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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京康复医院(北京工人疗养院)申请的专利一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择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：CN118412034B 。

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：202410436469.3，技术领域涉及：G16B15/30；该发明授权一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法是由莫林宏;李青;刘爱贤;贾天宇;赵勇焜设计研发完成，并于2024-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法，该方法包括同步采集受试者在运动控制任务中脑电导联和肌电导联对应的脑电数据和肌电数据；根据基于脑电数据计算得到的所有脑激活特征值的数值排序结果，将预设的第一脑电导联序号集合中对应的特征值组成第一权重集合；根据基于脑电数据和肌电数据计算得到的所有脑肌交互特征值的数值排序结果，将预设的第二脑电导联序号集合中对应的特征值组成第二权重集合；基于第一权重集合和第二权重集合计算导联权重，并将权重最大的导联作为神经调控靶向脑区。本发明能够有效提升神经调控靶点选择的精准性。

本发明授权一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑肌交互信息解码的神经调控靶点选择方法，其特征在于，包括： 同步采集受试者在运动控制任务中脑电导联和肌电导联对应的脑电数据和肌电数据； 根据基于所述脑电数据计算得到的所有脑激活特征值的数值排序结果，将预设的第一脑电导联序号集合中对应的特征值组成第一权重集合； 根据基于所述脑电数据和肌电数据计算得到的所有脑肌交互特征值的数值排序结果，将预设的第二脑电导联序号集合中对应的特征值组成第二权重集合； 基于所述第一权重集合和所述第二权重集合计算导联权重，并将权重最大的导联作为神经调控靶向脑区； 根据基于所述脑电数据计算得到的所有脑激活特征值的数值排序结果，将预设的第一脑电导联序号集合中对应的特征值组成第一权重集合，包括： 基于所有脑电导联的脑电数据计算得到所有的脑激活特征值，并按照导联序号从小到大排列组成脑激活特征向量； 将所述脑激活特征向量中大于零的特征按照特征数值从大到小进行排列得到第一数值排序结果； 选取所述第一数值排序结果中第一预设数量的脑激活特征，并将所述第一预设数量的脑激活特征对应的脑电导联序号组成第一脑电导联序号集合； 将第一脑电导联序号集合中每个导联对应的脑激活特征值组成第一权重集合； 根据基于所述脑电数据和肌电数据计算得到的所有脑肌交互特征值的数值排序结果，将预设的第二脑电导联序号集合中对应的特征值组成第二权重集合，包括： 基于所有脑电导联的脑电数据和肌电导联的肌电数据计算脑肌交互特征值，以得到脑肌交互特征矩阵； 将所述脑肌交互特征矩阵中的所有脑肌交互特征按照数值从大到小进行排列得到第二数值排序结果； 选取所述第二数值排序结果中第二预设数量的脑肌交互特征，并将所述第二预设数量的脑肌交互特征对应的脑电导联序号组成第二脑电导联序号集合； 将所述第二脑电导联序号集合中每个导联对应的脑肌交互特征值组成第二权重集合； 基于所述第一权重集合和所述第二权重集合计算导联权重，并将权重最大的导联作为神经调控靶向脑区，包括： 基于所述第一权重集合和所述第二权重集合得到交集权重集合； 将所述第一脑电导联序号集合和所述第二脑电导联序号集合中对应所述交集权重集合中的导联权重进行线性加和得到线性加和权重值； 将所述线性加和权重值中权重最大的导联作为神经调控靶向脑区； 所述方法，还包括： 基于脑电导联采集的脑电信号xt，计算导联对应的脑激活特征值，计算方法如式1： 其中，SpecR表示未进行运动任务时的某个脑电信号xt的功率谱密度值均值，SpecT表示进行运动任务时的某个脑电信号xt的功率谱密度值均值； 选取任意脑电信号xt与任意肌电信号yt计算脑肌交互信息特征，计算方法如公式2： 其中，代表观测信号的功率谱，tc代表参考观测点的瞬时时间，fc代表固定的观测频率点，μ1和μ2分别代表从参考观测点观察到的脑电信号xt和肌电信号yt的时间延迟。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人首都医科大学附属北京康复医院(北京工人疗养院)，其通讯地址为：100144 北京市石景山区八大处西下庄；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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