郑州大学张利朋获国家专利权
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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于多维脑电特征融合的运动意图解码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：CN116671863B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202310223313.2，技术领域涉及：A61B5/00；该发明授权一种基于多维脑电特征融合的运动意图解码方法是由张利朋;胡玉霞;张锐设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多维脑电特征融合的运动意图解码方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于多维脑电特征融合的运动意图解码方法，依赖单一的运动准备电位特征已经严重制约了运动意图解码算法性能的提升。针对运动准备电位消失情况下的运动意图解码问题，本发明提出了一种多维脑电特征融合的解码方法，通过对比分析了运动准备电位正常和异常情况下运动准备过程的时频、脑网络和跨频耦合特征，并确定了可用于运动意图解码的脑电特征，结合上述的特征进行运动意图的解算，该方法能够提升运动准备电位消失情况下运动意图解码的准确率，为运动意图解码研究提供了新方法。
本发明授权一种基于多维脑电特征融合的运动意图解码方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多维脑电特征融合的运动意图解码方法，其特征在于，包括如下步骤： 1从脑电数据中提取0.1～4Hz每个通道的最小峰值、斜率、标准差和平均幅值形成低频时域特征矩阵，提取10～30Hz每个通道的平均能量特征形成高频能量特征矩阵，提取脑网络特征矩阵以及计算每个通道2Hz相位和10Hz幅值的调控指数作为特征得到跨频率耦合特征矩阵； 所述脑网络特征矩阵通过如下方式提取：首先计算对应受试者静息态和运动准备阶段所有试次的功能连接矩阵平均值，得到静息态和运动准备阶段两种情况下脑网络连接的模板；分别计算中心频率为Alpha和Beta频段的连接矩阵与其对应的模板的相关系数，将相关系数作为运动意图解码的脑电特征得到脑网络特征矩阵； 2将所述低频时域特征矩阵、高频能量特征矩阵、脑网络特征矩阵以及跨频率耦合特征矩阵四个行矩阵进行依次拼接得到同为行矩阵的融合后特征矩阵； 3将融合后特征矩阵输入训练好的支持向量机得到运动意图解码结果。
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