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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种面向异步EEG-fNIRS的脑影像信号因果分析方法及装置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：CN119969969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510458152.4，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种面向异步EEG-fNIRS的脑影像信号因果分析方法及装置是由张静婷;张连驰;黄宗海;方卓;黄瑞;程洪设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向异步EEG-fNIRS的脑影像信号因果分析方法及装置在说明书摘要公布了：本发明属于脑电信号分析领域，具体为一种面向异步EEG‑fNIRS的脑影像信号因果分析方法及装置，包括：创建用于引导患者进行认知能力测试的心理实验范式；采集患者在执行心理实验范式中产生的异步EEG与fNIRS信号并预处理；从fNIRS信号提取空间特征处理EEG信号，使两者空间对齐；从EEG信号提取时序特征处理fNIRS信号，使两者时间对齐；分析空间与时间对齐后EEG与fNIRS信号的因果关系。本发明实现异步非联合设备采集的多种模态信号时空信息的充分利用，其具备的灵活性与精确性能够支撑对脑区状态的深度分析，为EEG与fNIRS的神经血管耦合分析与临床应用提供了有效工具。

本发明授权一种面向异步EEG-fNIRS的脑影像信号因果分析方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向异步EEG-fNIRS的脑影像信号因果分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、创建用于引导患者进行认知能力测试的心理实验范式； 步骤2、采集患者在执行心理实验范式中产生的异步EEG信号与fNIRS信号两种模态数据，并对采集到的EEG信号和fNIRS信号赋予标签； 步骤3、信号预处理，分别对采集到的EEG信号与fNIRS信号进行通道选择、滤波、epochs分段、降采样以及血红蛋白浓度转换处理； 步骤4、通过计算fNIRS信号中的氧合血红蛋白浓度数据，采用基于血红蛋白浓度分布所确定的激活区域筛选EEG信号空间通道的方法，对预处理后的EEG信号和fNIRS信号进行空间对齐；基于EEG信号确定神经元激活的时序位置，随后运用改进的经典GLM方法处理fNIRS信号，对预处理后的EEG信号和fNIRS信号按如下步骤进行时间对齐： 采用重叠滑窗将空间对齐后的EEG信号，分割成多个时间窗的EEG时序片段且每个时序片含有激活时序，其中k∈K，K表示单次实验试次划分的次数； 提取每个时间窗下EEG信号在Delta、Theta、Alpha与Beta四个频段上的平均功率值，得到时序上的多频段功率值变化状态； 基于多频段功率值变化状态建立线性预测器，并结合fNIRS信号建立广义函数线性模型，如下所述： μ＝E[Y]]＝g-1η； 其中，Yi为时间对齐后的fNIRS时间序列，η为线性预测器，μ与E[Y]是响应变量Yi的期望值，Θi是与σ有关的自然参数，bΘi是特定于fNIRS分布的累积量生成函数，cYi，φ是特定于fNIRS分布的归一化项，用于确保概率密度函数的积分值为1，φ是模型的分散参数，X1，...，Xn均为由时序上的多频段功率值变化状态组成的多项式，作为模型中的预测变量，β0是模型的常数项，β1，β2，…βn均为待估计的回归系数向量，表示各预测变量对响应变量的影响，n为脑电信号的样本数量，g为广义函数线性模型的链接函数，Lβ为用于确定参数值的似然函数； 使用广义函数线性模在EEG信号激活的时序上重新建模脑血流动力学响应，完成EEG信号与fNIRS信号的时间对齐； 步骤5、在EEG信号和fNIRS信号完成空间对齐和时间对齐后，分别对EEG信号和fNIRS信号采用基于经验模态分解，得到各自的主要因子模态信息；依据EEG信号的主要因子模态信息和fNIRS信号的主要因子模态信息，使用收敛交叉映射求解，得到EEG信号和fNIRS信号的因果关系。

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