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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双向回溯最大信息系数的脑肌耦合分析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：CN116010782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202211682883.X，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于双向回溯最大信息系数的脑肌耦合分析方法是由佘青山;金国美;马玉良;孙明旭;申涛设计研发完成，并于2022-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双向回溯最大信息系数的脑肌耦合分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双向回溯最大信息系数的脑肌耦合分析方法。本发明首先进行脑电和表面肌电信号的同步采集并进行预处理，其次用切比雪夫II型带通滤波器得到特定频段，再用双向回溯最大信息系数值对特定频段的脑肌电信号进行计算，最后进行不同特征频段上的双向脑肌耦合分析。本发明为探究运动功能控制机制提供有效的方法，具有良好的应用前景。

本发明授权一种基于双向回溯最大信息系数的脑肌耦合分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向回溯最大信息系数的脑肌耦合分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，同步采集脑电和表面肌电信号；对所述脑电和表面肌电信号进行预处理，得到预处理后的信号； 步骤2，用切比雪夫II型带通滤波器处理所述预处理后的信号，得到beta频段的子带信号和gamma频段的子带信号；其中，所述beta频段是15Hz～30Hz，gamma频段为31Hz～60Hz； 步骤3，将步骤1采集到的所述脑电和表面肌电信号用时间序列表示，得到脑电时间序列和表面肌电时间序列；使用散点图的形式表示脑电时间序列和表面肌电时间序列之间的关系，得到分布在二维空间中的散点图，将所述二维空间的横纵轴进行划分网格化，使用χ2测验方法，找到使互信息最大的网格化方案； 分别计算beta频段的子带信号和gamma频段的子带信号的双向回溯最大信息系数BBMIC，计算方法如下： 定义步骤2中得到的beta频段的子带信号和gamma频段的子带信号中任意一个子带信号中的脑电信号为X，表面肌电信号为Y；通过引入时滞参数τ来判别两个信号之间信息传输的方向，双向回溯最大信息系数BBMIC按以下公式计算得到： 其中，IX,Y,τ为X,Y在时延τ下的互信息值，x,y分别为横轴和纵轴的网格数量；当BBMIC取得最大值时所对应的τ为负时说明方向为X→Y，为正时说明方向为Y→X； 选取预设时间区间内的若干BBMIC进行求和，得到所述脑电信号和表面肌电信号之间的总信息流CBBMIC： 步骤4，采用步骤3计算所得的所述脑电信号和表面肌电信号之间的总信息流CBBMIC进行不同特征频段上的双向脑肌耦合分析。

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