融合Topomap图像识别与fMRI结合的高精度EEG识别系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了融合Topomap图像识别与fMRI结合的高精度EEG识别系统，包括：若干组EEG电极；容积传导模型单元，所述容积传导模型单元采用模糊理论结合MRI技术及电场理论来构造每个测试者独有的容积传导模型，并利用此模型来消除容积传导效应的影响；逆向溯源模型单元，所述逆向溯源模型单元通过多层同心半球模型结合数据关联性分析及信息熵计算，来建立有效的逆向溯源模型；动态分析单元；本发明提供的融合Topomap图像识别与fMRI结合的高精度EEG识别系统，与传统的EEG识别系统相比，本发明提高了EEG空间精度；再者，本发明利用深度学习及图论方法来实施例EEG动态变化过程及相应延迟情况，来保证时‑空精度一致性、准确性；将时‑空模型误差控制在1％以内，将识别准确率提高10％。

《融合Topomap图像识别与fMRI结合的高精度EEG识别系统（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022109016283，当前法律状态为已下证，由浙大宁波理工学院提出申请，发明人为张浩澜，申请日期为2022-07-28，公开（公告）日期为2024-06-25，国际专利分类号（IPC）为 A61B 5/369 (2021.01)，高新资质：未报高企。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：本发明公开了融合Topomap图像识别与fMRI结合的高精度EEG识别系统，包括：若干组EEG电极；容积传导模型单元，所述容积传导模型单元采用模糊理论结合MRI技术及电场理论来构造每个测试者独有的容积传导模型，并利用此模型来消除容积传导效应的影响；逆向溯源模型单元，所述逆向溯源模型单元通过多层同心半球模型结合数据关联性分析及信息熵计算，来建立有效的逆向溯源模型；动态分析单元；本发明提供的融合Topomap图像识别与fMRI结合的高精度EEG识别系统，与传统的EEG识别系统相比，本发明提高了EEG空间精度；再者，本发明利用深度学习及图论方法来实施例EEG动态变化过程及相应延迟情况，来保证时‑空精度一致性、准确性；将时‑空模型误差控制在1％以内，将识别准确率提高10％。

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