买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利基于CycleGAN模型的多导联脑电信号的眼电伪迹自动识别与去除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：CN119564227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411633749.X，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权基于CycleGAN模型的多导联脑电信号的眼电伪迹自动识别与去除方法是由李沛洋;钟强健;黄伟杰;韩江渝;林睿婷;田银设计研发完成，并于2024-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CycleGAN模型的多导联脑电信号的眼电伪迹自动识别与去除方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于CycleGAN模型的多导联脑电信号的眼电伪迹自动识别与去除方法，属于生物电信号处理技术领域。该方法包括：采集被试人员的脑电信号数据并进行预处理；提取眼电伪迹并加入眼电伪迹信号库，将去除眼电伪迹的脑电信号加入干净脑电信号库；随机选取干净脑电信号和眼电伪迹，将眼电伪迹加入干净脑电信号得到含噪脑电信号，将干净脑电信号和含噪脑电信号输入CycleGAN模型中，对该模型进行训练；将采集的多导联脑电信号数据进行预处理再输入训练好的模型中，实现多导联脑电信号的眼电伪迹去除。本发明能够保留脑电信号中的有效信息用于其他脑电信号分析或应用，能够对多导联脑电信号中的眼电伪迹进行识别与去除。

本发明授权基于CycleGAN模型的多导联脑电信号的眼电伪迹自动识别与去除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CycleGAN模型的多导联脑电信号的眼电伪迹自动识别与去除方法，其特征在于，该方法包括：采集被试人员的脑电信号数据并进行预处理； 根据眼电伪迹在脑电信号中的分布特征，判断经过预处理的脑电信号数据中是否存在包含眼电伪迹的脑电信号；从包含眼电伪迹的脑电信号中提取眼电伪迹并加入眼电伪迹信号库，将去除眼电伪迹的脑电信号加入干净脑电信号库； 其中，根据眼电伪迹在脑电信号中的分布特征，即眼电伪迹在时域上有明显的大振幅电位变化且持续时间短的特征，检测脑电信号是否包含眼电伪迹，其过程包括：设置一个阈值，设置窗口大小为，在窗口内找出脑电信号的最大值和最小值： 若，则脑电信号包含眼电伪迹； 从所述干净脑电信号库中随机选取一个脑电信号，从所述眼电伪迹信号库中随机选取一个眼电伪迹，将眼电伪迹加入选取的脑电信号中得到含噪脑电信号，将选取的脑电信号和含噪脑电信号输入CycleGAN模型中，对该模型进行训练； 将眼电伪迹加入选取的脑电信号中得到含噪脑电信号包括：计算干净脑电信号的平均值： 式中，表示信号长度，表示干净脑电信号； 计算眼电伪迹的最小值： 计算差值，并将差值加在眼电伪迹信号中，以调整眼电伪迹信号的幅值，从而与干净脑电信号相匹配；在干净脑电信号中随机选择插入位置，并保证插入眼电伪迹不超过信号边界，即，L为眼电伪迹信号长度；选择插入位置后，将眼电伪迹插入干净脑电信号中，得到含噪脑电信号； 该模型包括生成器G和生成器F，以及判别器D_X和判别器D_Y；其中，生成器G用于将脑电信号从域X转换到域Y，生成器F用于将脑电信号从域Y转换到域X；判别器D_X用于判别输入脑电信号为来自域X的真实脑电信号或为生成器F生成的脑电信号，判别器D_Y用于判别输入脑电信号为来自域Y的真实脑电信号或为生成器G生成的脑电信号；所述CycleGAN模型采用循环一致性损失函数确保域间转换的脑电信号与原始脑电信号保持一致，同时采用对抗性损失确保生成的脑电信号尽可能接近真实脑电信号； 将采集的多导联脑电信号数据进行预处理，再输入训练好的CycleGAN模型中，实现多导联脑电信号的眼电伪迹去除。

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重庆邮电大学，其通讯地址为：400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。