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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利脑电信号的分类处理方法、装置、设备及介质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：CN116616796B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202310573902.3，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权脑电信号的分类处理方法、装置、设备及介质是由张旭龙;王健宗;朱可欣设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑电信号的分类处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数字医疗技术领域，尤其是一种脑电信号的分类处理方法、装置、设备及介质。该方法获取具备时间序列属性的脑电信号，按照预设时长对脑电信号进行切分，确定切分后的N个子信号，在预设频段上对每个子信号分别提取功率谱密度，根据预设频段、N个功率谱密度和N个子信号的时序关系，将脑电信号转化为脑电时频图，在对其提取噪声得到特征信息，基于预设的调和参数和至少两种类型的激活函数构建调和函数，使用调和函数融合所有特征信息，在融合结果满足预设条件时，确定脑电信号属于预设噪声分布对应的噪声类别，实现对脑电信号是否为噪声的判定，并分析出了噪声类别，提高在后续进行情绪识别、指令转移等医疗数字化的场景中使用的准确度。

本发明授权脑电信号的分类处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种脑电信号的分类处理方法，其特征在于，所述分类处理方法包括： 获取具备时间序列属性的脑电信号，按照预设时长对所述脑电信号进行切分，确定切分后的N个子信号，N为大于零的整数； 在预设频段上对每个子信号分别提取功率谱密度，得到N个功率谱密度，根据所述预设频段、所述N个功率谱密度和所述N个子信号的时序关系，将所述脑电信号转化为脑电时频图，对所述脑电时频图进行噪声特征提取，得到表征噪声的特征信息； 基于预设的调和参数和至少两种类型的激活函数，构建调和函数，使用所述调和函数对应的全连接层对所有特征信息进行融合，得到融合结果，所述预设的调和参数为根据预设的噪声分布构建； 在检测到所述融合结果满足预设条件时，确定所述脑电信号属于所述预设的噪声分布对应的噪声类别； 对所述脑电时频图进行噪声特征提取，得到表征噪声的特征信息包括： 将所述脑电时频图输入时频特征提取模型，输出表征噪声的特征信息； 其中，所述时频特征提取模型包括卷积层、双向长短期记忆层和长短期记忆层，将所述脑电时频图输入时频特征提取模型，输出表征噪声的特征信息包括： 将所述脑电时频图输入所述卷积层，输出卷积结果； 将所述卷积结果输入所述双向长短期记忆层，输出初步特征提取结果，将所述初步特征提取结果输入所述长短期记忆层，输出表征噪声的特征信息，其中，所述卷积层为三层一维卷积层，所述长短期记忆层和所述双向长短期记忆层均为一层，所述时频特征提取模型与后续的全连接层联合训练。

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