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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利基于双脑神经同步耦合的AIGC深伪检测方法及其系统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：CN120197007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510677835.9，技术领域涉及：A61B5/374；该发明授权基于双脑神经同步耦合的AIGC深伪检测方法及其系统是由胡世昂;伏傈豪;贾东东;马恩光设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双脑神经同步耦合的AIGC深伪检测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双脑神经同步耦合的AIGC深伪检测方法，包括以下步骤：S1：设计数字多媒体材料刺激下双人超扫描实验范式，同步采集双人脑电信号，构建真实和AIGC生成的多媒体材料刺激下双人脑电数据库；S2：构建基于注意力机制的深度可分离神经网络；S3：将采集到的双人脑电信号进行滤波得到四个不同频带的信号，计算相位锁定值PLV，堆叠得到一个三维向量输入至所述基于注意力机制的深度可分离神经网络中，预测多媒体刺激材料内容的真实性。还公开了一种基于双脑神经同步耦合的AIGC深伪检测系统。本发明充分利用双人脑电的信息增益和神经同步算法，解析双脑神经同步响应，实现神经耦合机制启发的AIGC深伪检测。

本发明授权基于双脑神经同步耦合的AIGC深伪检测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双脑神经同步耦合的AIGC深伪检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：设计数字多媒体材料刺激下双人超扫描实验范式，同步采集双人脑电信号，构建真实和AIGC生成的多媒体材料刺激下双人脑电数据库； S2：构建基于注意力机制的深度可分离神经网络，将注意力机制与深度可分离卷积结合处理脑电信号特征；所述基于注意力机制的深度可分离神经网络的构建方法包括： S201：输入向量X1首先被全局平均池化为一个大小为1*1*C的一维向量，C是X1的特征维度，然后将平均池化后的一维向量放入两个全连接层去学习通道间的非线性关系，在最后一层通过Sigmoid激活函数生成各通道的权重向量，最后将权重向量和原始特征图逐通道相乘得到一个加权后的N*N*4的特征向量即X2，N为电极数量； S202：将X2特征向量的四个维度分别和四个卷积核是1*N的卷积核卷积，得到一个N*1*4的特征向量X3； S203：将特征向量X3和4个卷积核大小为1*1的卷积核进行卷积得到特征向量X4； S204：将特征向量X4展平，得到一个N*4*1的向量，将这个向量输入到softmax分类器进行二分类，得到0或1即多媒体刺激材料诱发脑电的真实性； S3：将步骤S1采集到的双人脑电信号进行滤波得到四个不同频带的信号，再将四个频带信号计算相位锁定值PLV，最后将四个频带PLV从空间上进行堆叠得到一个三维向量输入至步骤S2构建的所述基于注意力机制的深度可分离神经网络中，预测多媒体刺激材料内容的真实性。

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