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龍圖騰網(wǎng)恭喜鄭州大學申請的專利基于多尺度成像的多模態(tài)特征融合腦電情感識別方法獲國家發(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：CN114767130B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-29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：202210440906.X，技術(shù)領域涉及：A61B5/372；該發(fā)明授權(quán)基于多尺度成像的多模態(tài)特征融合腦電情感識別方法是由徐華興;胡飛;常加興;毛曉波;李立國;鄭鵬遠設計研發(fā)完成，并于2022-04-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于多尺度成像的多模態(tài)特征融合腦電情感識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于多尺度成像的多模態(tài)特征融合腦電情感識別方法，將多尺度和時間序列成像算法相結(jié)合，通過把腦電圖信號轉(zhuǎn)換為圖像實現(xiàn)情感識別，與傳統(tǒng)的基于EEG信號的情感識別方法相比，不僅能夠保存腦電圖信號的空間信息，還能用多尺度算法減少計算量，找到潛在的腦電圖信號模式，同時將高維信息編碼到圖像中，使圖像包含豐富的信息，充分利用機器視覺的優(yōu)勢，使用2DCNN模型提取圖像的高維特征，通過不同的多模態(tài)特征融合方法，取得更好的情感分類結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)基于多尺度成像的多模態(tài)特征融合腦電情感識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多尺度成像的多模態(tài)特征融合腦電情感識別方法，其特征在于：包括以下步驟：S1，使用python代碼對原始的腦電信號進行基線去除，獲得第一腦電信號；S2，對所述第一腦電信號進行多尺度處理，獲得第二腦電信號；S3，使用時間序列成像算法將所述第二腦電信號轉(zhuǎn)為圖像，獲得N個圖像數(shù)據(jù)集；從第二腦電信號取n個值作為一個基本的時間序列單元，記作的整數(shù)；并設置取值的間隔d和取值的起始索引s；按不同間隔d求基本單元之間的差值，得到一個新的時間序列，記作，構(gòu)建MDF矩陣，將第二腦電信號的每個通道數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為圖像，再將圖像按照對應通道的物理位置拼接成一張大的圖像；S4，對N個所述圖像數(shù)據(jù)集進行數(shù)據(jù)增強，構(gòu)建N個樣本和標簽集；S5，N個所述樣本和標簽集分別通過ResNet模型和DNN-01模型，獲得N個第一特征向量；S6，N個所述第一特征向量通過組合形成3個第二特征向量；S7，3個所述第二特征向量分別通過DNN-02模型，形成多模態(tài)特征融合的腦電情感分類模型；S8，采用十折交叉驗證方法將S4步中的N個樣本和標簽集隨機劃分為十份，其中九份作為訓練數(shù)據(jù)，剩余一份作為測試數(shù)據(jù)，訓練所述多模態(tài)特征融合的腦電情感分類模型，獲得腦電情感分類識別模型。

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)人鄭州大學，其通訊地址為：450000 河南省鄭州市高新區(qū)科學大道100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)”。