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龍圖騰網獲悉長春理工大學;吉林大學第一醫院申請的專利一種基于CEEMDAN與GLM融合的神經血管耦合動態建模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：CN120544925B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202511039827.8，技術領域涉及：G16H50/50；該發明授權一種基于CEEMDAN與GLM融合的神經血管耦合動態建模方法是由陳曉娟;王明洋;宮玉琳;李貞蘭;陳曉偉;胡命嘉設計研發完成，并于2025-07-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于CEEMDAN與GLM融合的神經血管耦合動態建模方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于CEEMDAN與GLM融合的神經血管耦合動態建模方法，涉及生物信號處理技術領域，通過引入白噪聲增強的集合經驗模態分解策略，對EEG信號進行自適應非參數化頻帶分割，無需預設頻帶邊界即可捕獲個體特異性神經振蕩模式（如卒中后的β?γ混合節律或γ頻段異常增強）。同時，將CEEMDAN生成的本征模態函數時變頻譜特征嵌入GLM模型的血流動力學響應函數重構過程，通過能量熵加權機制動態提取個體化神經振蕩特征，定量解析病理狀態下神經血流動態耦合的時空異質性。此方法不僅克服了傳統固定頻帶劃分的生理局限性，更通過抗模態混疊的自適應分解技術，顯著提升了病理噪聲環境下非平穩信號的解析精度，為神經血管耦合機制研究提供了動態建模框架。

本發明授權一種基于CEEMDAN與GLM融合的神經血管耦合動態建模方法在權利要求書中公布了：1.一種基于CEEMDAN與GLM融合的神經血管耦合動態建模方法，其特征在于，包括以下步驟： 1獲取信號數據：同步采集EEG信號和fNIRS信號，按任務階段分割并標記時間戳； 2完全經驗模態分解和模態獲取：對EEG信號進行CEEMDAN分解，生成多個本征模態函數IMF； 3IMF-GLM分析框架構建： 計算各IMF的時域能量占比和能量熵； 按降序保留前M個IMF，再根據閾值篩選出前N個核心IMF； 分別從各個核心IMF提取瞬時頻率、時變能量熵，形成各IMF的特征集； 同時建立由頻段功率構建的GLM模型和常用的Boxcar模型作為對照； 構建CEEMDAN的GLM模型： ； 其中：為任務觸發信號；為特征集提取的EEG衍生特征； 分析HbOHbR信號： ； 其中，為血氧信號，為噪聲項，通過對比模型間回歸系數與激活模式，量化病理狀態下神經-血流動態耦合的時空異質性； （4）多維度評估： 基于回歸系數的統計特性分析； 基于ROC曲線的模型性能評估。

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長春理工大學;吉林大學第一醫院，其通訊地址為：130012 吉林省長春市衛星路7089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”。