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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学;四川大学申请的专利基于脑电的红外背景下飞机识别的大脑认知机制研究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：CN115349872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202210982320.6，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权基于脑电的红外背景下飞机识别的大脑认知机制研究方法是由王文;冯静雯;张军鹏;李雨婷;陈柱鸿;孙婧婷;张驰;韩家诚;尚宇轩;颜林枫;崔光彬设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于脑电的红外背景下飞机识别的大脑认知机制研究方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑电的红外背景下飞机识别的大脑认知机制研究方法，包括：选取实验对象并确定实验流程；对实验得到的数据进行预处理；对预处理得到的数据通过机器学习进行解码分类；对脑电进行溯源分析；构建格兰杰因果网络，通过脑网络的构建，对飞机识别认知过程中各个脑区之间的协作情况展开研究。本发明针对红外背景下的飞机这一人造物的物体识别过程，基于飞机识别实验进程中的任务态脑电构建脑网络，尝试对人脑识别飞机的认知机制展开解析。

本发明授权基于脑电的红外背景下飞机识别的大脑认知机制研究方法在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电的红外背景下飞机识别的大脑认知机制研究方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、选取实验对象并确定实验流程； 步骤2、对实验得到的数据进行预处理； 所述步骤2具体包括： 首先，排除数据存在问题的被试实验对象；其次，通过EGI设备配套软件NetStation去除fMRI带来的伪迹；然后，使用EEGLAB做进一步预处理； 使用EEGLAB做进一步预处理具体包括以下步骤： 1定位电极并删除四个无用电极，无用电极包括用于采集心电的E32、E43以及用于采集眼电的E62、E63； 2通过周围三个电极的信号平均值对接触不良的坏导进行插值替换； 3采用0.3-45Hz的FIR带通滤波器进行滤波，其中陷波为50Hz； 4降采样，将采样率降低到500Hz以提高计算速度； 5重参考，将各通道脑电的参考方式转换为平均参考； 6分段，截取正确反应的数据段，其中，正确识别到飞机并按了键，定义为yes1；正确识别到没有飞机并未按键，定义为no1，将yes1、no1两种情况下图片刺激前后的-20,300ms作为目标数据段并进行基线校正； 7删除坏段并基于ICA进行伪迹的识别与剔除，最终得到有效数据段的数量； 步骤3、对预处理得到的数据通过机器学习进行解码分类； 所述步骤3还包括： 将全脑分为前、中、后三个部分，分别基于全脑和三个部分分区内的多通道脑电时域信号进行解码，以初步探索大脑的飞机识别过程中，除位于大脑后部的枕颞叶参与之外，是否还有其它远程的脑区对飞机的有效识别作出贡献； 步骤4、对脑电进行溯源分析； 在步骤4中，通过Brainstorm工具箱对各个被试的各段数据采用分布式源模型进行溯源反演，具体包括以下步骤： 首先，将源空间约束在大脑皮层，并采用OpenMEEGBEM算法计算头模型；然后，采用最小范数估计的方法进行源估计，并采用sLORETA算法进行归一化；同时，使用Desikan-Killiany图谱将大脑皮层分为68个脑区； 步骤5、构建格兰杰因果网络，通过脑网络的构建，对飞机识别认知过程中各个脑区之间的协作情况展开研究； 在步骤5中，利用基于MATLAB的Brainstorm工具包，将溯源后的68个脑区作为网络节点，构建了68*68的格兰杰因果网络，即GC网络连接矩阵。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军空军军医大学;四川大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市长乐西路169号第四军医大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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