2025年6月脑电解码专利技术-生物科技与医疗-科易网技术创新

概况

根据本月的专利技术动态，汇总了50项专利，这些专利横跨多个不同的技术领域。其中，发明专利共50项。总共涉及258位发明人，申请人则来自36个不同主体，包括24家企业实体和12所高校或研究机构。

技术领域分布

脑电信号处理与解码	7	G06F18/241:使用特定特征的分类技术。 G06F18/213:基于统计数据分析的学习方法。 G06N3/0455:神经网络中具有时间延迟结构的拓扑结构。 G06N3/0464:用于预测或学习的时间序列处理模型。 A61B5/00:测量人体或动物体的生理参数
情绪识别与分析	3	G06F18/10:模式识别中的分类技术。 G06F18/213:基于统计数据分析的学习方法。 G06N3/045:神经网络中的一般学习算法。 G06N3/09:脉冲神经网络
机械臂控制与运动意图解码	3	B25J9/16:机器人控制系统。 G06F18/24:特征选择、提取或降维技术。 G06N3/0464:用于预测或学习的时间序列处理模型。 G06F3/01:输入安排或显示设备
脑电-眼动联合信号处理	3	G06F18/25:多模态数据融合。 G06F18/10:模式识别中的分类技术。 G06F3/01:输入安排或显示设备。 A61B5/00:测量人体或动物体的生理参数
睡眠监测与分期分析	3	A61B5/369:脑电信号记录。 A61B5/372:脑电信号处理。 G06F18/2411:时频域特征提取。 G06F18/2131:基于时间序列的分类方法
AR目标识别与多模态融合	2	G06F18/25:多模态数据融合。 G06F3/01:输入安排或显示设备。 A61B5/00:测量人体或动物体的生理参数。 A61B3/113:眼动追踪装置
疲劳检测与认知负荷评估	2	A61B5/16:精神状态测试。 A61B5/18:疲劳程度测定。 G06F18/214:监督学习。 G06N3/08:神经网络中的适应性机制
多模态脑电分析模型	2	G06F18/25:多模态数据融合。 G06N3/0455:神经网络中具有时间延迟结构的拓扑结构。 G06N3/09:脉冲神经网络。 G06N3/084:神经网络中的混合模型
闭环电刺激系统	2	A61N1/36:神经刺激装置。 A61B5/369:脑电信号记录。 A61B5/00:测量人体或动物体的生理参数
脑控训练与康复应用	2	G06F18/214:监督学习。 G06F18/213:基于统计数据分析的学习方法

图片来源：技术发展分析报告

申请人排行

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根据所掌握的数据，可以归纳整理出脑电解码技术领域专利申请人的单位类型、地域分布及数量分布情况，并进一步分析该领域的研发竞争态势如下：

一、单位类型分析

高校：北京航空航天大学、复旦大学、重庆理工大学、中国人民解放军国防科技大学等4所高校进入前10名，合计占比40%。高校在基础研究和前沿技术探索方面具有较强实力，是脑电解码技术研发的重要力量。
科研院所：中国科学院深圳先进技术研究院、中国科学院苏州生物医学工程技术研究所共2家科研机构进入前10，合计占比20%。显示出中科院系统在该领域的持续投入和技术积累。
企业：北京津发科技股份有限公司、浙江迈联医疗科技有限公司等企业占据3席，合计占比30%，表明部分企业在脑电解码的产业化应用方面已具备一定竞争力。
医疗机构：首都医科大学附属北京天坛医院作为唯一一家医疗机构进入前十，说明脑电解码技术在临床医学中的应用潜力受到重视。

二、地域分布分析

从地域来看，专利申请人主要集中在以下几个地区：

北京市：北京航空航天大学、北京津发科技、北京天坛医院共3家，占比30%；
广东省：中国科学院深圳先进技术研究院、广东电网湛江供电局共2家，占比20%；
江苏省（苏州）：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，占比10%；
浙江省（杭州/宁波）：浙江迈联医疗科技有限公司，占比10%；
重庆市：重庆理工大学，占比10%；
上海市：复旦大学，占比10%。

总体来看，京津冀、长三角和珠三角地区是脑电解码技术研发的主要聚集地，这些区域拥有较强的科研资源和产业基础，有利于相关技术的发展与转化。

三、数量分布与竞争格局分析

头部单位数量集中度不高：排名前10的申请人中，最高专利数量为3项，且有多家单位并列，说明目前该技术领域尚处于发展初期，尚未形成明显的“垄断”或“领跑者”格局。
高校与科研机构主导基础研究：多数高校和科研机构以基础研究为主导方向，推动脑电解码理论模型、信号处理算法等方面的技术进步。
企业开始参与应用开发：如北京津发科技、浙江迈联医疗等企业已在脑机接口设备、医疗康复系统等领域开展应用研究，显示出一定的商业化趋势。
跨行业参与现象明显：例如广东电网下属供电局也出现在榜单中，可能涉及脑电监测在电力安全、人因工程等交叉领域的应用，反映出脑电解码技术的广泛适用性。

四、总结分析

综上所述，脑电解码技术领域目前呈现出多主体参与、地域分布相对集中、技术发展阶段初期的特点。高校和科研机构在基础研究方面发挥主导作用，而部分企业已开始布局应用场景，推动技术落地。整体竞争格局较为开放，尚未形成明显的领先梯队，未来随着技术成熟度提升和市场需求增长，预计该领域将迎来更激烈的竞争和更快的发展速度。同时，跨学科融合和产学研协同将成为推动该技术突破的关键路径。

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，可以分析出在脑电解码这一技术领域中，各地区的专利数量分布反映了其技术创新能力、活跃程度以及竞争格局。以下为具体分析：

北京以14项专利、占比28%位居首位，显示出其作为全国科技创新中心的核心地位。这表明北京在脑电解码领域的技术研发实力最强，创新资源高度集中，可能是高校、科研机构和高科技企业的聚集地，具有较强的科研转化能力和产业竞争力。
广东以9项专利、占比18%位列第二，说明该地区在脑电解码技术方面也具备较强的研发活力和产业化基础。广东作为我国制造业和电子信息产业大省，可能更注重将脑电解码技术与智能制造、医疗健康等产业结合，推动技术的实际应用。
江苏以6项专利、占比12%排名第三，显示出其在该技术领域也有一定的研发投入和技术积累。江苏的高新技术产业发展迅速，可能依托于本地良好的科技政策环境和产业链配套，形成了较为活跃的技术创新氛围。
浙江以4项专利、占比8%紧随其后，反映出其在脑电解码领域的初步布局和探索。浙江民营经济活跃，尤其在数字技术和智能硬件方面发展较快，未来有望进一步拓展该技术的应用场景。
山东、河北均各有3项专利、各占6%，表明两地在脑电解码技术上的参与度相对较低，但仍有一定的科研或企业力量在进行相关研究。可能处于技术起步阶段，未来有较大的发展空间。
吉林、湖南、重庆、上海各拥有1项专利、各占2%。这些地区虽然目前专利数量较少，但也能体现出个别高校、科研机构或企业在特定方向上进行了探索性研究。其中，上海作为另一个国家级科技创新中心，虽然此次数据中专利数量不多，但其潜在的研发能力和技术转化潜力不容忽视，可能在更高层次的技术布局中有所储备。

总体来看，脑电解码技术的创新活动主要集中在北京、广东、江苏等经济发达、科技资源丰富的地区，这些地区不仅专利数量多，而且可能已经形成了一定的技术生态体系。而其他地区则处于起步或局部突破阶段，尚未形成规模化竞争优势。

从竞争角度看，北京、广东等地的竞争较为激烈，技术壁垒可能较高；而其他地区若想在该领域取得突破，可考虑聚焦细分方向，加强产学研合作，提升技术转化效率，逐步构建自身优势。

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，可以初步判断脑电解码技术领域的专利活跃程度较高。具体来看，该领域中处于“公开”状态的专利数量为38项，占比高达82.61%，表明当前有大量新申请的专利正在进入审查流程或尚未完成授权，反映出技术研发和创新活动较为频繁。同时，已有8项专利获得授权，占总量的17.39%，说明部分核心技术已经成熟并受到法律保护。

从整体趋势来看，高比例的公开专利意味着该技术领域正处于快速发展阶段，企业和科研机构在积极布局知识产权，未来几年可能会迎来专利授权的增长高峰。因此，脑电解码作为一个新兴且具有广泛应用前景的技术方向，其专利活跃度预示着较高的技术创新热度和潜在的商业化潜力。

创新点与技术突破

创新点：

基于深度学习的脑电信号解码方法	结合全局注意力机制与循环神经网络，提高脑电信号解码精度和稳定性。	基于全局注意力与循环神经网络的脑电解码方法及系统
多尺度情绪识别模型构建	采用DBBCapsNe模型实现对脑电数据的多层次特征提取与情绪分类优化。	一种基于DBBCapsNe模型的多尺度情绪识别方法
运动想象与眼动追踪融合控制技术	通过机械臂控制系统整合运动想象与眼动信息，提升人机交互精准度。	一种基于运动想象与眼动追踪的机械臂控制方法及系统
AR目标识别中的多模态融合方法	将脑电与眼动数据结合用于增强现实环境中的目标识别，提高识别效率。	用于AR目标识别的脑电和眼动融合方法、介质及设备
运动意图信号处理与解码优化	针对运动想象脑电信号设计高效解码算法，提升实时性和准确性。	运动想象脑电信号解码方法、装置、设备、介质及产品
SSVEP信号特征提取与分类优化	开发新型SSVEP脑电信号分析方法，显著提升分类性能。	一种SSVEP脑电信号特征提取分类方法、系统、装置和介质
无线脑电信息传输系统设计	构建基于脑电分析的无线通信架构，实现低延迟数据传输。	基于脑电分析的无线信息传输系统
时空特征与图增强Transformer应用	引入图结构增强Transformer模型以提升脑电信号处理能力。	基于时空特征和图增强Transformer的脑电信号处理方法
AI眼镜个性化模式识别方法	结合可穿戴设备与AI技术，实现个体化脑电模式识别。	基于AI眼镜的个性化脑电模式识别方法、装置及设备
快速疲劳状态检测技术	基于脑电特征开发高效的疲劳状态实时检测方案。	一种基于脑电特征的快速疲劳检测方法及装置
便携式睡眠监测系统开发	提供多通道脑电信号采集与睡眠状态分析的一体化解决方案。	一种便携式多通道脑电信号处理及睡眠监测方法和系统
脑电信号调理放大装置创新	设计多级信号调理电路，有效提升脑电信号质量。	脑电信号多级调理放大装置、设备及系统
多模态脑电分析模型集成	构建支持多种数据输入的脑电分析框架，增强模型泛化能力。	一种多模态脑电分析模型构建方法、在线处理方法及系统
蓝牙脑电信号处理方案	利用蓝牙技术实现脑电信号的无线传输与实时处理。	基于蓝牙的脑电信号处理方法和系统
情绪状态深度分析方法	结合脑电信号与深度学习模型实现情绪状态的高精度识别。	一种基于脑电信号处理的情绪分析方法、系统及存储介质
可穿戴绘画辅助交互系统	基于入耳式设备开发新型绘画辅助交互方式，拓展应用场景。	基于入耳式可穿戴设备的绘画辅助交互方法及系统、设备、介质
认知负荷实时监测技术	利用神经网络对空中交通管制员的认知负荷进行动态评估。	一种基于神经网络的空中交通管制员认知负荷检测方法
脑电控制训练方法优化	针对运动想象任务设计有效的脑电控制训练流程。	一种基于运动想象的脑电控制训练方法
多模态脑功能成像集成系统	融合脑电与近红外成像技术，提升脑功能状态监测精度。	多模态脑电和近红外脑功能成像信号集成系统
眼动伪迹降噪新方法	采用多层分解与分形分析技术去除眼动干扰，提高信号纯净度。	一种基于多层分解与分形分析的眼动伪迹降噪方法和装置
睡眠分期前额节律分析	基于前额脑电节律特征实现睡眠状态自动分期。	基于多维特征的前额脑电节律驱动的睡眠状态分期方法
脑电信号预处理与特征提取一体化	提出高效的脑电信号预处理与特征提取联合方法。	一种脑电信号预处理和特征提取方法及系统
刚挠结合有源电极设计	开发兼具柔性和稳定性的有源电极装置，提升佩戴舒适性与信号质量。	刚挠结合有源电极装置、设备及系统
摩尔斯电码训练评估方法	基于脑电数据评估摩尔斯电码训练效果，提供客观评价指标。	基于脑电的摩尔斯电码训练效果评估方法及系统
3D Mesh重建脑电驱动方法	利用EEG信号生成高质量三维网格模型，拓展脑机接口应用领域。	基于大脑EEG信号的高质量3D Mesh重建方法
边缘计算脑电信号处理框架	结合人因智能与边缘计算，实现脑电信号的本地高效处理。	人因智能脑电信号处理方法、装置、边缘计算设备及介质
虚拟现实空间认知训练系统	构建基于VR的空间认知功能训练平台，提升康复训练效果。	基于虚拟现实的空间认知功能训练及评估方法及系统
运动意图实时解码技术	开发高效的运动意图解码算法，缩短响应时间并提高准确率。	运动意图解码方法及系统
隐私保护跨被试解码方法	在保障用户隐私前提下实现跨被试脑电解码，提升模型适应性。	一种具有隐私保护功能的跨被试言语想象脑电解码方法
混合脑机接口字符输入系统	融合多种脑机接口技术，实现多功能字符输入功能。	一种基于混合脑机接口的多功能字符输入系统
前颞区异常放电检测技术	开发针对前颞区异常脑电活动的自动化检测系统。	前颞区异常放电的检测系统、方法、电子设备和存储介质
空地协同无人系统脑机接口	构建适用于多无人机协同控制的脑机接口系统。	一种面向空地协同多无人系统的脑机接口系统及方法
脑机接口帽信号处理方法	针对脑机接口帽设计专用信号处理流程，提升实用性。	基于脑机接口帽的脑电信号处理方法、系统、介质
睡眠脑电自动分析技术	开发睡眠脑电数据的自动化分析工具，提高诊断效率。	一种睡眠脑电分析方法及装置
CLSTM-GAN-FBMEEGNet模型应用	结合多种神经网络结构提升运动想象脑电信号识别性能。	一种基于CLSTM-GAN-FBMEEGNet的运动想象脑电信号的识别方法和系统
自适应时频特征协同提取方法	开发脑电信号的自适应时频特征提取技术，增强模型鲁棒性。	基于自适应时频特征协同的脑电信号特征提取方法及系统
脑电信号处理网络架构搜索	引入自动化网络架构搜索技术优化脑电信号处理模型设计。	一种用于脑电信号处理的网络架构搜索方法及系统

技术突破：

ECoG信号驱动的多关节运动解码	利用皮层脑电信号实现复杂关节运动意图的高精度解码。	基于ECoG的多关节运动意图解码方法、系统、终端及存储介质
闭环干涉电刺激系统设计	开发具备反馈调节功能的多导联电刺激系统，提升治疗效果。	一种闭环多导多模式时域干涉电刺激系统及方法
耳鸣分级深度学习模型	结合EEG与深度学习实现耳鸣严重程度的自动化分级诊断。	基于EEG脑电分析与深度学习的耳鸣分级方法及系统
干电极高信噪比采集系统	设计无需导电膏的干电极系统，实现高质量脑电信号采集。	高信噪比干电极脑电信号采集系统
癫痫病灶区定位系统开发	结合深度学习与电生理信号实现病灶区域精确定位。	基于深度学习和电生理信号的癫痫病灶区定位系统及方法
闭环超声刺激参数优化方法	基于深度学习实现个体化闭环超声刺激参数调整。	基于深度学习的个体化可变参数闭环超声刺激设备与方法

应用前景

以下是基于应用前景的简要分析及排行：

1	基于全局注意力与循环神经网络的脑电解码方法及系统	该专利可应用于高精度脑电信息解码，在脑机接口、神经康复、意识状态监测等领域具有广泛应用前景。
2	一种基于DBBCapsNe模型的多尺度情绪识别方法	适用于情绪识别与情感计算，可用于心理健康评估、智能客服、个性化推荐等场景。
3	一种基于运动想象与眼动追踪的机械臂控制方法及系统	可用于精准控制机械臂，在康复机器人、工业自动化、辅助残疾人操作设备等方面具有重要价值。
4	用于AR目标识别的脑电和眼动融合方法、介质及设备	结合脑电与眼动信息提升AR系统的识别效率，适用于增强现实交互、智能驾驶辅助、虚拟训练等领域。
5	运动想象脑电信号解码方法、装置、设备、介质及产品	适用于运动意图识别，在脑控假肢、康复训练、神经反馈治疗中有广泛应用潜力。
6	基于ECoG的多关节运动意图解码方法、系统、终端及存储介质	可用于高精度运动意图识别，适用于植入式脑机接口、神经义肢控制等高端医疗设备开发。
7	一种SSVEP脑电信号特征提取分类方法、系统、装置和介质	适用于稳态视觉诱发电位识别，在高速脑机接口通信、注意力检测、认知负荷评估中具有实用价值。
8	基于脑电分析的无线信息传输系统	实现脑电信号的无线传输，适用于便携式脑机接口设备、远程医疗监测、移动健康平台。
9	基于时空特征和图增强Transformer的脑电信号处理方法	提升脑电信号建模能力，适用于复杂脑活动模式识别、认知状态监测、神经科学研究。
10	基于AI眼镜的个性化脑电模式识别方法、装置及设备	结合可穿戴设备进行脑电识别，适用于智能眼镜、注意力监测、个性化人机交互系统。
11	一种基于脑电特征的快速疲劳检测方法及装置	可用于实时疲劳状态监测，在驾驶员安全预警、工作场所健康管理、体育训练中具有广泛应用。
12	一种便携式多通道脑电信号处理及睡眠监测方法和系统	适用于家庭化睡眠质量评估，推动睡眠障碍筛查、智能健康管理系统的发展。
13	脑电信号多级调理放大装置、设备及系统	提升脑电信号采集质量，适用于脑电监测设备、临床诊断仪器、科研用脑电采集系统。
14	一种多模态脑电分析模型构建方法、在线处理方法及系统	整合多种生理信号提升分析精度，适用于综合型脑机接口平台、多源数据融合研究。
15	基于蓝牙的脑电信号处理方法和系统	实现低功耗脑电信号传输，适用于可穿戴脑电设备、移动脑电监测、智能家居控制。
16	一种闭环多导多模式时域干涉电刺激系统及方法	用于神经调控与干预，适用于抑郁症、焦虑症、慢性疼痛等神经精神疾病的非药物治疗。
17	一种基于脑电信号处理的情绪分析方法、系统及存储介质	可用于情绪状态识别，在心理辅导、智能陪伴、广告效果评估中具有广泛应用潜力。
18	基于入耳式可穿戴设备的绘画辅助交互方法及系统、设备、介质	结合脑电与行为信号提升交互体验，适用于艺术创作辅助、特殊人群交互工具开发。
19	一种基于神经网络的空中交通管制员认知负荷检测方法	提升空管员工作状态监控能力，适用于航空安全管理、职业压力评估系统。
20	基于EEG脑电分析与深度学习的耳鸣分级方法及系统	实现耳鸣程度的客观评估，适用于耳鼻喉科诊疗、听力康复管理。
21	一种基于运动想象的脑电控制训练方法	用于脑控技能训练，在康复治疗、神经反馈训练、脑机接口教学中具有广泛应用前景。
22	多模态脑电和近红外脑功能成像信号集成系统	融合多种脑功能成像技术，适用于脑科学研究、疾病诊断、认知实验平台建设。
23	一种基于多层分解与分形分析的眼动伪迹降噪方法和装置	提升脑电信号质量，适用于高精度脑电采集、神经科学研究、临床诊断支持。
24	基于多维特征的前额脑电节律驱动的睡眠状态分期方法	实现便捷的睡眠阶段分析，适用于睡眠质量评估、失眠干预、健康管理系统。
25	一种脑电信号预处理和特征提取方法及系统	为后续脑电分析提供高质量数据基础，适用于各类脑机接口系统、神经信号处理平台。
26	刚挠结合有源电极装置、设备及系统	提升电极佩戴舒适性与信号稳定性，适用于长期脑电监测、可穿戴脑电设备。
27	高信噪比干电极脑电信号采集系统	降低使用门槛，适用于消费级脑电设备、家用健康监测、教育科研用途。
28	基于脑电的摩尔斯电码训练效果评估方法及系统	提升训练效率，适用于残障人士沟通、军事通信、特殊环境下的信息输入方式。
29	基于大脑EEG信号的高质量3D Mesh重建方法	探索脑活动与三维建模的关系，适用于创意设计辅助、脑控建模、虚拟现实交互。
30	人因智能脑电信号处理方法、装置、边缘计算设备及介质	结合边缘计算提升响应速度，适用于实时脑电监测、智能制造人机协同、车载脑控系统。
31	基于虚拟现实的空间认知功能训练及评估方法及系统	提升空间认知能力，适用于老年认知退化干预、儿童发育训练、飞行员训练系统。
32	运动意图解码方法及系统	适用于脑控设备、神经康复、运动功能恢复训练等方向。
33	基于深度学习和电生理信号的癫痫病灶区定位系统及方法	提高癫痫诊断准确性，适用于神经外科术前评估、癫痫诊疗、脑功能区定位研究。
34	基于人因智能的脑电信号处理方法、装置、边缘计算设备及介质	提升脑电信号处理效率，适用于实时脑控系统、智能穿戴设备、边缘AI脑机接口平台。
35	一种基于头皮脑电的闭环迷走神经刺激器	用于神经调控治疗，适用于抑郁症、癫痫、慢性疼痛等疾病的非侵入式干预。
36	一种高精度麻醉状态监测方法、系统及装置	提升麻醉管理安全性，适用于手术室监护、麻醉深度评估、术后恢复监测。
37	一种脑电信号情绪识别方法及系统	适用于情绪状态判断，在心理健康监测、人机情感交互、智能语音助手中有广泛应用潜力。
38	脑电信号的时域特征提取方法及系统	为基础脑电分析提供技术支持，适用于各类脑机接口系统、神经科学研究。
39	脑电相位确定方法、装置、设备、存储介质及程序产品	提升脑电相位分析精度，适用于脑波同步研究、神经振荡机制探索、脑机接口优化。
40	一种具有隐私保护功能的跨被试言语想象脑电解码方法	保障用户隐私，适用于通用型脑控通信系统、跨个体脑机接口应用。
41	基于脑电信号利用EEGNet模型识别精神分裂症的方法	实现精神疾病的客观诊断，适用于精神分裂症早期筛查、临床辅助诊断系统。
42	一种基于混合脑机接口的多功能字符输入系统	提升输入效率，适用于残障人士交流、脑控打字、多模态脑机接口系统。
43	前颞区异常放电的检测系统、方法、电子设备和存储介质	用于癫痫等疾病的早期发现，适用于脑电自动分析、神经疾病筛查系统。
44	一种面向空地协同多无人系统的脑机接口系统及方法	拓展脑机接口应用场景，适用于无人机群控制、军事指挥、应急救援任务调度。
45	基于脑机接口帽的脑电信号处理方法、系统、介质	推动脑机接口民用化，适用于教育、游戏、健康监测等大众市场应用。
46	一种睡眠脑电分析方法及装置	提升睡眠分析效率，适用于睡眠障碍诊断、个性化睡眠改善方案制定。
47	基于深度学习的个体化可变参数闭环超声刺激设备与方法	实现精准神经调控，适用于神经康复、脑功能调节、个性化治疗。
48	一种基于CLSTM-GAN-FBMEEGNet的运动想象脑电信号的识别方法和系统	提升识别准确率，适用于高性能脑控系统、康复训练、神经反馈治疗。
49	基于自适应时频特征协同的脑电信号特征提取方法及系统	提升特征提取鲁棒性，适用于复杂环境下脑电信号分析、多任务脑机接口系统。
50	一种用于脑电信号处理的网络架构搜索方法及系统	优化模型结构，适用于高效脑电信号处理、自动化脑机接口系统开发。

上述专利整体涵盖了脑电信号处理、情绪识别、机械臂控制、睡眠监测、疲劳检测、多模态分析、脑机接口等多个前沿技术领域，具有广泛的应用前景。这些技术不仅在医疗康复、人机交互、智能穿戴设备中具备商业化潜力，同时也在教育、交通、娱乐等行业有深入应用的可能性。随着人工智能和生物信号处理技术的不断发展，这些专利将在未来智能化社会中发挥重要作用。

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	基于全局注意力与循环神经网络的脑电解码方法及系统	可进一步引入自适应注意力机制，以动态调整不同脑区信号的重要性，并结合轻量化模型设计，提高实时性和适用性。
2	一种基于DBBCapsNe模型的多尺度情绪识别方法	建议探索跨被试泛化能力，通过迁移学习或联邦学习方式增强模型在不同个体间的适应性。
3	一种基于运动想象与眼动追踪的机械臂控制方法及系统	可集成更多生物信号（如肌电信号）进行多模态融合，提升控制精度和鲁棒性。
4	用于AR目标识别的脑电和眼动融合方法、介质及设备	建议优化算法对环境干扰的抵抗能力，同时降低硬件功耗以适配更多AR终端。
5	运动想象脑电信号解码方法、装置、设备、介质及产品	可结合生成对抗网络（GAN）生成更多训练数据，提升小样本条件下的解码性能。
6	基于ECoG的多关节运动意图解码方法、系统、终端及存储介质	建议开发更高效的特征选择算法，减少计算资源消耗并加快解码速度。
7	一种SSVEP脑电信号特征提取分类方法、系统、装置和介质	可尝试引入深度学习中的注意力模块，提升对低信噪比信号的处理能力。
8	基于脑电分析的无线信息传输系统	建议加强数据加密机制，确保无线传输过程中的脑电信息安全。
9	基于时空特征和图增强Transformer的脑电信号处理方法	可进一步优化图结构构建方式，使其更贴合大脑皮层的真实连接关系。
10	基于AI眼镜的个性化脑电模式识别方法、装置及设备	建议增加用户自适应模块，实现无需重新训练即可适应新用户的使用需求。

根据提供的专利信息，研发与改进建议主要围绕提升脑机接口技术的准确性、便携性、多模态融合能力以及隐私保护等方面展开。以下为具体建议：

侵权规避建议

在侵权规避方面应注意以下几点：

避免直接使用专利中明确描述的技术方案：上述多项专利涉及脑电信号处理、情绪识别、运动意图解码、多模态融合等核心技术，如基于全局注意力与RNN的解码方法、DBBCapsNe模型、脑电与眼动追踪结合控制机械臂等。在开发类似功能时应避免直接复制这些结构或算法。
注意特定模型和网络架构的使用限制：例如EEGNet、CLSTM-GAN-FBMEEGNet、图增强Transformer等模型已被多个专利所保护，在构建相关系统时应考虑采用不同的网络结构或进行显著改进以实现差异化设计。
避免使用专利中定义的系统组成及交互方式：如基于AI眼镜、AR设备、蓝牙传输、便携式多通道脑电采集装置等硬件集成方式，若需使用类似结构，建议调整模块组合方式或引入新的传感技术以规避系统层面的侵权风险。
关注数据处理流程的独创性：包括脑电信号预处理、特征提取、分类、疲劳检测、睡眠分期等步骤，许多专利对具体流程进行了保护。应通过改变信号处理顺序、引入新特征维度或融合其他生理信号等方式进行创新。
注意闭环刺激系统的应用边界：如闭环迷走神经刺激、超声刺激、电刺激系统等，涉及医疗类应用场景，除专利风险外还需考虑医疗器械相关法规要求，建议在非医疗领域使用或与专业机构合作开发。
避免使用特定应用场景下的脑机接口系统：如用于空中交通管制员负荷检测、空地协同无人系统、绘画辅助交互、摩尔斯电码训练评估等场景，建议选择未被覆盖的应用方向或重新定义目标用户群体。
重视跨被试隐私保护与个性化建模方法：部分专利强调了隐私保护机制和个体化参数设置（如第40项），在开发通用型脑机接口产品时，应设计独立的个性化适配机制，避免使用已受保护的跨被试迁移学习策略。
加强自主知识产权布局：在规避现有专利的同时，建议对自主研发的新算法、新系统架构、新应用场景及时申请专利保护，形成自身技术壁垒。

综上所述，在研发过程中应充分开展专利检索分析，确保技术路径、系统结构、算法模型、应用场景等方面具有足够的创新性和差异性，必要时可寻求法律意见或进行FTO（自由实施）分析，以有效规避侵权风险。

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!

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2025年6月皮层脑电图专利技术

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