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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于非均衡脑区功能连接熵表征的脑电意图识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121659040B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610164771.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种基于非均衡脑区功能连接熵表征的脑电意图识别方法是由高菲;王志强;赵睿;贺继亮;公子俊;高镇海设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于非均衡脑区功能连接熵表征的脑电意图识别方法在说明书摘要公布了：本发明适用于脑机接口与神经信号处理技术领域，提供了一种基于非均衡脑区功能连接熵表征的脑电意图识别方法，该方法包括：采集并预处理多通道脑电信号，按预设映射聚合为脑区级脑电信号；在时间窗内计算脑区间功能连接并构建连接强度矩阵；基于连接强度计算各脑区的功能连接熵，以量化连接信息复杂度；进一步，提取所述功能连接熵在脑区空间上的分布不均衡特征，包括全局统计量、局部空间差异及集中度度量；最后，基于此低维特征向量进行意图识别。本发明通过将功能连接从强度表征转化为稳健的熵表征，并创新性地构建其空间分布结构，实现了高准确率、高鲁棒性且低计算复杂度的脑电意图识别，适用于在线脑机接口系统。

本发明授权一种基于非均衡脑区功能连接熵表征的脑电意图识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于非均衡脑区功能连接熵表征的脑电意图识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：采集多通道脑电信号，将通道集合依据预设脑区划分规则映射到个彼此区分的脑区，通过聚合得到各脑区的脑区级脑电信号，并进行标准化处理； 步骤二：在每个时间窗内，基于标准化后的脑区级脑电信号，计算任意两个脑区之间的功能连接值，将其映射为非负连接强度，构建的脑区级连接强度矩阵； 步骤三：基于连接强度矩阵，针对每个脑区构建其与其他脑区之间的连接概率分布，计算各脑区的功能连接熵，形成熵向量；基于熵向量，提取用于刻画熵在脑区空间上分布不均衡性的特征向量； 步骤四：基于特征向量，通过分类判别模型获得脑电意图识别结果； 在所述步骤三中，进一步引入基于排序的熵分布分析方法；首先对熵向量进行升序排序： 22； 其中，表示将第个时间窗内的脑区功能连接熵向量按数值升序排序后得到的第个分量； 定义熵的累计占比函数如下： 23； 其中，表示与该排序后脑区对应的空间权重系数，其由前述脑区空间邻接矩阵通过归一化处理得到；为第个时间窗内，将脑区功能连接熵向量按数值升序排序后，前个分量的累计熵占比；为避免分母为零的正数常量； 据此构建基尼型熵不均衡指标，该指标为加权离散洛伦兹曲线对应的基尼不均衡度量： 24； 其中，为第个时间窗内的脑区功能连接熵空间集中度指标，其数值越大，表示功能连接复杂度越集中于少数在空间结构中具有较高权重的脑区； 由此，将这些特征共同构成第个时间窗的脑区功能连接熵空间分布不均衡特征向量： 25 其中，为熵向量的全局均值，为熵分布的标准差，为归一化熵不均衡指数，为第个时间窗内的熵局部空间差异能量指标，为熵阈值。

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