一种基于多被试数据合并对抗训练的运动想象解码方法（脑科学、人工智能、脑机接口、脑眼融合、脑电信号、人机交互、卒中康复）

本发明公开了一种基于多被试数据合并对抗训练的运动想象解码方法，该解码方法采用多被试数据合并对抗训练运动想象分类模型，交替使用正向训练与逆向训练来训练运动想象分类模型，使模型专注于运动想象任务的特征提取，在跨时段和跨被试方面具有更好的鲁棒性，解决了多被试合并训练运动想象分类模型时准确率较低的问题，有效地提高多被试数据合并时的训练效果，在现实应用如卒中康复当中更具实用性；同时，本发明拓宽了模型训练数据的获取来源，减少了单个被试需要采集的数据量，能够缓解脑电数据采集困难，训练样本匮乏的问题；同时，与传统一对一的模型训练方式相比，本发明的分类准确率较高。

《一种基于多被试数据合并对抗训练的运动想象解码方法（脑科学、人工智能、脑机接口、脑眼融合、脑电信号、人机交互、卒中康复）》是一发明专利，专利号为 202410462478X，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为孔万增;赵添逸;张建海;朱莉，申请日期为2024-04-17，公开（公告）日期为2025-05-09，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/2415 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：手部康复器械、神经工程、医疗智能设备、中风康复、神经康复科、脑损伤、居家智能康复、精神分裂症、阿尔茨海默病、帕金森病、抑郁症。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于多被试数据合并对抗训练的运动想象解码方法，该解码方法采用多被试数据合并对抗训练运动想象分类模型，交替使用正向训练与逆向训练来训练运动想象分类模型，使模型专注于运动想象任务的特征提取，在跨时段和跨被试方面具有更好的鲁棒性，解决了多被试合并训练运动想象分类模型时准确率较低的问题，有效地提高多被试数据合并时的训练效果，在现实应用如卒中康复当中更具实用性；同时，本发明拓宽了模型训练数据的获取来源，减少了单个被试需要采集的数据量，能够缓解脑电数据采集困难，训练样本匮乏的问题；同时，与传统一对一的模型训练方式相比，本发明的分类准确率较高。

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