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公开(公告)号：CN107432952A
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201610353589.2
申请日：2016-05-25
Applicant: 上海大学 , 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所
Abstract: 本发明公开了一种三维石墨烯-胶原复合支架及其制备方法和应用。所述复合支架包括：三维石墨烯支架，以及，至少结合于所述三维石墨烯支架表面的胶原纤维；所述三维石墨烯-胶原复合支架具有三维多孔结构，其所含孔洞的孔径为数个至数十微米，孔隙率大于98%。进一步的，所述胶原纤维通过物理吸附方式结合于三维石墨烯支架表面。本发明三维石墨烯-胶原复合支架的制作工艺简单，成本低，所获三维石墨烯-胶原复合支架具有较为理想的支架孔径，同时保持了三维石墨烯的多孔立体结构，兼具三维石墨烯和胶原的优良特性，在应用于培养细胞时，具有很高的细胞负载率，还能有效促进神经干细胞的增殖和分化，以及神经网络的形成。
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公开(公告)号：CN113506607A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110471468.9
申请日：2021-04-29
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开一种基于树莓派的便携式脑卒中康复训练系统及方法。本系统包括脑电帽、信号放大器、多参数同步器、树莓派3B+和气动手，所述树莓派3B+包含用户交互界面、采集软件、MI‑EEG离线解码建模单元和MI‑EEG在线识别单元；播放视频引导使用者进行离线的左右手运动想象训练，采集到的数据由信号放大器放大后与多参数同步器的同步信号一起经由路由器发送至采集软件，再由MI‑EEG离线解码建模单元对数据解码并建立模型。最后，给使用者佩戴好气动手并进行在线的VR运动想象任务，采集到的数据由MI‑EEG在线识别单元进行在线分类识别，并根据分类结果控制气动手带动患者手部运动，从而达到对使用者进行康复训练的目的。
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公开(公告)号：CN113274032A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110471569.6
申请日：2021-04-29
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种基于SSVEP+MI脑机接口的脑卒中康复训练系统及方法，本系统包括：电脑(1)、脑电帽(2)、机械臂(3)、AR眼镜(4)、电刺激反馈仪(5)、康复气动手(6)、SSVEP刺激界面(7)、SSVEP在线训练单元(8)、MI交互界面(9)、MI离线训练单元(10)、MI在线训练单元(11)。本方法包括：第一阶段康复训练采用SSVEP脑机接口结合AR和机械臂，通过FBCCA算法解码SSVEP‑EEG，能帮助患者表达意图和辅助生活，同时可训练患者的注意力及认知能力，为第二阶段的康复训练奠定基础。第二阶段康复训练采用MI脑机接口结合AR和康复外设，通过FBCSP算法解码MI‑EEG，多种反馈方式可形成闭环康复回路，修复外部肢体和大脑之间的功能控制连接，帮助患者恢复肢体运动功能。
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公开(公告)号：CN111571619A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010310189.X
申请日：2020-04-17
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSVEP脑控机械臂抓取的生活辅助系统与方法，本系统包括脑电帽、电脑、意图表达界面、SSVEP解码单元和机械臂。本发明方法是：首先由专业人员帮助使用者佩戴好脑电帽，其次打开电脑端的意图表达界面，在意图表达界面出现刺激闪烁时，使用者根据自己的需求，注视意图表达界面上的相应区块，脑电帽采集使用者此时的脑电信号，传输给电脑端的SSVEP解码单元，通过预处理和FBCCA算法进行解码，解码结果转换成控制指令发送给机械臂，机械臂执行控制指令，依据规划路径抓取相应物品，从而达到辅助使用者日常生活的目的，特别是为老年人和残障人士体更更多生活上的便利和安全。
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公开(公告)号：CN114489334A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210069099.5
申请日：2022-01-21
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于SSVEP的异步脑机接口系统及异步脑机交互方法，本发明系统包括脑电采集设备、电脑、人机交互界面、SSVEP异步解码单元和外部设备。所述脑电采集设备实时采集用户脑电信号发送至电脑端的SSVEP异步解码单元进行处理；所述人机交互界面，通过诱发用户产生稳态视觉诱发脑电信号进行人机交互；所述SSVEP异步解码单元用于识别系统“空闲态”和“任务态”，若为“任务态”则发送控制指令给外部设备。本发明通过先识别人机交互界面上各刺激区块对应的相关系数，再在相关系数的基础上进行贝叶斯估计判断用户当前状态，实现异步BCI系统。本发明相较于同步脑机接口系统，可以更好的应用于实际生活中。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114209343A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110471518.3
申请日：2021-04-29
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AR与SSVEP的便携式注意力训练系统及方法。本发明系统包括：脑电帽、混合现实头戴式显示器和树莓派，混合现实头戴式显示器包含注意力训练界面，树莓派包含SSVEP解码单元，脑电帽、混合现实头戴式显示器和树莓派通过路由器实现连接；混合现实头戴式显示器，用于根据使用者所选模式显示注意力训练界面预设频率的刺激信号；脑电帽用于采集使用者注视注意力训练界面上预设频率刺激信号时产生的脑电信号，并将脑电信号传输给树莓派端；树莓派：用于对脑电信号解码，获取所述脑电信号的频率，根据脑电信号频率和刺激信号的预设频率的对比情况输出训练结果。本发明能够帮助使用者恢复集中注意力的能力，并有助于之后其他康复项目的开展。
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公开(公告)号：CN107432952B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201610353589.2
申请日：2016-05-25
Applicant: 上海大学 , 中国科学院苏州纳米技术与纳米仿生研究所
Abstract: 本发明公开了一种三维石墨烯‑胶原复合支架及其制备方法和应用。所述复合支架包括：三维石墨烯支架，以及，至少结合于所述三维石墨烯支架表面的胶原纤维；所述三维石墨烯‑胶原复合支架具有三维多孔结构，其所含孔洞的孔径为数个至数十微米，孔隙率大于98%。进一步的，所述胶原纤维通过物理吸附方式结合于三维石墨烯支架表面。本发明三维石墨烯‑胶原复合支架的制作工艺简单，成本低，所获三维石墨烯‑胶原复合支架具有较为理想的支架孔径，同时保持了三维石墨烯的多孔立体结构，兼具三维石墨烯和胶原的优良特性，在应用于培养细胞时，具有很高的细胞负载率，还能有效促进神经干细胞的增殖和分化，以及神经网络的形成。
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公开(公告)号：CN101719287B
公开(公告)日：2011-12-21
申请号：CN200910199535.5
申请日：2009-11-26
Applicant: 上海大学
IPC: G06T17/10
Abstract: 本发明公开了一种利用控制点信息实现半球体三维表面形状的重建方法，该方法首先构建标准半球体模型，从三个角度得到三幅半球体灰度图像，建立物体表面辐照度方程；然后利用物体表面辐照度方程和光度立体法，唯一确定物体表面方向梯度，进行变分法处理，由方向梯度重建半球体三维表面f1(x，y)；最后采用插补面算法和半球体表面控制点三维信息得到插补面f2(x，y)，将f1(x，y)和f2(x，y)线性叠加求出物体表面每个点的三维信息，进而得到重建的物体三维表面f3(x，y)。该方法不仅测量球类物体三维表面形状速度快，而且测量所得的重建半球体三维表面形状的精度高，实验结果表明，本发明所重建半球体三维表面的平均相对误差减少大约1.3％。
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公开(公告)号：CN101719287A
公开(公告)日：2010-06-02
申请号：CN200910199535.5
申请日：2009-11-26
Applicant: 上海大学
IPC: G06T17/10
Abstract: 本发明公开了一种利用控制点信息实现半球体三维表面形状的重建方法，该方法首先构建标准半球体模型，从三个角度得到三幅半球体灰度图像，建立物体表面辐照度方程；然后利用物体表面辐照度方程和光度立体法，唯一确定物体表面方向梯度，进行变分法处理，由方向梯度重建半球体三维表面f1(x，y)；最后采用插补面算法和半球体表面控制点三维信息得到插补面f2(x，y)，将f1(x，y)和f2(x，y)线性叠加求出物体表面每个点的三维信息，进而得到重建的物体三维表面f3(x，y)。该方法不仅测量球类物体三维表面形状速度快，而且测量所得的重建半球体三维表面形状的精度高，实验结果表明，本发明所重建半球体三维表面的平均相对误差减少大约1.3％。
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公开(公告)号：CN101520895A
公开(公告)日：2009-09-02
申请号：CN200910046513.5
申请日：2009-02-24
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种标尺图像中像素位移与实际位移的自动转换方法。本方法的实施步骤为：(1)提取标尺边界像素点坐标：首先进行图像求反和标尺截取，然后进行灰度变换和二值化处理，最后提取标尺边界像素点的像素坐标；(2)像素位移与实际位移的自动转换：首先剔除异常数据点，利用最小二乘法直线拟合求解标尺两个垂直边界与水平下边界的直线方程，然后分别计算标尺下端两端点的像素坐标以及像素距离；最后利用图像中标尺的宽度和两端点的像素距离，计算出每个像素所代表的实际长度，实现像素位移与实际位移的自动转换。本方法可应用于不同图像中同一物体的运动位移或变形程度分析。
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