概况
根据本月的专利技术动态，汇总了41项专利，这些专利横跨多个不同的技术领域。其中，发明专利38项，实用新型专利3项。总共涉及187位发明人，申请人则来自29个不同主体，包括20家企业实体和9所高校或研究机构。
技术领域分布
神经信号处理与脑机接口 | 17 | A61B5/04:诊断。 |
神经调控与刺激治疗 | 10 | A61N1/36:刺激用假体装置。 |
信号采集与处理硬件 | 6 | G06N3/063:神经网络模拟硬件。 |
植入式与穿戴式医疗设备 | 6 | G06F3/01:人机交互设备。 |
智能康复与护理辅助 | 5 | A61B5/22:测量人体力学特性。 |
自适应算法与参数调整 | 5 | G06F18/10:机器学习。 |
触觉反馈与信号编解码 | 4 | G06F3/041:触觉反馈输入设备。 |
迁移学习与闭环自适应系统 | 3 | G06N3/096:迁移学习在神经网络中的应用。 |
张量计算与高级数据分析 | 2 | G06F18/2411:张量分解在机器学习中的应用。 |
牙科修复与咬合重建 | 1 | A61C13/08:牙齿替代物。 |
图片来源：技术发展分析报告
申请人排行
申请人排行AI解析内容
根据所掌握的数据，可以对“神经信号解码”技术领域的专利申请人情况进行如下归纳与分析：
一、单位类型分布
从申请人的性质来看，主要分为以下几类：
高校及科研机构：
浙江大学、大连理工大学、南方科技大学、北京航空航天大学、清华大学：共5家，合计专利数量为12件，占总数的26.67%。
这表明我国在该技术领域中，高校和科研机构是重要的研发主体，具备较强的基础研究和技术积累能力。
医疗机构：
首都医科大学附属北京天坛医院：1家，专利数量为1件，占比2.22%。
医疗机构的参与说明该技术在临床应用方面已有初步探索，可能涉及脑机接口、神经康复等方向。
企业单位：
维沃移动通信有限公司、武汉衷华脑机融合科技发展有限公司、北京智冉医疗科技有限公司：共3家，合计专利数量为7件，占比15.56%。
企业参与度相对较低，但头部通信企业和医疗科技公司已开始布局，显示出一定的产业化潜力。
国家实验室/平台型机构：
临港国家实验室：1家，专利数量为1件，占比2.22%。
国家级科研平台的介入体现了国家战略层面对该技术的关注和支持。
二、地域分布情况
虽然未直接提供各申请人的所在地信息，但从单位名称可大致推测其所在区域：
华南地区（广东）：
南方科技大学、维沃移动通信有限公司（总部位于东莞）。
华东地区（浙江、上海）：
浙江大学、临港国家实验室（位于上海）。
华北地区（北京）：
清华大学、北京航空航天大学、首都医科大学附属北京天坛医院、北京智冉医疗科技有限公司。
东北地区（辽宁）：
大连理工大学。
华中地区（湖北）：
武汉衷华脑机融合科技发展有限公司。
由此可见，该技术的研发活动在全国多个重点区域均有分布，尤其集中在经济发达、科研资源丰富的地区，如北京、广东、浙江等地。
三、专利数量分布
拥有3项专利的单位：维沃移动通信有限公司、浙江大学（各3项）；
拥有2项专利的单位：共5家，包括高校、企业和科研机构；
拥有1项专利的单位：共3家，均为顶尖高校、医院或国家级实验室。
整体来看，专利数量分布较为分散，尚未形成绝对垄断格局。前两名申请人仅各占6.67%，说明该技术领域仍处于多点突破、竞争激烈的早期发展阶段。
四、研发竞争情况分析
竞争格局尚属开放：
没有单一机构占据主导地位，前10名申请人中既有高校、也有企业、医院和科研平台，说明该技术领域尚未形成明显的龙头企业或技术壁垒。
产学研协同趋势初现：
高校与企业在部分项目上可能存在合作，例如脑机接口相关技术研发往往需要医学、工程、计算机等多学科交叉，未来有望进一步推动产学研深度融合。
技术创新活跃，应用前景广阔：
神经信号解码作为脑机接口的核心技术之一，其在医疗康复、人机交互、智能辅助设备等领域具有广泛应用前景。当前专利申请的多样性也反映出技术路线多样、应用场景多元的特点。
五、总结
综上所述，“神经信号解码”技术领域目前呈现出多主体参与、地域分布广泛、技术路线多样等特点。高校和科研机构仍是主要创新力量，企业在其中的参与度逐步提升，预示着该技术正由基础研究向应用转化迈进。未来随着政策支持和技术进步，该领域有望迎来更快速的发展，并在医疗健康、人工智能等产业中发挥重要作用。
专利地域分布
专利地域分布AI解析内容
根据所掌握的数据，可以发现神经信号解码领域的专利技术分布呈现出一定的区域集中性。北京、浙江和广东三个地区在该领域中表现尤为突出，均以8项专利并列第一，各自占比19.51%，合计占据了全国近60%的专利数量，显示出这三个地区在神经信号解码领域的技术创新能力和研发活跃程度处于全国领先地位。
北京作为首都，拥有众多高校和科研机构，具备强大的科研资源和人才优势，是国家科技创新的核心区域之一；浙江和广东则依托发达的民营经济和制造业基础，结合较强的科技成果转化能力，在技术创新方面表现抢眼。
相比之下，湖北、上海各拥有3项专利，占比7.32%，在该领域也有一定技术积累和创新能力。江西、河南、陕西三地各有2项专利，占比4.88%，表明这些地区的相关技术研发尚处于起步阶段或相对薄弱。吉林与安徽各拥有1项专利，占比2.44%，说明其在该领域的创新活跃度较低，或者尚未形成明显的产业集聚效应。
从竞争格局来看，北京、浙江、广东三地形成了“第一梯队”，竞争激烈且技术实力接近；湖北、上海为“第二梯队”，具备一定的研发基础但与前三名存在明显差距；其余地区则属于“第三梯队”，专利数量较少，整体竞争力较弱。
总体来看，神经信号解码领域的技术创新高度集中在经济发达、科研资源丰富或产业基础雄厚的地区，未来随着脑科学和神经工程等前沿技术的发展，这些领先地区可能将进一步巩固其技术优势。同时，其他地区也应加强政策引导和技术扶持，推动本地企业和科研机构在该领域的布局与发展，以缩小区域间的技术差距。
法律状态分布
图片来源：技术发展分析报告
法律状态分布AI解析内容
根据所掌握的数据，可以对该技术领域的专利活跃程度进行如下分析：
从整体上看，神经信号解码这一技术领域共有40件专利记录（17+10+8+2+2+1=40），其中处于“公开”状态的专利数量最多，达到17件，占比高达42.5%。这表明该技术领域目前正处于较为活跃的研发和申请阶段，大量新申请的专利尚未进入授权或审查的后期阶段。
其次，“实质审查的生效”专利占20%，说明有一定数量的专利已经通过初步审查并进入实质审查流程，这是技术成熟度逐步提升、具备一定转化潜力的表现。而“授权”专利占比为25%（10件），反映出已有相当一部分技术成果获得了正式保护，具有较高的技术价值和应用前景。
另一方面，存在少量的“驳回”、“视为撤回”以及“专利权终止”的情况（合计约12.5%），这可能意味着部分申请未能满足授权要求，或者申请人主动放弃了某些技术方案的保护，也可能与技术更新迭代较快有关。
综上所述，神经信号解码技术领域的专利整体呈现出较高的活跃度和发展潜力，处于快速创新和技术积累阶段，未来有望在医疗、脑机接口、人工智能等领域实现更广泛的应用与商业化。
创新点与技术突破
创新点：
面瘫修复系统 | 提供闭环反馈机制以实现对面瘫患者的动态监测与个性化治疗。 | 一种面瘫闭环修复系统及面瘫闭环修复方法 |
DBS参数调整 | 通过自适应算法优化深部脑刺激参数，提高治疗效果和患者舒适度。 | 一种自适应DBS参数调整方法及装置 |
脑机接口上位机 | 为脑机接口设备提供高效的数据处理和控制平台，增强交互能力。 | 一种用于脑机接口设备的上位机系统 |
牙列缺失咬颌重建 | 结合数字化技术进行精准咬颌重建，并实时监测恢复过程。 | 一种牙列缺失患者咬颌重建及恢复监测系统及其方法 |
神经信号采集 | 改进信号处理装置以提升神经信号采集的精度和稳定性。 | 信号处理装置和神经信号采集系统 |
多模态神经刺激 | 利用多种刺激方式协同作用，提高神经康复的效果和效率。 | 自适应多模态神经刺激协同方法及穿戴装置 |
智能护理康复 | 引入智能化手段辅助护理康复，提升患者生活质量。 | 用于护理康复的智能辅助方法和系统 |
脑机电极评估 | 开发了针对脑机接口电极性能的全面评估体系，确保其可靠性。 | 用于脑机接口电极的性能评估方法、装置及介质 |
脉冲神经网络建模 | 构建高效的脉冲神经网络模型，模拟生物神经系统行为。 | 一种脉冲神经网络建模方法、系统及其应用 |
触觉信号编解码 | 实现了触觉信号的高效编码与解码，促进感知反馈技术进步。 | 触觉信号编码方法、触觉信号解码方法、装置及设备 |
片上脑控制系统 | 设计了一种集成化的片上脑智能复合体控制系统，便于实验研究。 | 一种片上脑智能复合体控制系统及其构建和训练方法 |
神经信号解码 | 提出新的神经信号解码策略，提高信息提取效率。 | 神经信号解码方法和装置、电子设备及存储介质 |
跟踪定位技术 | 开发了高精度的跟踪定位方案，适用于医疗和康复场景。 | 跟踪定位方法、装置、设备及可读存储介质 |
神经信号处理 | 优化神经信号处理流程，减少延迟并提高解析质量。 | 一种神经信号处理方法及装置 |
触觉信号编解码II | 进一步完善触觉信号的编解码机制，支持更复杂的感知任务。 | 触觉信号编码方法、触觉信号解码方法及相关设备 |
触觉信号编解码III | 在不同设备间实现一致性的触觉信号处理标准。 | 触觉信号编码方法、触觉信号解码方法、装置及设备 |
神经信号读出电路 | 设计专用电路以提高神经信号读取的速度和灵敏度。 | 神经信号读出电路、神经接口系统及其控制方法 |
脑电信号捕捉 | 增强了脑电波信号的捕捉能力和分析深度。 | 一种脑电波信号增强捕捉方法及分析系统 |
嗅觉辅助增强 | 创建基于脑-机-脑接口的嗅觉辅助系统，扩展感官交互方式。 | 一种基于脑-机-脑接口的嗅觉辅助增强系统 |
脑机互适应学习 | 实现脑机系统的双向适应，提高用户与机器之间的协同效率。 | 脑机融合的脑机互适应学习方法 |
神经信号处理II | 进一步优化神经信号处理的技术细节，满足多样化需求。 | 一种神经信号处理方法、装置、设备及存储介质 |
脊髓损伤修复 | 利用光电神经调控技术促进脊髓损伤后的功能恢复。 | 基于光电神经调控技术的脊髓损伤修复装置 |
睡眠增强系统 | 开发可增强睡眠质量的神经调控系统，改善睡眠障碍。 | 一种可增强睡眠的神经调控系统 |
神经元群估计 | 建立神经元群模型参数和状态的精确估计方法。 | 一种神经元群模型的参数和状态估计方法 |
默认网络分析 | 深入分析静息态人脑默认网络的功能与结构耦合关系。 | 一种静息态人脑默认网络功能与结构耦合分析方法 |
动物群体脑电同步 | 实现动物群体脑电同步化学习训练，探索集体认知机制。 | 用于动物群体脑电同步化学习训练系统 |
ADC设计 | 设计可重构SS/SAR ADC用于生物神经信号处理，提高灵活性和效率。 | 一种应用于生物神经信号处理的可重构SS/SAR ADC |
代数拓扑分析 | 应用代数拓扑方法分析任务态脑电信号，揭示新的特征模式。 | 一种基于代数拓扑的任务态脑电信号分析方法 |
脑功能网络建模 | 构建静息态同步EEG#fMRI的脑功能网络模型，深化理解大脑活动。 | 一种静息态同步EEG#fMRI的脑功能网络建模方法 |
自适应信号处理 | 开发自适应脑神经信号处理系统，适应个体差异和变化环境。 | 一种自适应的脑神经信号处理方法及系统 |
动作模拟装置 | 基于浅层神经信号监测实现动作模拟，简化操作流程。 | 基于浅层神经信号监测和转化的动作模拟装置 |
技术突破：
手指运动轨迹解码 | 精确解码猕猴运动皮层的手指运动轨迹，推动脑机接口应用发展。 | 一种用于解码猕猴运动皮层精确手指运动轨迹的方法 |
运动想象解码 | 提高了运动想象脑机接口信号的解码速度和准确性。 | 一种运动想象脑机接口的解码方法、存储介质、设备 |
全植入脑控装置 | 研发微型全植入式脑控装置，拓展临床应用场景。 | 一种全植入微型脑控装置及方法 |
张量计算解码 | 采用张量计算方法提升神经信号解码的维度和复杂性处理能力。 | 基于张量计算的神经信号解码方法及装置 |
植入式脑机接口 | 开发高性能植入式脑机接口系统，实现长期稳定的信息传输。 | 一种植入式脑机接口系统及其信息处理方法 |
迁移学习解码 | 运用迁移学习技术改善稳态视觉诱发电位脑机接口的解码性能。 | 基于迁移学习的稳态视觉诱发电位脑机接口信号解码方法 |
闭环自适应解码 | 基于强化学习的闭环自适应解码方法显著提升了脑机接口响应速度和准确率。 | 一种基于强化学习的闭环自适应脑机接口解码方法及装置 |
自供能脑机接口 | 创新性地实现无需外部电源的脑机接口系统，延长使用时间。 | 自供能脑机接口系统及其应用方法 |
机械臂控制 | 结合MI-SSVEP混合脑机接口实现对机械臂的精准控制。 | 基于MI-SSVEP混合式脑机接口的机械臂控制方法 |
膀胱功能修复 | 研制植入式膀胱功能修复系统，解决泌尿系统疾病难题。 | 一种植入式膀胱功能修复系统 |
应用前景
以下是基于应用前景的简要分析及排行：
1 | 一种面瘫闭环修复系统及面瘫闭环修复方法 | 该专利可广泛应用于面瘫患者的康复治疗中，通过闭环反馈机制实现个性化、动态化的神经刺激，提升治疗效果，未来可用于家庭康复设备或医院神经科智能化治疗平台。 |
2 | 一种自适应DBS参数调整方法及装置 | 适用于帕金森病及其他神经系统疾病的深部脑刺激治疗，能够根据患者实时状态自动优化刺激参数，提高治疗精准度，具备在个性化医疗和远程医疗中的应用潜力。 |
3 | 一种用于脑机接口设备的上位机系统 | 为脑机接口系统的数据管理与控制提供高效平台，适用于科研实验、康复训练以及脑控设备开发，是构建智能脑机交互系统的关键组成部分。 |
4 | 一种牙列缺失患者咬颌重建及恢复监测系统及其方法 | 在口腔修复学中具有重要应用价值，可用于术后咬合功能评估与康复指导，提升义齿佩戴舒适度与功能性，适用于数字化口腔诊疗系统建设。 |
5 | 信号处理装置和神经信号采集系统 | 作为神经科学研究的基础工具，可广泛应用于脑电、肌电等生物电信号的采集与分析，支持脑机接口、康复工程等领域的发展。 |
6 | 自适应多模态神经刺激协同方法及穿戴装置 | 适用于神经康复、认知增强和疼痛管理等领域，通过多种刺激方式协同作用提升干预效果，适合开发便携式个人健康管理和辅助学习设备。 |
7 | 用于护理康复的智能辅助方法和系统 | 可用于老年人照护、术后康复及慢性病管理，结合人工智能与传感技术，提升护理效率与个性化水平，适用于智慧养老和居家健康管理场景。 |
8 | 用于脑机接口电极的性能评估方法、装置及介质 | 有助于提升脑机接口系统的稳定性与可靠性，适用于电极材料研发、质量控制及临床应用前评估，是推动脑机接口实用化的重要技术支撑。 |
9 | 一种用于解码猕猴运动皮层精确手指运动轨迹的方法 | 为脑机接口研究提供动物模型基础，有助于理解大脑运动控制机制，推动仿生假肢、神经康复机器人等前沿技术的发展。 |
10 | 一种运动想象脑机接口的解码方法、存储介质、设备 | 适用于非侵入式脑机接口系统，可用于残障人士辅助控制、游戏娱乐、注意力训练等领域，具备良好的商业化前景。 |
11 | 一种脉冲神经网络建模方法、系统及其应用 | 为类脑计算和神经仿真提供技术支持，可用于智能控制系统、模式识别、脑疾病模拟等方面的研究与应用。 |
12 | 触觉信号编码方法、触觉信号解码方法、装置及设备 | 在虚拟现实、远程操作、神经假体等领域具有广泛应用前景，可提升人机交互的真实感与沉浸体验。 |
13 | 一种片上脑智能复合体控制系统及其构建和训练方法 | 推动类脑芯片与神经形态计算的发展，有望应用于边缘计算、智能终端、自主学习系统等高阶人工智能领域。 |
14 | 神经信号解码方法和装置、电子设备及存储介质 | 为脑机接口的数据处理提供核心技术，适用于实时脑电分析、情绪识别、意识状态监测等多样化应用场景。 |
15 | 跟踪定位方法、装置、设备及可读存储介质 | 可用于脑电实验中的空间定位、康复训练中的动作捕捉，也可拓展至工业自动化、智能安防等需要精确定位的场景。 |
16 | 一种神经信号处理方法及装置 | 作为通用型信号处理技术，适用于脑电、心电、肌电信号的提取与分析，是各类生理监测与诊断系统的核心模块。 |
17 | 触觉信号编码方法、触觉信号解码方法及相关设备 | 可应用于触觉反馈系统、远程手术培训、虚拟现实手套等产品，提升用户感知交互的真实性和响应速度。 |
18 | 触觉信号编码方法、触觉信号解码方法、装置及设备 | 进一步完善触觉信息处理体系，为构建完整的触觉通信链路提供技术支撑，助力下一代人机交互设备的研发。 |
19 | 神经信号读出电路、神经接口系统及其控制方法 | 适用于高精度神经信号采集系统，是实现脑机接口稳定运行的关键硬件部分，对提升系统集成度和实用性具有重要意义。 |
20 | 一种全植入微型脑控装置及方法 | 代表脑机接口向完全植入式方向发展的趋势，可用于瘫痪患者神经替代控制、意识障碍干预等高风险但高回报的医疗场景。 |
21 | 基于张量计算的神经信号解码方法及装置 | 提升多维神经数据的处理能力，适用于复杂脑活动模式的解析，在脑疾病诊断、认知科学研究中具有广泛应用潜力。 |
22 | 一种脑电波信号增强捕捉方法及分析系统 | 可提升脑电信号采集质量，适用于脑机接口、睡眠监测、注意力评估等需要高信噪比信号的应用场景。 |
23 | 一种基于脑-机-脑接口的嗅觉辅助增强系统 | 拓展脑机接口在感官增强领域的应用，可用于环境感知辅助、情绪调节、记忆训练等创新用途。 |
24 | 脑机融合的脑机互适应学习方法 | 提升脑机接口系统的双向适应能力，使设备更“懂”用户，用户更“会”用设备，适用于长期使用的个性化脑控系统。 |
25 | 一种植入式脑机接口系统及其信息处理方法 | 面向高端医疗应用，如高位截瘫患者的神经控制、意识障碍患者的交流通道建立，是未来精准医疗的重要组成部分。 |
26 | 基于迁移学习的稳态视觉诱发电位脑机接口信号解码方法 | 提升脑机接口跨被试、跨任务的泛化能力，降低系统校准时间，适用于快速部署的公共脑控设备或教育类产品。 |
27 | 一种基于强化学习的闭环自适应脑机接口解码方法及装置 | 实现脑机接口的动态优化，提升系统鲁棒性与个性化适应能力，适用于长期使用或复杂环境下的脑控应用。 |
28 | 自供能脑机接口系统及其应用方法 | 解决脑机接口设备供电难题，延长设备续航时间，适用于可穿戴或植入式设备的长期监测与控制应用。 |
29 | 一种神经信号处理方法、装置、设备及存储介质 | 作为通用型神经信号处理方案，适用于多种脑电、肌电信号采集与分析系统，是构建智能神经接口的基础模块。 |
30 | 基于MI-SSVEP混合式脑机接口的机械臂控制方法 | 结合两种主流范式，提升控制精度与响应速度，适用于康复机器人、智能家居控制、残疾人辅助生活系统等场景。 |
31 | 基于光电神经调控技术的脊髓损伤修复装置 | 利用光遗传学原理促进神经再生，适用于脊髓损伤患者的康复治疗，是神经调控技术向临床转化的重要方向。 |
32 | 一种可增强睡眠的神经调控系统 | 通过非药物手段改善睡眠质量，适用于失眠人群、高压职业群体及老年人的健康管理，具备消费级产品开发潜力。 |
33 | 一种神经元群模型的参数和状态估计方法 | 为神经科学研究提供理论支持，有助于理解大脑网络动态，适用于脑疾病建模、神经仿真平台构建等应用。 |
34 | 一种静息态人脑默认网络功能与结构耦合分析方法 | 揭示大脑内在功能连接机制，适用于精神疾病、神经退行性疾病的早期诊断与干预研究。 |
35 | 用于动物群体脑电同步化学习训练系统 | 为动物行为学、神经科学实验提供新工具，有助于研究社会性学习、群体决策等复杂行为机制。 |
36 | 一种应用于生物神经信号处理的可重构SS/SAR ADC | 提升神经信号采集系统的灵活性与效率，适用于多模态生理信号采集设备的硬件优化设计。 |
37 | 一种基于代数拓扑的任务态脑电信号分析方法 | 从数学结构角度解析脑电数据，适用于认知任务识别、脑功能网络建模等高阶分析需求。 |
38 | 一种静息态同步EEG#fMRI的脑功能网络建模方法 | 融合多模态成像技术，提升脑功能研究的空间与时间分辨率，适用于脑疾病机制探索与神经调控疗效评估。 |
39 | 一种自适应的脑神经信号处理方法及系统 | 提升脑电信号处理的实时性与准确性，适用于脑控设备、注意力监测、疲劳预警等多种动态应用场景。 |
40 | 基于浅层神经信号监测和转化的动作模拟装置 | 适用于康复训练、动作捕捉、虚拟现实交互等场景，尤其适合低成本、便携式的神经接口产品开发。 |
41 | 一种植入式膀胱功能修复系统 | 针对脊髓损伤或神经系统病变导致的膀胱功能障碍，提供微创、可控的神经调控解决方案，适用于泌尿外科和康复医学领域。 |
上述专利整体涵盖了脑机接口、神经调控、信号处理、康复医疗等多个领域，展现了高度的技术融合性和应用扩展性。从闭环修复系统到自适应解码方法，再到植入式装置和多模态刺激技术，这些发明不仅推动了神经科学与工程技术的交叉发展，也为临床医学、智能康复、人机交互等实际应用场景提供了强有力的技术支撑，具有广阔的市场转化潜力和社会价值。
持续研发与改进建议
以下是基于应用前景的简要分析及排行：
1 | 一种面瘫闭环修复系统及面瘫闭环修复方法 | 建议研发更精准的面部肌肉反馈机制，结合人工智能算法实现动态调整刺激强度，并探索与虚拟现实结合的康复训练模式以提高治疗效果。 |
2 | 一种自适应DBS参数调整方法及装置 | 建议引入深度学习模型对患者脑电信号进行实时分析，提升参数调整的自主性和个性化程度，同时研究其在多种神经疾病中的通用适配能力。 |
3 | 一种用于脑机接口设备的上位机系统 | 建议开发跨平台兼容的可视化操作界面，集成多源神经信号融合处理模块，提升系统的可扩展性与用户交互体验。 |
4 | 一种牙列缺失患者咬颌重建及恢复监测系统及其方法 | 建议融合AI预测模型对咬合重建过程进行智能预判，增加远程医疗支持功能，便于医生实时调整治疗方案。 |
5 | 信号处理装置和神经信号采集系统 | 建议优化低噪声放大器设计并引入边缘计算架构，实现本地化高效信号处理，降低数据传输延迟并提升隐私保护能力。 |
6 | 自适应多模态神经刺激协同方法及穿戴装置 | 建议集成更多生理信号感知通道（如肌电、眼动等），构建多维度反馈机制，提升刺激策略的适应性和个体化水平。 |
7 | 用于护理康复的智能辅助方法和系统 | 建议融合语音识别与自然语言处理技术，打造具备主动交互能力的护理助手，提升对老年人或残障人士的服务质量。 |
8 | 用于脑机接口电极的性能评估方法、装置及介质 | 建议开发基于机器学习的电极老化预测模型，结合无线传感技术实现长期植入电极的健康状态监控与自动补偿。 |
9 | 一种用于解码猕猴运动皮层精确手指运动轨迹的方法 | 建议拓展该方法在人类手部精细动作控制中的应用，结合仿生机械手实现高精度的神经假肢控制。 |
10 | 一种运动想象脑机接口的解码方法、存储介质、设备 | 建议融合迁移学习技术提升跨被试者的泛化能力，减少训练时间，提升系统启动效率和使用便捷性。 |
根据提供的专利信息，以下是对部分专利技术的研发与改进建议。建议聚焦于提升系统智能化水平、优化信号处理能力、增强设备适应性及拓展应用场景等方面，以推动技术的进一步发展和临床转化。
侵权规避建议
在侵权规避方面应注意以下几点：
避免直接复制专利技术方案：上述专利多涉及脑机接口、神经信号处理、自适应调控等核心技术，若要开发类似产品或方法，应确保不完全照搬专利中描述的技术特征、系统结构或算法流程。
注意权利要求范围：发明专利的权利要求通常较宽泛，需仔细分析每项专利的独立权利要求和从属权利要求，识别其保护范围。例如，“闭环修复系统”、“自适应DBS参数调整”、“触觉信号编码解码方法”等术语可能涵盖多种实现方式，需通过技术细节差异化来规避侵权风险。
改进与创新设计：对于已有专利中的技术（如“神经信号采集系统”、“脑电波增强捕捉方法”），可通过引入新的算法模型（如使用不同的机器学习方法）、改变硬件架构、采用不同信号处理流程等方式进行实质性改进，形成具有自主知识产权的新技术。
关注专利类型差异：实用新型专利（如第31、40项）主要保护产品的形状、构造或其结合，因此在开发相关设备时应避免模仿其物理结构；而发明专利则更注重方法和原理的创新，需特别注意其方法步骤是否被覆盖。
地域性与法律状态核查：部分专利可能仅在中国申请，未在其他国家/地区布局，若涉及出口产品，需确认目标市场的专利布局情况。同时，核查专利是否仍在有效期内，已过期专利可合法使用其技术内容。
实施FTO（自由实施）分析：建议对拟开发的产品或方法进行全面的FTO检索，评估是否存在侵犯他人专利权的风险，尤其是在进入临床应用或商业化阶段前。
签署保密协议与专利规避设计文档化：在研发过程中，应保留所有规避设计的记录和技术对比分析材料，以备未来可能的专利纠纷中作为非故意侵权的证据。
合理利用标准必要专利（SEP）机制：若某些专利属于行业基础技术，难以绕开，可考虑通过专利许可、交叉授权等方式合法使用相关技术。
综上所述，在开展与上述专利领域相关的研发工作时，应高度重视专利预警与规避设计，确保技术创新路径的合法性与可持续性。
报告内容均由科易网AI+技术转移和科技创新数智化应用工具生成，仅供参考!
