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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于序数模式的多尺度皮层-肌肉耦合网络分析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：CN116687426B 。

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：202310668935.6，技术领域涉及：A61B5/372；该发明授权基于序数模式的多尺度皮层-肌肉耦合网络分析方法是由高云园;刘蓝田;冯益羽;孟明;马玉良;张卷卷设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于序数模式的多尺度皮层-肌肉耦合网络分析方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于序数模式的多尺度皮层‑肌肉耦合网络分析方法。本发明首先使用多元变分模态分解方法对脑肌电信号进行同时频尺度的分解，再对多分量信号使用多元二分时序分区转移网络方法计算耦合强度和耦合邻接矩阵，构建皮层‑肌肉耦合网络，使用复杂网络参数分析该耦合网络的特征。该方法在表现皮层‑肌肉之间信息传递的特征在不同握力模式之间变化方面具有优势，也展现出脑肌电信号之间的因果链接的分层特性，证实了方法在解构人体上肢运动时皮质和肌肉之间的内在联系和神经控制肌肉运动的机制方面的潜力。

本发明授权基于序数模式的多尺度皮层-肌肉耦合网络分析方法在权利要求书中公布了：1.基于序数模式的多尺度皮层-肌肉耦合网络分析方法，其特征在于：该方法包括如下步骤： 步骤1：对每个被试者的脑电和肌电通道的信号分解，得到脑肌电信号的各频带IMF分量； 步骤2：对于各个被试者的脑肌电信号的各频带IMF分量，在不同的延时下，使用多元二分时序分区转移网络因果推断算法计算得到m-OPTNs矩阵，对m-OPTNs矩阵设置硬阈值得到根据得到脑肌电通道信号之间的耦合强度；选择耦合强度最高的延时作为该被试者皮层-肌肉耦合网络的延时； 步骤3：将每个采样通道作为网络的节点，通过m-OPTNs算法得到的多层加权网络中的权重作为网络的连边，对于使用MVMD分解得到的各IMF分量，根据该被试者耦合强度最高的延时计算邻接矩阵，构建多层脑肌电信号耦合网络； 构建皮层-肌肉耦合网络时，为了确保因果链接识别结果的准确性、抑制虚假链接需要经过以下步骤： 对于该多层脑肌电信号耦合网络中的每一个节点Xm，由如下的公式找到它的km个父节点和lm个子节点 hmnτ表示邻接矩阵中第m行第n列的值，即多层加权网络中延时为τ层上的m序列对于n序列的耦合强度值； 对于两个节点Xm和Xn之间因果关系的确定，定义最小条件集合 通过设置最小条件集合中元素的个数上限，筛选得到最主要的邻居集合； 定义参数和 通过对设置阈值去除网络中的一些间接因果链接，如果则将Xn视作Xm的假链接；根据构建的多层脑肌电信号耦合网络，得到节点度、节点强度、介数、集聚系数和特征路径长度； 步骤4：使用多层脑肌电信号耦合网络中的节点度、节点强度、介数、集聚系数和特征路径长度几种网络参数，从网络水平和节点水平分析不同尺度之间脑肌电信号之间的耦合特性。

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