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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于自回归预训练和特征对齐的脑电图像生成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：CN119478100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202411615448.4，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于自回归预训练和特征对齐的脑电图像生成方法是由曾令李;吴安琪;于扬;张壹帆;胡德文设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自回归预训练和特征对齐的脑电图像生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及脑电信号处理技术领域，具体为一种基于自回归预训练和特征对齐的脑电图像生成方法，包括：1、将预处理后的脑电信号转换为脑电编码，计算脑电编码的位置编码，并将添加了位置编码的脑电编码传输到脑电自回归编码器中，得到潜在表征；2、利用自回归预训练法对脑电自回归编码器进行训练；3、利用潜在表征对CLIP模型进行训练；4、利用现有的脑电‑图像对数据集对稳定扩散模型内去噪U‑Net网络进行训练；5、对训练后的脑电自回归编码器、训练后的CLIP模型以及训练后的去噪U‑Net网络进行测试，并生成最终去噪后的图像。本发明通过特征对齐，建立了脑电信号与图像之间的映射关系，实现了从脑电到图像的跨模态转换。

本发明授权一种基于自回归预训练和特征对齐的脑电图像生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自回归预训练和特征对齐的脑电图像生成方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、收集大量无标签的脑电信号，对其进行预处理并输入到自回归模型中，将预处理后的脑电信号转换为脑电编码，然后计算脑电编码的位置编码，并将添加了位置编码的脑电编码传输到脑电自回归编码器中，得到潜在表征； S2、将潜在表征输入到脑电预测层预测下一时刻的脑电信号，得到脑电预测结果，计算脑电预测结果和预处理后的脑电信号之间的损失，并利用自回归预训练法对脑电自回归编码器进行训练，得到训练后的脑电自回归编码器； S3、利用潜在表征对CLIP模型进行训练，得到训练后的CLIP模型； S4、利用现有的脑电-图像对数据集对稳定扩散模型内去噪U-Net网络进行训练，得到训练后的去噪U-Net网络； S5、对训练后的脑电自回归编码器、训练后的CLIP模型以及训练后的去噪U-Net网络进行测试，并生成最终去噪后的图像； 所述S1具体包括如下步骤： S11、首先收集大量无标签的脑电信号，对其进行预处理，得到预处理后的脑电信号，预处理包括滤波、降噪、分段操作； S12、利用一维卷积层将预处理后的脑电信号X转换为脑电编码； S13、通过不同频率的正弦和余弦函数分别计算正弦与余弦输出，并进行拼接，得到脑电编码的位置编码，并将位置编码添加到脑电编码中； S14、将添加了位置编码的脑电编码输入到脑电自回归编码器中，得到潜在表征Z； 所述S14中的脑电自回归编码器有六层依次连接的Transformer解码器模块组成，每层Transformer解码器模块均包括依次连接的掩码多头注意机制、第一归一化层、前馈模块和第二归一化层。

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