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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京航空航天大學(xué)申請的專利一種基于OPM-MEG和RSA的多變量神經(jīng)解碼方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119700124B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510176737.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/245；該發(fā)明授權(quán)一種基于OPM-MEG和RSA的多變量神經(jīng)解碼方法是由高陽;劉長增;寧曉琳;吳煥琦設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-02-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于OPM-MEG和RSA的多變量神經(jīng)解碼方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于OPM?MEG和RSA的多變量神經(jīng)解碼方法，屬于生物醫(yī)學(xué)工程技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：獲取靜息態(tài)結(jié)構(gòu)性MRI數(shù)據(jù)與OPM?MEG掃描圖像進行聯(lián)合配準；播放聽覺刺激并完成OPM?MEG數(shù)據(jù)采集，預(yù)處理數(shù)據(jù)，得到分段數(shù)據(jù)；在分段數(shù)據(jù)水平上對同一聽覺刺激的不同試次進行平均并構(gòu)建神經(jīng)反應(yīng)模式向量，逐時間點計算所有可能的兩兩刺激對的皮爾遜相關(guān)性，得到表征相似性矩陣及神經(jīng)反應(yīng)模式相似性平均結(jié)果；逐時間點確定具有差異的時間點；估計每位受試者的源激活時間序列，使用T檢驗確定激活區(qū)域。本發(fā)明能夠在表征空間中通過計算神經(jīng)反應(yīng)模式的距離，揭示大腦的解碼表征過程，從而更全面地理解大腦在特定任務(wù)或條件下的響應(yīng)模式。

本發(fā)明授權(quán)一種基于OPM-MEG和RSA的多變量神經(jīng)解碼方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于OPM-MEG和RSA的多變量神經(jīng)解碼方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1、獲取靜息態(tài)結(jié)構(gòu)性MRI數(shù)據(jù)并進行分割處理； 步驟S2、基于結(jié)構(gòu)光掃描儀對已佩戴OPM-MEG傳感器頭盔的受試者進行掃描，獲得掃描圖像并與分割處理后的MRI數(shù)據(jù)進行聯(lián)合配準； 步驟S3、播放聽覺刺激并完成OPM-MEG數(shù)據(jù)采集； 步驟S4、對采集到的OPM-MEG數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，得到分段數(shù)據(jù)； 步驟S5、在分段數(shù)據(jù)水平上對同一聽覺刺激的不同試次進行平均并構(gòu)建神經(jīng)反應(yīng)模式向量，逐時間點計算所有可能的兩兩刺激對的皮爾遜相關(guān)性； 步驟S6、根據(jù)所述步驟S5的結(jié)果得到時間維度上的表征相似性矩陣，將表征相似性矩陣非對角線元素取平均，對所有受試者進行所述步驟S6的操作，得到神經(jīng)反應(yīng)模式相似性平均結(jié)果； 步驟S7、逐時間點進行非參數(shù)Wilcoxon秩和檢驗，確定具有差異的時間點； 步驟S8、通過MNE-Python估計每位受試者的源激活時間序列； 步驟S9、將所述步驟S8的結(jié)果投射到公共大腦模板上并在所有受試者間進行平均，使用T檢驗確定激活區(qū)域。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：100191 北京市海淀區(qū)學(xué)院路37號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。