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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种脑机接口信号增强方法、装置、设备及存储介质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：CN120541530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202511048974.1，技术领域涉及：G06F18/214；该发明授权一种脑机接口信号增强方法、装置、设备及存储介质是由王书强;姚玮珩;陈绪行设计研发完成，并于2025-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脑机接口信号增强方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种脑机接口信号增强方法、装置、设备以及存储介质。所述方法包括：将设定的条件模态脑数据分别与各目标模态脑数据组成多模态脑数据对，通过脑数据预训练特征提取模块输出多模态脑数据对的异质空间特征，通过超维度对齐模块利用变换矩阵将得到多模态脑数据对对齐后的统一空间特征；获取多模态脑数据对的独热编码，将独热编码以及对齐后的统一空间特征输入训练好的脑数据统一表征模块，通过脑数据统一表征模块输出对应的跨模态生成预测表征，并通过功能表征解码模块输出生成的目标模态脑数据。本申请通过构建支持任意模态间灵活转换的多模态脑数据生成架构，实现了从低成本模态数据到高成本模态数据的有效转换，提升了技术的通用性。

本发明授权一种脑机接口信号增强方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种脑机接口信号增强方法，其特征在于，包括： 构建多模态脑功能数据增强模型，并利用多模态脑数据集对所述多模态脑功能数据增强模型进行训练；所述多模态脑功能数据增强模型包括脑数据预训练特征提取模块、脑数据超维度对齐模块、脑数据统一表征模块以及功能表征解码模块； 将设定的条件模态脑数据分别与各目标模态脑数据组成多模态脑数据对，并将所述多模态脑数据对输入训练好的脑数据预训练特征提取模块，通过所述脑数据预训练特征提取模块输出所述多模态脑数据对的异质空间特征； 将所述异质空间特征输入训练好的脑数据超维度对齐模块，所述超维度对齐模块利用变换矩阵将所述异质空间特征映射到预设的统一空间，得到所述多模态脑数据对对齐后的统一空间特征； 获取所述多模态脑数据对的独热编码，将所述独热编码以及对齐后的统一空间特征输入训练好的脑数据统一表征模块，通过所述脑数据统一表征模块输出各多模态脑数据对对应的跨模态生成预测表征； 将所述跨模态生成预测表征输入训练好的功能表征解码模块，通过所述功能表征解码模块输出由条件模态脑数据生成的目标模态脑数据；其中： 所述利用多模态脑数据集对所述多模态脑功能数据增强模型进行训练，包括： 对所述脑数据统一表征模块进行训练；所述脑数据统一表征模块的训练过程包括： 设定条件模态脑数据，将所述条件模态脑数据输入对应模态类型的脑数据预训练特征提取模块，得到所述条件模态脑数据的独热编码； 将各目标模态脑数据分别输入对应模态类型下的脑数据预训练特征提取模块,获取各目标模态脑数据的独热编码； 获取由所述条件模态脑数据与各目标模态脑数据组成的训练数据对，对所述训练数据对进行预处理后，按照第二设定比例划分为第二训练集和第二验证集，并设置第二训练次数； 将所述第二训练集输入脑数据超维度对齐模块，得到第二训练集中各训练数据对的统一空间特征和；其中，为条件模态脑数据的统一空间特征，为目标模态数据的统一空间特征； 将所述条件模态脑数据的独热编码、各目标模态脑数据的独热编码以及统一空间特征和分别输入脑数据统一表征模块的条件输入层，得到综合条件编码； 对所述统一空间特征进行随机采样，为随机采样的噪声水平，并将所述综合条件编码和噪声水平输入所述脑数据统一表征模块的时序注意力网络，得到第步的预测噪声，并利用去噪算法对所述预测噪声进行去噪，得到去噪后的预测表征； 根据所述第二训练次数对所述脑数据统一表征模块进行迭代训练，在每次迭代训练后用所述第二验证集进行验证，并在迭代结束后根据验证结果选择最佳参数作为最终的各模态类型对应的脑数据统一表征模块。

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