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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种基于脑电数据的脑区因果关系识别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：CN116965834B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202310950139.1，技术领域涉及：A61B5/369；该发明授权一种基于脑电数据的脑区因果关系识别方法及系统是由陈炫志;蔡瑞初;陈薇设计研发完成，并于2023-07-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脑电数据的脑区因果关系识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脑电数据的脑区因果关系识别方法及系统，涉及脑区结构推理的技术领域，所述方法包括：对不同受试者个体的脑电数据进数据采集获得不同脑区的脑电数据；根据不同脑区的脑电数据，构建脑区之间的因果关系骨架；在因果关系骨架的基础上，为不同脑区之间建立非线性函数模型；利用非线性函数的因果性质确定脑区的二元因果关系方向；对于受到隐变量脑区变量影响而无法确定因果关系方向的脑区关系，基于因果关系骨架进一步分解至局部结构；在局部结构的基础上定位隐变量并识别余下脑区的多元因果关系方向。本发明能够找到能更符合大脑实际的工作机制，反映不同受试者的大脑工作机制的差异，得到更准确的脑区结构。

本发明授权一种基于脑电数据的脑区因果关系识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于脑电数据的脑区因果关系识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取不同脑区的脑电数据； S2：根据不同脑区的脑电数据，构建脑区之间的因果关系骨架图； S3:基于因果关系骨架图，建立不同脑区之间的非线性函数模型； S4：基于非线性函数模型，对所有脑区进行独立性测试分析，获得脑区间的二元因果关系方向； S5:判断是否所有脑区间均存在二元因果关系方向；若不是，则执行步骤S6；否则，执行步骤S8； S6：对因果关系骨架图进行结构分解，获得局部结构图； S7：基于局部结构图，对不存在二元因果关系方向的脑区进行独立性测试分析，获得不存在二元因果关系方向的脑区间的多元因果关系方向； S8：基于脑区间的二元因果关系方向或脑区间的多元因果关系方向获得脑区间的因果关系方向的识别结果； 所述S2的具体方法为：将不同脑区之间的全连接关系表示为完全无向图，基于完全无向图的结构，搜索和遍历任意两个脑区之间脑电数据中所蕴含的独立性关系；若任意两个脑区之间脑电数据的独立性关系检验结果成立，则移除相应脑区之间的连边；否则，保留相应脑区之间的连边，完成脑区之间的因果关系骨架图的构建； 假定当前脑区的脑电数据符合非线性加性函数和独立噪声影响的生成假设，为不同脑区之间建立非线性函数模型： 其中，和分别表示第i，j个脑区的脑电数据，表示第k个脑区的脑电数据，和分别表示第i个脑区的可观测直接父母集合和隐变量直接父母集合，表示从第j个脑区到第i脑区的可观测变量的三阶可微非线性函数映射，表示从第k个脑区到第i脑区的隐变量的三阶可微非线性函数映射，表示影响第i个脑区的随机噪声，不同脑区之间随机噪声相互独立。

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