天津理工大学高强获国家专利权
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龙图腾网获悉天津理工大学申请的专利一种稳态视觉诱发电位分析方法、系统及设备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：CN116831600B 。
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：202310920580.5，技术领域涉及：A61B5/378；该发明授权一种稳态视觉诱发电位分析方法、系统及设备是由高强;程美怡;李晓林;陈思;秦文静;孙磊;宋雨;刘俊杰设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种稳态视觉诱发电位分析方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种稳态视觉诱发电位分析方法、系统及设备，涉及SSVEP分析领域，该方法包括：获取多通道脑电信号，并对所述多通道脑电信号进行预处理，生成SSVEP信号；根据时间域特征提取模块提取所述SSVEP信号的时间域特征；根据频域特征提取模块提取所述SSVEP信号的频域特征；融合所述时间域特征以及所述频域特征，生成时频融合特征；将所述时频融合特征通过注意力机制模块，生成用一组特征权重表示的加权损失函数以及深层特征；基于所述加权损失函数，将所述深层特征输入至二分类器中，输出SSVEP分类结果；所述二分类器的数量与所述深层特征的维数相等。本发明能够提高SSVEP分类结果的正确率。
本发明授权一种稳态视觉诱发电位分析方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种稳态视觉诱发电位分析方法，其特征在于，包括： 获取多通道脑电信号，并对所述多通道脑电信号进行预处理，生成SSVEP信号； 根据时间域特征提取模块提取所述SSVEP信号的时间域特征； 根据频域特征提取模块提取所述SSVEP信号的频域特征； 融合所述时间域特征以及所述频域特征，生成时频融合特征； 将所述时频融合特征通过注意力机制模块，生成用一组特征权重表示的加权损失函数以及深层特征；所述深层特征为： 其中，为时频融合特征，为第一个所述全连接层的权重，为第一个所述全连接层的权重，为第一个所述全连接层的偏置，为第二个所述全连接层的偏置，BN为批归一化处理，relu为ReLU激活函数，tanh为Tanh激活函数；T为转置矩阵； 基于所述加权损失函数，将所述深层特征输入至二分类器中，输出SSVEP分类结果；所述二分类器的数量与所述深层特征的维数相等。
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