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龍圖騰網獲悉西安郵電大學申請的專利一種基于PLI-Relief的腦電通道選擇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：CN114931385B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202210517910.1，技術領域涉及：A61B5/369；該發明授權一種基于PLI-Relief的腦電通道選擇方法是由賀炎;王忠民;趙玉鵬;范琳;張潔;衡霞;張榮;梁琛;王文浪設計研發完成，并于2022-05-12向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于PLI-Relief的腦電通道選擇方法在說明書摘要公布了：本發明涉及智能交通領域和腦電信號通道選擇技術，具體涉及一種基于PLI?Relief的腦電通道選擇方法。該方法包括以下步驟：采集疲勞駕駛腦電數據并進行預處理，去除偽跡成分；基于通道各信號間相位滯后指數構建關聯矩陣；二值化關聯矩陣并構建腦功能網絡，根據網絡屬性實現通道初選；提取初選通道腦電信號的功率譜密度特征并利用Relief算法對通道按權重排序；采用準確率選擇法確定最優通道并據此進行疲勞狀態識別。本發明的優點是：所設計的通道選擇方法綜合考慮了腦電信號的時頻特征和各通道信號之間的功能連接關系，在保持較高識別準確率的同時大幅減少了通道數量，為可穿戴腦電疲勞駕駛監測設備的設計提供了可實施的方案。

本發明授權一種基于PLI-Relief的腦電通道選擇方法在權利要求書中公布了：1.一種基于PLI-Relief的腦電通道選擇方法，其特征在于包括以下步驟： 步驟1：使用腦電設備實時采集被試執行駕駛任務時的腦電信號； 步驟2：對原始腦電數據進行預處理； 步驟3：采用相位滯后指數PhaseLagIndex，PLI度量通道之間的功能連接關系，選擇閾值對PLI矩陣進行二值化，構建腦功能網絡，根據網絡屬性選擇相位同步性較高的通道作為初選通道；其中，兩個通道信號之間的PLI值表示為： 其中，N表示時間點的個數，Δφreltn表示兩個信號在時間點n處的相位差，sign是一個符號函數，當函數的自變量為正值時其輸出為1，當自變量為負值時其輸出為-1，當自變量為0時其輸出為0；PLI的值域為[0，1]，當PLI的值等于0時，說明兩個EEG信號的相位差分布完全對稱，否則，PLI的值越大，對應的兩組EEG信號的相位差分布越不對稱； 步驟4：對每位被試，計算初選通道的功率譜密度特征，將每個通道當作一個特征，然后利用Relief算法得到各初選通道的權重，并且將所有初選通道的權重歸一化在[-1,1]之間，把所有被試的該通道權重進行加和，得到和個體無關的每個初選通道的權重；其中，利用Relief算法計算初選通道權重的公式為： 其中，xih是第i個i的取值是從1到k樣本xi的同類樣本中的最近鄰樣本，xim是樣本xi的異類樣本中的最近鄰樣本，代表樣本xi在特征j上的取值，和同理；代表樣本xi和樣本xih在特征j上的距離，距離的計算根據特征j的類型分為兩種，對離散型特征： 對連續型特征： 代表樣本xi和樣本xim之間的距離，計算方法和相同，特征的權重越大，說明該特征和樣本的類別更為相關，也更適用于進行樣本的分類，反之，則表示該特征與樣本的類別關系不大，不適用于進行樣本的分類任務； 步驟5：按照權重大小對T個初選通道進行排序，從權值最大的通道開始分別取前N個通道特征進行組合，N的取值從1到T，然后通過常用的分類算法進行疲勞狀態分類，得到每種通道特征組合所對應的準確率，隨著通道數目的增加，當疲勞狀態識別準確率變化比較小時，則選擇當前的準確率對應的通道組合為最優通道選擇結果。

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西安郵電大學，其通訊地址為：710121 陜西省西安市長安區西長安街西安郵電大學長安校區437信箱；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”。