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龙图腾网恭喜广州大学申请的专利一种EEG视觉刺激混合模态解码方法及系统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：CN119919510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510405346.8，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权一种EEG视觉刺激混合模态解码方法及系统是由林肇隆;张立汉;伍冯洁;刘葵;冯志毅;于忠生;任卓斌;陈博华;郑屹超设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种EEG视觉刺激混合模态解码方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种EEG视觉刺激混合模态解码方法及系统，该方法包括下述步骤：获取EEG数据，构建图像‑类别‑语义的三态EEG数据集；混合模态编码器从EEG数据中学习得到对应的图像、类别、语义模态信息；将三态EEG数据集映射到相对应的CLIP空间，获得目标模态；将混合模态编码器输出的模态信息与目标模态进行对比学习，基于图像模态信息进行图像的检索和分类任务；构建扩散先验模型，将混合模态编码器输出的图像、类别、语义模态信息与目标模态在CLIP空间中对齐，输出经扩散先验处理的图像、类别、语义模态信息，并输入预训练的图像生成模型进行生成任务。本发明能有效解码脑数据的多种模态，提高检索与重建任务效果。

本发明授权一种EEG视觉刺激混合模态解码方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种EEG视觉刺激混合模态解码方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取EEG数据，构建图像-类别-语义的三态EEG数据集； 构建混合模态编码器，混合模态编码器从EEG数据中学习得到对应的图像、类别、语义模态信息； 所述混合模态编码器包括全局特征映射网络与混合映射网络； 所述全局特征映射网络包括轻量级的Transformer网络、多时间尺度混合卷积网络、多特征卷积层的卷积网络和时频域双流时空卷积网络； 所述轻量级的Transformer网络提取EEG数据的时序特征； 所述多时间尺度混合卷积网络基于局部感受野对时序特征进行细节增强，输出全局时序特征； 所述多特征卷积层的卷积网络对EEG数据的多模态特性进行空间维度特征提取，对EEG数据的皮层空间拓扑信息进行解析，输出时间特征； 所述时频域双流时空卷积网络融合EEG数据的时域与频域信息特征，输出全局特征，将全局特征作为混合模态编码器从EEG数据中解码出的图像模态信息； 所述混合映射网络对全局特征解码得到类别模态与语义模态； 将图像-类别-语义的三态EEG数据集中的图像-类别-语义数据映射到相对应的CLIP空间，获得目标模态； 将混合模态编码器输出的图像、类别、语义模态信息与目标模态进行对比学习，基于图像模态信息进行图像的检索和分类任务； 构建扩散先验模型，将混合模态编码器输出的图像、类别、语义模态信息与目标模态在CLIP空间中对齐，输出经过扩散先验处理的图像、类别、语义模态信息； 将经过扩散先验处理的图像、类别、语义模态信息输入预训练的图像生成模型进行生成任务，经过扩散先验处理的模态信息分别用于提供图像生成时粗粒度方向上的表示程度、图像生成时的类别和图像生成时细粒度方向上的表示程度，完成视觉刺激重建。

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