPM参数导入初始DDPM模型中的得到最终DDPM模型； S4-4、将语义特征向量e输入到训练完的最终DDPM模型中得到可视化图像x0。

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