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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于多模态融合改善焦虑的特异性神经反馈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：CN115517687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202211121246.5，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权基于多模态融合改善焦虑的特异性神经反馈系统是由卢青;姚志剑;张鹏设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态融合改善焦虑的特异性神经反馈系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于多模态融合改善焦虑的特异性神经反馈训练系统，通过脑磁图信号向脑电的投射策略，形成特异性脑电信号，用于焦虑情绪的调控和改善。本发明属于医疗技术领域，包括相互连接的脑电图采集模块、实时处理模块与视觉反馈模块；实现了从信号采集—信号处理—信号反馈—信号采集的完整治疗闭环。本发明通过对脑电信号进行实时解码分析与特征提取，并且使用多模态特融合的特异性映射模型，建立反应情绪相关核心脑区如杏仁核实时活动的特异性脑电映射信号，具备更强的空间准确性与症状特异性；应用特异性映射信号进行神经反馈治疗，可以辅助制定个体化、多疗程的神经调控训练，改善用户的焦虑情绪，为用户提供了一个非侵入的便捷的神经调控平台。

本发明授权基于多模态融合改善焦虑的特异性神经反馈系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态融合改善焦虑的特异性神经反馈系统，其特征在于，包括相互连接的脑电图采集模块1、实时处理模块2与视觉反馈模块3， 所述脑电图采集模块1与实时处理模块2相连接，所述实时处理模块2与视觉反馈模块3相连接，所述视觉反馈模块3与脑电图采集模块1相连接，从而构成一个闭环系统； 其中，所述脑电图采集模块1包括相互连接的采集单元11及通讯单元一12，所述通讯单元一12与实时处理模块2中的通讯单元二21相连， 所述实时处理模块2包括相互连接的通讯单元二21、数据预处理模块22、特征提取单元23及多模态特异性信号构建单元24， 所述多模态特异性信号构建单元24采用多模态特异性信号构建单元与视觉反馈模块3中的范式控制单元31相连， 所述视觉反馈模块3包括范式控制单元31及显示单元32； 在所述脑电图采集模块1中，所述采集单元11采集脑电信号封装后通过通讯单元一12发送至实时处理模块2； 所述实时处理模块2中的通讯单元二21从脑电图采集模块1获取脑电数据后，先经由数据预处理模块22对脑电图信号进行预处理，再经由特征提取单元23进行解码，通过多模态特异性信号构建单元24，解码后的信号通过多模态特异性映射模型，获得情绪相关核心脑区活动的实时特异性映射信号； 所述实时处理模块2产生的特异性映射信号经过所述视觉反馈模块3中的范式控制单元31封装，最后显示单元32显示引导语与封装的特异性信号反馈信息； 所述特异性映射模型的构建步骤具体如下： 1、脑电脑磁同步采集实验：通过在高电磁屏蔽的脑磁图室进行脑电图与脑磁图同步采集实验，进行情绪面孔相关生理范式的信号采集，获取脑电图、脑磁图同步数据； 2、脑电图信号特征提取：通过信息熵一致性约束、脑电时频分析的方法，提取脑电信号的多通道多频段特征信息； 3、脑磁图信号预处理：对于步骤1内的脑磁信号，通过信号滤波与通道筛选、去噪丢弃、独立成分分析及时频分析的方法，获取任务态脑磁图数据； 4、脑磁图信号特征提取：对于步骤3内的脑磁信号，通过时频分析、线性约束最小方差源重建方法，获取全脑神经活动源头信号估计； 5、靶向区域源信号提取：对于步骤4内的源信号估计，通过多元对称正交化、AAL模版坐标坐标挖球的分析方法，获取情绪靶向脑区的特异性神经活动源信号； 6、特异性映射模型搭建：对步骤2、5内的脑电多频段特征与脑磁情绪靶向脑区的特异性神经活动源信号，通过卷积神经网络构建脑电与脑磁的特异性映射模型，以皮层脑电信号表征情绪相关脑区特征性活动信号； 具体的，所述的线性约束最小方差源重建方法如下：满足线性约束式的条件下，找到使滤波器输出方差最小化的Wq0，即所谓的线性约束最小方差，其线性约束式可表现为： WTq0Lq0＝I 式中，q0表示源空间中任一位置，Wq0表示该位置的空间滤波器，Lq0表示正向问题中该位置的导联矩阵，与神经活动源信息以及脑磁图传感器的位置相关，I为单位矩阵； 线性约束最小方差源重建方法中，线性约束确保感兴趣信号可以通过滤波器，而方差最小化，最优化地分配滤波器的阻带响应，使输出信号的方差最小，在数学上的表示为： 且WTq0Lq0＝I 式中，tr{}表示求迹，y表示滤波器输出的信号，Cy表示y的方差； 上式利用拉格朗日算子得到以下解： Wq0＝[LTq0C-1Lq0]-1LTq0C-1x 由此通过脑磁图皮层电极测量信号x，源空间中任一位置的源估计信号y，计算公式为： y＝WTq0x 步骤6所属的特异性映射模型构建方法为，以步骤5中得到的情绪靶向脑区的特异性神经活动源信号y为金标准，以脑电多频段多通道特征为输入，进行回归分析，公式示意如下： y＝W*E 式中，E为64*8的脑电通道、频段特征矩阵，y为特异性神经活动源信号，W表示回归分析方法。

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