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龍圖騰網獲悉南昌大學申請的專利一種視覺腦機接口信號解碼方法及其系統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：CN120215717B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510418985.8，技術領域涉及：G06F3/01；該發明授權一種視覺腦機接口信號解碼方法及其系統是由魏慶國;黃生威設計研發完成，并于2025-04-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種視覺腦機接口信號解碼方法及其系統在說明書摘要公布了：本發明涉及腦科學技術和計算機技術領域，尤其是涉及一種視覺腦機接口信號解碼方法及其系統。包括構建視覺腦機濾波器組，獲取腦電數據，將其變換為多個子帶信號；構建卷積神經網絡，以提取每一子帶信號對應的信號特征，將信號特征沿通道拼接以匯集形成一個聚合的特征圖；構建時間核選擇網絡，對拼接后的特征圖進行權重值計算以得到加權后的特征圖；對加權后的特征圖展平，得到一維特征向量；構建分類模塊以對一維特征向量進行映射分類，輸出腦電數據的刺激頻率。本發明通過選擇時間核來優化特征提取，精確地捕獲了穩態視覺誘發電位信號的特征模式。通過擴展卷積核的感受野，強調了任務相關的特征模式，顯著提高了模型的分類性能和泛化能力。

本發明授權一種視覺腦機接口信號解碼方法及其系統在權利要求書中公布了：1.一種視覺腦機接口信號解碼方法，其特征在于，包括： S101，構建視覺腦機的濾波器組，所述濾波器組包括多個帶通濾波器； S102，獲取腦電數據，根據所述濾波器組將所述腦電數據變換為多個子帶信號； S103，構建卷積神經網絡，所述卷積神經網絡包含多個卷積層； S104，根據卷積神經網絡提取每一卷積層下子帶信號對應的信號特征，將所述信號特征沿通道拼接以匯集形成一個聚合的特征圖； S105，構建時間核選擇網絡，根據所述時間核選擇網絡對所述拼接后的特征圖進行權重值計算，其中所述時間核選擇網絡包括膨脹卷積和分組卷積，具體包括： 在拼接后的特征圖中通過時間核選擇網絡兩個分支上的膨脹卷積和分組卷積分別計算特征圖不同位置的特征； 根據兩個分支的膨脹卷積和分組卷積運算：與，基于膨脹卷積和分組卷積以構造兩個具有不同擴展感受野的卷積，所述擴展感受野的關系如下： ， 其中，為感受野，d為膨脹率，k為卷積核； 膨脹卷積感受野相對同等卷積核大小的普通卷積感受野的大小表示如下： ； 根據兩個具有不同感受野的卷積進行特征提取以獲得輸入特征圖中的信息，如下式 ， 式中為輸入特征圖，為分支的膨脹卷積和分組卷積運算； 對來自不同尺度卷積核的特征進行時間選擇以獲得時間選擇掩碼； 根據所述時間選擇掩碼進行點積計算，基于所述點積計算和某一核大小為（1,1）的卷積運算以得到一個具有N個通道的時間選擇權重圖， ； 式中，為點積計算，為卷積計算，為第i個通道，N為通道數； S106，根據所計算得到的權重值對所述拼接后的特征圖進行加權以得到加權后的特征圖； S107，將所述加權后的特征圖展平，得到一維特征向量； S108，構建分類模塊，所述分類模塊包括一個完全連接層和歸一化指數函數； S109，根據所述分類模塊中完全連接層和歸一化指數函數對所述一維特征向量進行映射分類，以輸出腦電數據的刺激頻率。

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南昌大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市紅谷灘區學府大道999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”。