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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于非线性脑电信号特征融合的动态脑网络聚类方法与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：CN119867787B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411972895.5，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权基于非线性脑电信号特征融合的动态脑网络聚类方法与系统是由叶建宏;杨东昊;刘宏宇;史文彬设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于非线性脑电信号特征融合的动态脑网络聚类方法与系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于非线性脑电信号特征融合的动态脑网络聚类方法与系统，属于神经科学和信息技术交叉领域。该方法具体过程为：数据采集与处理：利用多个电极采集受试者的脑电信号；动态认知网络构建：采用滑动窗划分每一个频段的多维脑电信号，提取同一时刻时间窗内的两组相同频段的不同通道脑电信号获取相位锁相值，构建动态功能脑网络并得到多频段多通道动态功能连接矩阵；动态网络聚类：将每一连接矩阵作为独立的簇，通过将距离最短的两个簇合并构成一个新的簇的方式实现动态网络聚类，形成非完全二叉树；针对所述非完全二叉树，从最顶层的簇开始，自上而下访问，进行簇的合并与剔除，使得簇在设定的范围区间内，最终实现动态脑网络聚类。

本发明授权基于非线性脑电信号特征融合的动态脑网络聚类方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于非线性脑电信号特征融合的动态脑网络聚类方法，其特征在于，具体过程为： 数据采集与处理：利用多个电极采集受试者的脑电信号；对所采集的脑电信号进行预处理；针对每个电极采集的脑电信号，采用掩膜经验模态分解法提取脑电信号频段； 动态认知网络构建：采用滑动窗划分每一个频段的多维脑电信号，提取同一时刻时间窗内的两组相同频段的不同通道脑电信号，计算两两通道之间脑电信号的瞬时相位时间序列并获取相位锁相值；以采集数据的通道作为网络节点，相位锁相值作为节点之间的连接边，形成动态功能脑网络，得到多频段多通道动态功能连接矩阵， 动态网络聚类：将每一连接矩阵作为独立的簇，通过将距离最短的两个簇合并构成一个新的簇的方式实现动态网络聚类，形成非完全二叉树；针对所述非完全二叉树，从最顶层的簇开始，自上而下访问，进行簇的合并与剔除，使得簇在设定的范围区间内，最终实现动态脑网络聚类； 两个簇A和B之间的距离为： 其中，Ai与Bj是簇A和B的子簇，nA与nB表示子簇的数目，与指子簇Ai与Bj中所包含矩阵的个数，NA和NB表示簇A和B所包含矩阵的数目，dAi,Bj表示子簇Ai与Bj之间的距离，dAi,Bj基于Ai与Bj中所包含矩阵之间的距离计算获得，两个矩阵P和Q之间的距离dP,Q由以下公式计算： 其中，dstrength为矩阵P和Q之间的连接强度相似度，dstructure为P和Q之间的连接结构相似度。

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