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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于雙向回溯最大信息系數的腦肌耦合分析方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116010782B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211682883.X，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權一種基于雙向回溯最大信息系數的腦肌耦合分析方法是由佘青山;金國美;馬玉良;孫明旭;申濤設計研發完成，并于2022-12-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于雙向回溯最大信息系數的腦肌耦合分析方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于雙向回溯最大信息系數的腦肌耦合分析方法。本發明首先進行腦電和表面肌電信號的同步采集并進行預處理，其次用切比雪夫II型帶通濾波器得到特定頻段，再用雙向回溯最大信息系數值對特定頻段的腦肌電信號進行計算，最后進行不同特征頻段上的雙向腦肌耦合分析。本發明為探究運動功能控制機制提供有效的方法，具有良好的應用前景。

本發明授權一種基于雙向回溯最大信息系數的腦肌耦合分析方法在權利要求書中公布了：1.一種基于雙向回溯最大信息系數的腦肌耦合分析方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，同步采集腦電和表面肌電信號；對所述腦電和表面肌電信號進行預處理，得到預處理后的信號； 步驟2，用切比雪夫II型帶通濾波器處理所述預處理后的信號，得到beta頻段的子帶信號和gamma頻段的子帶信號；其中，所述beta頻段是15Hz～30Hz，gamma頻段為31Hz～60Hz； 步驟3，將步驟1采集到的所述腦電和表面肌電信號用時間序列表示，得到腦電時間序列和表面肌電時間序列；使用散點圖的形式表示腦電時間序列和表面肌電時間序列之間的關系，得到分布在二維空間中的散點圖，將所述二維空間的橫縱軸進行劃分網格化，使用χ2測驗方法，找到使互信息最大的網格化方案； 分別計算beta頻段的子帶信號和gamma頻段的子帶信號的雙向回溯最大信息系數BBMIC，計算方法如下： 定義步驟2中得到的beta頻段的子帶信號和gamma頻段的子帶信號中任意一個子帶信號中的腦電信號為X，表面肌電信號為Y；通過引入時滯參數τ來判別兩個信號之間信息傳輸的方向，雙向回溯最大信息系數BBMIC按以下公式計算得到： 其中，IX,Y,τ為X,Y在時延τ下的互信息值，x,y分別為橫軸和縱軸的網格數量；當BBMIC取得最大值時所對應的τ為負時說明方向為X→Y，為正時說明方向為Y→X； 選取預設時間區間內的若干BBMIC進行求和，得到所述腦電信號和表面肌電信號之間的總信息流CBBMIC： 步驟4，采用步驟3計算所得的所述腦電信號和表面肌電信號之間的總信息流CBBMIC進行不同特征頻段上的雙向腦肌耦合分析。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州電子科技大學，其通訊地址為：310018 浙江省杭州市錢塘新區白楊街道2號大街1158號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。