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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种自适应阈值的深度展开脑源成像方法和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：CN119632577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411780951.5，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种自适应阈值的深度展开脑源成像方法和系统是由张军;谢晶设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自适应阈值的深度展开脑源成像方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自适应阈值的深度展开脑源成像方法和系统，涉及脑源成像技术领域，方法包括：获取训练脑电信号观测矩阵和真实源信号矩阵；采用训练脑电信号观测矩阵输入初始迭代收缩阈值深度展开网络，输出训练重建源信号矩阵；根据真实源信号矩阵和训练重建源信号矩阵确定损失函数值，通过最小化损失函数值确定目标迭代收缩阈值深度展开网络；采集实测脑电信号观测矩阵，通过目标迭代收缩阈值深度展开网络对实测脑电信号观测矩阵进行求解，输出目标重建源信号矩阵。将传统的ISTA算法展开为可训练的深度神经网络，有助于提高脑源成像可靠性。

本发明授权一种自适应阈值的深度展开脑源成像方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种自适应阈值的深度展开脑源成像方法，其特征在于，包括： 获取训练脑电信号观测矩阵和真实源信号矩阵； 采用所述训练脑电信号观测矩阵输入初始迭代收缩阈值深度展开网络，输出训练重建源信号矩阵； 根据所述真实源信号矩阵和所述训练重建源信号矩阵确定损失函数值，通过最小化损失函数值确定目标迭代收缩阈值深度展开网络； 采集实测脑电信号观测矩阵，通过目标迭代收缩阈值深度展开网络对所述实测脑电信号观测矩阵进行求解，输出目标重建源信号矩阵； 所述采用所述训练脑电信号观测矩阵输入初始迭代收缩阈值深度展开网络，输出训练重建源信号矩阵，包括： 构建关于脑电信号观测矩阵的信号损失函数； 基于所述训练脑电信号观测矩阵对所述信号损失函数迭代进行梯度下降运算和软阈值运算，输出训练重建源信号矩阵； 所述信号损失函数包括： ； 式中，为信号损失函数，为Frobenius范数的平方，为导联场矩阵，为源信号矩阵，为脑电信号观测矩阵，为第个源信号，为源信号数量，为正则化参数，为源信号矩阵的第个源信号，为迭代次数； 所述梯度下降运算包括： ； 式中，为梯度，为lipschitz常数，为导联场矩阵的转置； 所述软阈值运算包括： ； 其中，，； 式中，为软阈值算子的变量，为阈值参数，为软阈值算子，为符号函数。

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