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龙图腾网获悉杭州神踪科技有限公司申请的专利一种基于融合脑电非对称网络的脑电信号处理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：CN121221128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511795756.4，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种基于融合脑电非对称网络的脑电信号处理方法及系统是由钱霖泽;王肃杰;王凯平;孙煜设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于融合脑电非对称网络的脑电信号处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于融合脑电非对称网络的脑电信号处理方法及系统，所述方法通过获取受试者的脑电信号；基于所述脑电信号，构建至少两个非对称脑连接矩阵，所述矩阵表征了大脑网络的不同或互补的连接特性；提出一种非对称网络双向融合ANBF算法，对所述多个非对称连接矩阵进行迭代融合，生成一个整合了互补信息的融合网络矩阵；基于该融合网络矩阵提取特征并应用机器学习或深度学习模型，对与受试者相关的生理或认知状态进行评估；本发明通过一种创新的双向稀疏核迭代策略，有效解决了现有技术中基于单一脑电网络进行评估性能不稳定的问题，显著提升了脑电分析的准确性与鲁棒性。

本发明授权一种基于融合脑电非对称网络的脑电信号处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于融合脑电非对称网络的脑电信号处理方法，其特征在于，包括以下步骤： a、通过脑电图EEG设备采集受试者的大脑神经电活动信号； b、基于所述大脑神经电活动信号，构建至少两个非对称脑连接矩阵； c、对所述至少两个非对称脑连接矩阵应用非对称网络双向融合算法进行融合，以生成一个融合网络矩阵； d、从所述融合网络矩阵中提取一个或多个特征，并将所述特征输入到一个预先训练的模型中，以生成对所述受试者的生理或认知状态的评估结果； 所述步骤c中的非对称网络双向融合算法包括： c1、对每一个非对称脑连接矩阵，分别构建一个行稀疏核矩阵和一个列稀疏核矩阵，所述行稀疏核矩阵和列稀疏核矩阵保留了原矩阵每行或每列中连接强度最强的部分连接； c2、对每一个非对称脑连接矩阵进行初始化，得到对应的初始状态矩阵； c3、通过一迭代过程更新每一个状态矩阵，其中每次更新是基于该矩阵自身的行、列稀疏核矩阵以及所有其他矩阵在前一次迭代中的状态进行计算的； c4、待迭代过程收敛后，将所有更新后的状态矩阵进行整合，得到所述融合网络矩阵。

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