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龙图腾网获悉中国人民解放军海军军医大学申请的专利基于神经信号建模的髓鞘修复辅助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：CN121506504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610030228.8，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于神经信号建模的髓鞘修复辅助方法是由陈瑞兵;张磊;方文捷;邵麒;张华;雷文知;齐天;方越;李耀昕;吴宇设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经信号建模的髓鞘修复辅助方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经信号建模的髓鞘修复辅助方法。该方法获取待康复个体的脑电信号等多模态神经信号数据并进行预处理，形成预处理数据集；随后执行个体化时序建模过程，生成包含神经传导速度恢复率、相位一致性及神经通路完整性等指标的时序特征表示，并通过动态基线更新机制进行个体化校准。校准后的特征表示被输入至预先训练的深度学习推理引擎。推理引擎输出髓鞘修复指数及失衡风险评分，用于表征修复程度和预测未来异常风险。基于上述指标生成干预参数集合，包括电刺激干预参数、虚拟康复训练任务难度及康复训练节律，并进一步形成控制指令以配置虚拟康复训练环境和电刺激执行接口，从而实现对髓鞘再生修复的个性化辅助与动态优化。

本发明授权基于神经信号建模的髓鞘修复辅助方法在权利要求书中公布了：1.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括： 处理器； 存储器，用于存储程序，所述程序在被所述处理器读取执行时，执行基于神经信号建模的髓鞘修复辅助方法，包括： 获取待康复个体的多模态神经信号数据并进行预处理，获得预处理数据集，所述多模态神经信号数据包括脑电信号、功能磁共振信号与外周神经电生理信号； 基于所述预处理数据集执行个体化时序建模过程，生成表征髓鞘损伤-修复动态过程的时序特征表示，所述时序特征表示至少包括神经传导速度恢复率指标、相位一致性指标与神经通路完整性指标； 通过动态基线更新机制计算个体化基线参数，以所述个体化基线参数对所述时序特征表示进行校准，得到校准时序特征表示； 以校准时序特征表示作为输入，送入预先训练的包含循环单元、图卷积单元与迁移学习模块的深度学习推理引擎；通过所述深度学习推理引擎输出表征髓鞘修复程度的髓鞘修复指数与表征未来修复异常概率的失衡风险评分；其中，所述深度学习推理引擎在训练阶段将所述个体化时序建模过程产生的先验约束参数嵌入所述深度学习推理引擎的损失构造与正则化中； 接收髓鞘修复指数与失衡风险评分，生成干预参数集合，所述干预参数集合包括电刺激干预参数、虚拟康复训练任务难度与康复训练节律； 依据所述干预参数集合生成控制指令，并执行所述控制指令，以配置虚拟康复训练环境与电刺激执行接口； 其中，所述通过动态基线更新机制计算个体化基线参数，以所述个体化基线参数对所述时序特征表示进行校准，得到校准时序特征表示，包括： 对所述时序特征表示进行基线片段提取，在预设时间窗口内识别神经传导速度恢复率指标、相位一致性指标与神经通路完整性指标的稳定片段，输出基线片段集合； 以所述基线片段集合为输入，执行异常片段剔除，依据统计阈值和数据质量标记去除存在瞬时尖峰、显著偏离或低质量标记的片段，输出有效基线片段集合； 以所述有效基线片段集合为输入，执行加权时序融合，将近期时间窗口的基线片段赋予较高权重，将远期时间窗口的基线片段赋予较低权重，输出动态更新的个体化基线参数； 以所述个体化基线参数为输入，对所述时序特征表示进行逐点校准，将神经传导速度恢复率指标调整为相对于个体化基线参数的速度恢复差值，将相位一致性指标调整为相对于个体化基线参数的一致性差值，将神经通路完整性指标调整为相对于个体化基线参数的完整性差值，输出校准时序特征表示。

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