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龙图腾网获悉东华大学申请的专利一种基于脉冲神经网络的精神分裂症脑电数据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：CN121040862B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511557425.7，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于脉冲神经网络的精神分裂症脑电数据识别方法是由王子剑;王浩;何超;杨坤雨;张晨阳;戴志旺设计研发完成，并于2025-10-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经网络的精神分裂症脑电数据识别方法在说明书摘要公布了：一种基于脉冲神经网络的精神分裂症脑电数据识别方法，采集精神分裂症患者和健康对照者的脑电数据；对原始数据进行预处理；包括信号滤波、伪迹去除、信号分段和数据标准化；提取多尺度时空特征，包括时频特征、功能连接特征和空间特征；包括时频特征提取、功能连接特征提取和特征融合三个步骤；构建三层脉冲神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层；基于脉冲神经网络构建大脑分区之间的连接模型；使用改进的反向传播算法训练网络；分析精神分裂症患者和健康人的大脑分区连接模式差异。本发明通过模拟大脑神经元的动态活动，构建精神分裂症患者和健康人信号区分的大脑分区连接模型，实现对精神分裂症分类准确率的提升。

本发明授权一种基于脉冲神经网络的精神分裂症脑电数据识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的精神分裂症脑电数据识别方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤S1：数据采集与预处理：首先采集精神分裂症患者和健康对照者的脑电数据，采样率为1000Hz，使用128导联脑电仪记录10分钟的静息状态数据；对原始数据进行预处理，包括信号滤波、伪迹去除、信号分段和数据标准化，得到高质量的数据片段； 步骤S2：特征提取：从预处理后的数据中提取多尺度时空特征，包括时频特征提取、功能连接特征提取和特征融合；时频特征提取使用小波变换提取，功能连接特征使用相位锁定值计算，特征融合基于标准脑图谱将电极映射到解剖学脑区； 步骤S3：脉冲神经网络构建：构建三层脉冲神经网络，包括输入层、隐藏层和输出层；输入层接收预处理后的脑电数据，隐藏层包含多个脉冲神经元，模拟大脑皮层神经元，输出层用于分类决策； 步骤S4：大脑分区连接模型构建：基于脉冲神经网络构建大脑分区之间的连接模型，考虑解剖学距离的约束，使用改进的STDP学习规则计算神经元之间的连接权重； 步骤S5：模型训练与优化：使用改进的反向传播算法训练三层脉冲神经网络，采用自适应学习率和动量项优化训练过程，使用早停策略防止过拟合； 步骤S6：分类：使用训练好的三层脉冲神经网络对脑电数据进行分类，分析精神分裂症患者和健康人的大脑分区连接模式差异。

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