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龙图腾网获悉西交利物浦大学申请的专利脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类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：CN116196017B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202310277262.1，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法及装置是由陈致格;黄梦婕;杨瑞设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法及装置。该方法包括：获取原始源域脑电信号以及原始目标域脑电信号，并输入电极卷积层，得到源域目标域电极区域特征，确定第一训练过程；将特征输入电极区域卷积层，得到源域目标域左右脑区特征，确定第二训练过程；将特征输入至左右脑区卷积层，得到源域目标域整体脑区特征，确定第三训练过程；根据第一训练过程、第二训练过程和第三训练过程中的至少一种，对模型进行训练。通过运行本发明实施例所提供的技术方案，采用渐进方式提取各电极及不同大脑区域的特征，获取更深层的空间特征，丰富获取特征的信息量，提高模型训练的有效性，并且显著降低了模型的参数量，提高模型使用效率。

本发明授权脑电信号分类模型训练方法、脑电信号分类方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号分类模型训练方法，其特征在于，包括： 获取源域用户的原始源域脑电信号，以及目标域用户的原始目标域脑电信号；其中，所述原始源域脑电信号和所述原始目标域脑电信号为运动想象脑电信号； 将所述原始源域脑电信号和所述原始目标域脑电信号输入预先构建的待训练模型中的电极卷积层，得到源域电极区域特征和目标域电极区域特征，并根据所述源域电极区域特征和所述目标域电极区域特征确定所述待训练模型的第一训练过程； 将所述源域电极区域特征和所述目标域电极区域特征输入至所述待训练模型中的电极区域卷积层，得到源域左右脑区特征和目标域左右脑区特征，并根据所述源域左右脑区特征和所述目标域左右脑区特征确定所述待训练模型的第二训练过程； 将所述源域左右脑区特征和所述目标域左右脑区特征输入至所述待训练模型中的左右脑区卷积层，得到源域整体脑区特征和目标域整体脑区特征，并根据所述源域整体脑区特征和所述目标域整体脑区特征确定所述待训练模型的第三训练过程； 根据所述第一训练过程、所述第二训练过程和所述第三训练过程，对所述待训练模型进行训练，得到训练完成的脑电信号分类模型。

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