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龙图腾网获悉宁波芯联心医疗科技有限公司申请的专利基于植入式医疗芯片的调控监测信息可视化方法及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：CN120910328B 。

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：202511446664.5，技术领域涉及：G06F16/904；该发明授权基于植入式医疗芯片的调控监测信息可视化方法及系统是由马骏设计研发完成，并于2025-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于植入式医疗芯片的调控监测信息可视化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于植入式医疗芯片的调控监测信息可视化方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：获取原始活体神经信号，对原始活体神经信号进行信号特征抽象化，获得抽象化信号，能忽略对原始活体神经信号的限制，能将原始活体神经信号进行特征嵌入得到采样点数少的第一信号特征表示，将抽象化信号进行特征嵌入得到采样点数较少的第二信号特征表示，对第一信号特征表示进行噪声添加加入噪声，获得噪声化神经信号，因为抽象化的信号忽略了对原始活体神经信号的限制，此外可视化约束参量能提供不同可视化的信号参量，则基于可视化约束参量能准确得到可视化约束参量约束的可视化神经信号，提高可视化神经信号的可靠度。

本发明授权基于植入式医疗芯片的调控监测信息可视化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于植入式医疗芯片的调控监测信息可视化方法，其特征在于，包括： 获取原始活体神经信号，对所述原始活体神经信号进行信号特征抽象化，获得抽象化信号，将所述原始活体神经信号进行特征嵌入得到第一信号特征表示，将所述抽象化信号进行特征嵌入得到第二信号特征表示；所述原始活体神经信号的采样点数大于所述第一信号特征表示和所述第二信号特征表示的采样点数； 对所述第一信号特征表示进行噪声添加，获得噪声化神经信号； 获取可视化约束参量，将所述可视化约束参量映射为约束隐式表示数组，将所述第二信号特征表示映射为信号隐式表示数组，所述可视化约束参量用于描述可视化展示结果的可视化特征； 根据所述约束隐式表示数组以及所述信号隐式表示数组，对所述噪声化神经信号进行噪声去除，获得噪声清理过渡信号，将所述噪声清理过渡信号还原成符合目标可视化特征的可视化神经信号；所述原始活体神经信号与可视化神经信号的采样点数一致；其中，所述将所述原始活体神经信号进行特征嵌入得到第一信号特征表示，包括将所述原始活体神经信号加载到目标机器学习算法；所述目标机器学习算法包括隐空间映射分支组件，所述隐空间映射分支组件包括特征表示算子；基于所述特征表示算子对所述原始活体神经信号进行特征提取，获得所述原始活体神经信号的中心数组和分散数组；在所述原始活体神经信号的中心数组和分散数组中进行随意抽取，获得隐空间中心数组和隐空间分散数组，根据所述隐空间中心数组和所述隐空间分散数组生成第一信号特征表示；所述第一信号特征表示是在目标机器学习算法中的隐空间映射分支组件中生成的，所述隐空间映射分支组件包括标准化算子和池化算子； 所述对所述第一信号特征表示进行噪声添加，获得噪声化神经信号，包括获取噪声分布以及迭代次数s，基于所述标准化算子以及所述噪声分布对所述第一信号特征表示中动作电位的波形特征值进行标准化操作；s≥1；基于所述池化算子以及所述迭代次数s，对标准化的第一信号特征表示进行s次噪声添加，获得噪声化神经信号，其中，所述噪声分布表示加入噪声的置信度分布信息，所述迭代次数s表示根据所述噪声分布对所述第一信号特征表示加入噪声的程度。

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