【技术实现步骤摘要】
本公开涉及脑电图解码，尤其涉及一种基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法。
技术介绍
1、脑解码旨在将大脑活动或神经相互作用转化为外部设备可以理解和使用的信号，以预测或理解特定的脑认知状态、外部刺激或者思维内容，其对于人工视觉、脑机接口(bci)和虚拟现实设备等技术的发展至关重要，并将帮助科学家更全面地了解大脑的工作方式。
2、现有技术中公开的基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法通常基于先验知识预先定义大脑拓扑结构，即基于大量完整注释的脑数据、专家知识等预先定义大脑拓扑结构，它们假设预先定义的大脑拓扑结构足够可靠；神经科学研究表明，大脑的连接模式是动态变化的，而通过预定义拓扑进行脑解码是无法反映实际的动态变化的，因此导致获得的解码信息不精准、不可靠。
技术实现思路
1、有鉴于此，本公开实施例提供了一种基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，能够解决现有技术中存在的解码信息不精准、不可靠等问题。
2、第一方面，本公开实施例提供了一种基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码
【技术保护点】
1.一种基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，其特征在于，所述基于预设脑区信息、图学习器构建初始拓扑结构模型，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，其特征在于，所述基于预设脑区信息、图学习器构建初始拓扑结构模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，其特征在于，当所述预设数据库信息不包含先验知识时，所述融合特征矩阵的获得方法包括：
5.根据权利要求3所述的基于多视角自监...
【技术特征摘要】
1.一种基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，其特征在于，所述基于预设脑区信息、图学习器构建初始拓扑结构模型，包括：
3.根据权利要求1所述的基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，其特征在于，所述基于预设脑区信息、图学习器构建初始拓扑结构模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，其特征在于，当所述预设数据库信息不包含先验知识时，所述融合特征矩阵的获得方法包括：
5.根据权利要求3所述的基于多视角自监督脑拓扑推断的脑解码方法，其特征在于，当所述预设数据库信息不包含先验知识时，所述融合特征矩阵的获得方法包括：使用多层感知机获取所述特征矩阵中各脑区表征的线性关联关系，并根据所述线性关联关系获得融合特征矩阵。
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