基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备

专利简介 该专利聚焦脑机接口、EEG方向，围绕“基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备”建立技术方案，用于支撑小舟科技在相关场景下的算法、采集或交互能力沉淀。核心内容包括：本申请涉及脑机接口技术领域，公开一种基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备。方法包括采集目标脑电信号数据集，通过层次密度聚类算法获取目标脑电信号数据集对应脑电信号数据的脑状态类别；提取对应的脑电数据在目标时… ## 基本信息 - 专利号：CN120045925B - 申请日期：2025-04-27 - 公开/授权日期：2025-07-25 - 申请人：小舟科技有限公司 - 发明人：周家俊 - 主题标签：脑机接口、EEG ## 摘要 本申请涉及脑机接口技术领域，公开一种基于图神经网络的脑电信号时空关联特征分析方法及设备。方法包括采集目标脑电信号数据集，通过层次密度聚类算法获取目标脑电信号数据集对应脑电信号数据的脑状态类别；提取对应的脑电数据在目标时间段的信号片段映射为二维灰度图像；从二维灰度图像中提取标志性元素和对应的级别；根据信号片段构建多尺度的层次模型，并在标志性元素中提取反映时空关联性的多尺度特征；计算二维灰度图像的重叠区域；根据标志性元素为模式、重叠区域信息为模式内容构建预设的目标主题的模式集合；利用模式集合训练预设的优化模型，用于结合二维灰度图像提取可视化时空关联特征，完成脑电信号数据的时空关联特征分析。 ## 来源链接 - 专利页面：https://patents.google.com/patent/CN120045925B/zh