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龍圖騰網獲悉沈陽東軟智能醫療科技研究院有限公司;東北大學申請的專利一種多模態信號的分析方法、裝置及設備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：CN116327199B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202211712844.X，技術領域涉及：A61B5/22；該發明授權一種多模態信號的分析方法、裝置及設備是由朱寶峰;程萬軍;張霞;劉積仁設計研發完成，并于2022-12-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多模態信號的分析方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本申請公開了一種多模態信號的分析方法、裝置及設備，采集第一用戶的目標部位運動時的視頻數據，從中提取人體關鍵點位置，得到目標部位對應的隨時間變化的第一肌肉力學曲線。同時采集第一用戶的第一腦電信號，輸入腦電分析模型，得到第一腦電信號對應的隨時間變化的分類結果。將第一肌肉力學曲線與第一腦電信號對應的分類結果建立映射關系。采集第二用戶想象目標部位運動時的第二腦電信號輸入腦電分析模型，得到第二腦電信號對應的隨時間變化的分類結果。根據映射關系以及第二腦電信號對應的隨時間變化的分類結果，得到目標部位對應的隨時間變化的第二肌肉力學曲線。通過運動想象產生肌力量化分析，對如何進行目標部位的運動訓練提供理論支持。

本發明授權一種多模態信號的分析方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種多模態信號的分析方法，其特征在于，所述方法包括： 采集第一用戶的目標部位運動時的視頻數據，從所述視頻數據中提取人體關鍵點的位置，根據所述人體關鍵點的位置得到所述目標部位對應的隨時間變化的第一肌肉力學曲線；所述第一肌肉力學曲線表征隨時間變化的所述目標部位對應的相應肌肉的肌力值； 采集所述第一用戶的目標部位運動時的第一腦電信號，將所述第一腦電信號輸入腦電分析模型，得到所述第一腦電信號對應的隨時間變化的分類結果； 將所述隨時間變化的第一肌肉力學曲線與所述第一腦電信號對應的隨時間變化的分類結果，建立映射關系； 采集第二用戶想象目標部位運動時的第二腦電信號，將所述第二腦電信號輸入所述腦電分析模型，得到所述第二腦電信號對應的隨時間變化的分類結果； 根據所述映射關系以及所述第二腦電信號對應的隨時間變化的分類結果，得到所述目標部位對應的隨時間變化的第二肌肉力學曲線；所述第二肌肉力學曲線表征隨時間變化的所述目標部位對應的相應肌肉的理論肌力值； 所述腦電分析模型包括數據轉換模塊以及分類模塊，所述分類模塊包括相連的第一卷積層、至少一個第一處理模塊、第一數學運算模塊、第一激活層以及全連接層，所述第一處理模塊包括相連的DEG模塊以及連接運算模塊； 所述采集所述第一用戶的目標部位運動時的第一腦電信號，將所述第一腦電信號輸入腦電分析模型，得到所述第一腦電信號對應的隨時間變化的分類結果，包括： 采集所述第一用戶的目標部位運動時的第一腦電信號，將所述第一腦電信號輸入所述數據轉換模塊，將所述第一腦電信號轉換為初始頻域腦電信號，取所述初始頻域腦電信號中非負頻率段的幅值，得到頻域腦電信號； 將所述頻域腦電信號輸入分類模塊，利用所述第一卷積層對所述頻域腦電信號進行卷積計算，利用所述DEG模塊對輸入所述DEG模塊的信號逐秒分解后進行運算，利用所述連接運算模塊將所述DEG模塊的輸出結果進行連接運算，利用所述第一數學運算模塊將所述第一處理模塊的輸出結果進行目標數學運算，經過所述第一激活層以及所述全連接層輸出所述第一腦電信號對應的隨時間變化的分類結果； 所述腦電分析模型還包括連接于所述數據轉換模塊與所述分類模塊之間的自監督學習模塊，所述自監督學習模塊包括編碼器、長短期記憶人工神經網絡LSTM模塊以及解碼器，所述自監督學習模塊用于對所述頻域腦電信號進行自監督學習，重新得到頻域腦電信號。

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沈陽東軟智能醫療科技研究院有限公司;東北大學，其通訊地址為：110167 遼寧省沈陽市渾南區創新路175-2號419室；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”。