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基于侵入式脑机接口的高通量神经信号的解码方法及装置
摘要文本
本申请提供了一种基于侵入式脑机接口的高通量神经信号的解码方法、装置以及计算机可读存储介质。解码方法，包括如下步骤：基于依序第1时间到第n时间的运动想象的高通量神经信号数据，利用训练好的基于线性层和双层GRU构成的学习网络，来预测所述依序第1时间到第n时间的运动矢量参数，其中，n为自然数；以及至少基于所预测的第n时间的运动矢量参数，得到预测运动轨迹。上述GRU在处理时序数据时能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，达到满足高通量数据处理的实时性的要求，确保了解码过程的高效执行。
申请人信息
- 申请人:北京智冉医疗科技有限公司
- 申请人地址:100190 北京市海淀区中关村南三街6号中科资源大厦南楼四层401室
- 发明人: 北京智冉医疗科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于侵入式脑机接口的高通量神经信号的解码方法及装置 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410160200.7 |
| 申请日 | 2024/2/5 |
| 公告号 | CN117708546A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06F18/20 |
| 权利人 | 北京智冉医疗科技有限公司 |
| 发明人 | 吴格非; 宋麒; 龚业勇; 周涛 |
| 地址 | 北京市海淀区中关村南三街6号中科资源大厦南楼四层401室 |
专利主权项内容
1.一种基于侵入式脑机接口的高通量神经信号的解码方法，其特征在于，包括如下步骤：基于依序第1时间到第n时间的运动想象的高通量神经信号数据，利用训练好的基于线性层和双层GRU构成的学习网络，来预测所述依序第1时间到第n时间的运动矢量参数，其中，n为自然数；以及至少基于所预测的第n时间的运动矢量参数，得到预测运动轨迹。