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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种结合脑电和功能性近红外光谱的运动想象识别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：CN120392020B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202510530937.8，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种结合脑电和功能性近红外光谱的运动想象识别方法是由高云园;张政楠;卢姜文;孟伯勋;席旭刚设计研发完成，并于2025-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合脑电和功能性近红外光谱的运动想象识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种结合脑电和功能性近红外光谱的运动想象识别方法，通过多通道采集系统同步获取运动想象任务下的脑电信号EEG与功能性近红外光谱信号fNIRS数据，对采集到的两种模态数据进行预处理及数据增强。针对两种信号的特性，分别提取EEG的时频特征和空域特征、fNIRS的空域特征；为每个模态特征设计掩码自编码器进行预训练；最后结合预训练所得到的参数通过跨模态交叉注意力机制进行特征融合，并通过交叉熵损失进行训练。本发明提升运动想象识别的精度，有效结合EEG和fNIRS的独立信息与互补信息。

本发明授权一种结合脑电和功能性近红外光谱的运动想象识别方法在权利要求书中公布了：1.一种结合脑电和功能性近红外光谱的运动想象识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：根据运动想象实验范式设置实验，同步采集受试者在运动想象任务下的脑电信号EEG数据与功能性近红外光谱信号fNIRS数据，对采集到的同步数据进行预处理并进行数据增强； 步骤二：提取EEG的时频特征和空域特征、fNIRS的空域特征，将上述特征通过深度掩码自编码器进行预训练，提取特征的低维表征，得到编码器的训练权重； 步骤三：将预训练得到的编码器作为初始权重，将EEG的时频特征和空域特征、fNIRS的空域特征通过跨模态交叉注意力机制进行融合，将融合结果通过交叉熵损失进行分类； 所述步骤三具体包括： S3.1：加载步骤二训练完成的子掩码自编码器参数，对融合分类模型的编码器模块进行参数初始化，保留预训练阶段学习的抗噪特征提取能力；将EEG时频特征EEG空域特征fNIRS空域特征分别输入对应编码器，生成对应低维表征Zi； S3.2：通过针对异质性数据的跨模态交叉注意力机制对多模态特征进行交互融合，包括模态内交叉注意力机制与跨模态交叉注意力机制，在EEG模态内注意力机制中，将时频特征作为Query，空域特征作为KeyValue，过程可表示如下： 其中Wqt、Wkts和Wvts为可学习参数矩阵，σ表示层归一化，通过交叉注意力机制实现EEG时频特征与功能连接网络进行融合，计算过程如下： 其中fn和gn表示用于维度映射的映射函数，在跨模态交叉注意力机制中，分别以EEG空域特征为Query，fNIRS空域特征为KeyValue，计算EEG空域特征主导的跨模态注意力；以fNIRS空域特征为Query，EEG空域特征为KeyValue，计算fNIRS空域特征主导的跨模态注意力。

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