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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于双路径卷积去噪网络的脑电信号去噪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：CN119157556B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411370325.9，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权基于双路径卷积去噪网络的脑电信号去噪方法是由余锋;王陈豪;罗威设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双路径卷积去噪网络的脑电信号去噪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双路径卷积去噪网络的脑电信号去噪方法。本发明方法包括：使用公开数据集中的脑电信号样本构建训练集；构建并使用训练集训练双路径卷积去噪网络，获得训练后的双路径卷积去噪网络；采集原始脑电信号并输入到训练后的双路径卷积去噪网络中，获得去噪脑电信号；双路径卷积去噪网络中，信号编码器将原始脑电信号编码为特征向量；掩膜生成器将特征向量转换为二维特征向量并进行局部和全局信息提取，生成掩膜；特征融合器将掩膜和特征向量相乘得到去噪特征向量，信号解码器将去噪特征向量转换为去噪脑电信号。本发明方法具有去噪性能好、去噪效率高等优点，能够应用于脑电信号的预处理过程以及信号去噪处理等领域。

本发明授权基于双路径卷积去噪网络的脑电信号去噪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双路径卷积去噪网络的脑电信号去噪方法，其特征在于：包括以下步骤： S1获取若干个脑电信号样本，分别为各个脑电信号样本添加噪声，得到各个脑电信号样本对应的含噪脑电信号样本，将每个脑电信号样本和对应的含噪脑电信号样本构建成一对信号样本对，并对每个信号样本对进行归一化处理，进而得到训练集； S2构建双路径卷积去噪网络，使用训练集进行训练，完成训练后，获得训练后的双路径卷积去噪网络； 所述双路径卷积去噪网络包括依次串联的信号编码器、掩膜生成器、特征融合器和信号解码器；所述信号编码器用于将原始脑电信号编码为特征向量；所述掩膜生成器用于对特征向量进行分割处理和堆叠处理，并对形成的二维特征向量进行局部信息提取和全局信息提取，进而生成掩膜；所述特征融合器用于对掩膜和特征向量进行相乘操作，得到去噪特征向量，所述信号解码器用于将去噪特征向量转换为去噪脑电信号，并将去噪脑电信号输出双路径卷积去噪网络； S3采集原始脑电信号，将原始脑电信号输入到训练后的双路径卷积去噪网络中，获得去噪脑电信号。

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