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龙图腾网获悉四川大学华西医院;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种基于多频段特征的脑磁图质量评估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：CN120616542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511148555.5，技术领域涉及：A61B5/245；该发明授权一种基于多频段特征的脑磁图质量评估方法是由陈佳妮;杨万里;肖坤涛设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多频段特征的脑磁图质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多频段特征的脑磁图质量评估方法，属于脑磁图处理技术领域。本发明采集参考信号与患者的脑磁图信号，在频域将二者划分为5个频段，经各频段信号合并及iFFT变换后得到频段融合时域信号；随后将该融合信号与患者脑磁图信号进行线性混合以生成混合信号；接着，对混合信号的每帧分别进行FFT变换以提取5组深度特征和频谱特征，并通过小波变换提取小波特征；再将上述三类特征拼接并进行维度对齐，形成特征图；最后将特征图输入U‑Net结构的深度学习网络，从而得到混合信号的信号质量评估结果。该方法通过多频段特征的融合与深度学习网络的处理，有效提升了脑磁图质量评估的精度。

本发明授权一种基于多频段特征的脑磁图质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多频段特征的脑磁图质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集参考信号和患者的脑磁图信号，在频域，将两种信号划分为5个频段，并在每个频段进行信号合并和iFFT变换，得到频段融合时域信号； S2、将频段融合时域信号与患者的脑磁图信号进行线性混合，得到混合信号； S3、对混合信号的每帧进行FFT变换，并分为5个频段，提取5组深度特征和频谱特征； S4、对混合信号的每帧进行小波变换，提取小波特征； S5、将小波特征、深度特征和频谱特征进行拼接和维度对齐，得到特征图； S6、将特征图输入U-Net结构的深度学习网络中，得到混合信号的信号质量评估结果； 所述S1包括以下分步骤： S11、采集空房间的信号作为参考信号； S12、分别对参考信号和患者的脑磁图信号进行预处理，得到参考预处理信号和脑磁图预处理信号； S13、分别将参考预处理信号和脑磁图预处理信号转换到频域，并均划分为5个频段； S14、对参考预处理信号的每个频段中所有频点的幅值进行缩放； S15、将参考预处理信号的每个缩放后的频段与脑磁图预处理信号的同一频段进行合并，得到合并频段，将5个合并频段进行加窗补偿、重叠相加和iFFT变换，得到频段融合时域信号； 深度特征的获取过程包括：采用卷积核对多帧混合子信号的同一频段提取深度特征； 频谱特征包括：振幅能量和振幅能量的标准差，具体获取过程包括：提取每帧混合子信号的同一频段的振幅能量，提取各帧混合子信号的同一频段的振幅能量的标准差； 所述S4包括以下分步骤： S41、对混合信号进行分帧，得到多帧混合子信号； S42、将每帧混合子信号进行分块，对每块信号进行离散小波变换，得到小波变换域信号； S43、将小波变换域信号中各个子带划分为5个频段； S44、根据小波变换域信号对应的5个频段，提取小波特征； 所述S43的具体过程包括：将子带0划分到Delta频段，将子带1划分到Theta频段，将子带2划分到Alpha频段，将子带3至子带6划分到Beta频段，将子带7至子带24划分到Gamma频段。

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四川大学华西医院;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：610000 四川省成都市武侯区国学巷37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”。

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