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公开(公告)号：CN116788271A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310788748.1
申请日：2023-06-30
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于人机协作控制的脑控驾驶方法及系统，包括：获取带有SSVEP闪烁刺激的驾驶场景信息，驾驶员通过观看所述驾驶场景信息，诱发特征大脑活动并进行车辆控制；采集所述驾驶员的所述特征大脑活动，获得对应的脑电信号；通过脑电解码模型对所述脑电信号进行解码，获得所述驾驶员的驾驶意图；将所述驾驶场景信息和车辆状态信息输入智能控制模型，获得原始车辆控制信号；将所述驾驶员的驾驶意图、所述原始车辆控制信号和所述驾驶场景信息同时输入综合决策模型，获得优化后的车辆控制信号；采用所述优化后的车辆控制信号驱动被控车辆，实现调度被控车辆在带有SSVEP闪烁刺激的驾驶场景中的运动。
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公开(公告)号：CN115721861A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211559511.8
申请日：2022-12-06
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种面向脑图谱的多层次神经元经颅磁刺激方法，包括：获取磁刺激调控对象的结构性磁共振影像数据，基于结构性核磁共振影像数据构建有限元仿真模型；获取调控对象的7T功能核磁共振影像数据，基于7T功能核磁共振影像数据确定磁刺激的调控靶区，并结合有限元仿真模型构建颅脑神经模型；根据调控靶区、颅脑神经模型，进行磁刺激线圈匹配，获得最优匹配线圈类型，根据最优匹配线圈类型进行局部优化，完成线圈位置、线圈角度与线圈刺激强度的优化，实现刺激靶区的精准调控。本发明提高了刺激的精准度与有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119745323A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411825497.0
申请日：2024-12-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/37 , A61B5/372 , A61B5/374 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于经颅磁‑脑电的多维特征的帕金森病认知障碍早期判断系统，包括：经颅磁‑脑电联合采集模块、同步信号预处理模块、多维特征提取模块、特征智能融合模块和存储与显示模块；经颅磁‑脑电联合采集模块用于通过单脉冲经颅磁刺激编码扰动患者神经活动，并采集诱发态脑电信号；同步信号预处理模块用于对诱发态脑电信号进行去噪滤波；多维特征提取模块利用多维度脑电特征分析对处理后诱发态脑电信号进行特征提取，得到多参数脑电神经活动特征；特征智能融合模块用于对多参数脑电神经活动特征进行权重分配和特征融合，得到认知障碍多模态神经指标；存储与显示模块用于存储认知障碍多模态神经指标，并将认知障碍多模态神经指标可视化。
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公开(公告)号：CN118846376A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410875541.2
申请日：2024-07-02
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多维贝叶斯优化的参数自适应神经调控系统及方法，涉及神经调控技术领域，系统包括数据采集与刺激模块、信号处理模块和调控参数自适应模块；本发明对受试者的实时数据利用多维贝叶斯优化来进行基于特定人群跨被试的最优参数神经调控，识别最有可能提高受试者表现的刺激参数，同时跟踪调控过程中刺激参数空间随时间的变化，实现神经调控中电刺激参数的自适应调节，建立了该群体的受试者模型，能够根据行为学和脑电的基线特征指标为未来的受试者推荐刺激参数。
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公开(公告)号：CN118490248A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410555328.3
申请日：2024-05-07
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于神经网络相变跟踪的异常放电自适应调控系统及方法，属于神经网络调控技术领域。系统包括：上位机、脑电采集‑刺激一体设备以及FPGA实时计算设备；上位机用于基于大样本结构磁共振影像和受试者的脑电信号构建神经网络亚稳态相变方向预测器以及自适应脑电信号前向预测器；并将其传输至FPGA实时计算设备中存储；脑电采集‑刺激一体设备用于采集脑电信号，并基于FPGA实时计算设备发出的刺激指令生成电刺激信号；FPGA实时计算设备用于接收脑电信号，并基于脑电信号计算亚稳态动力学特征，基于亚稳态动力学特征识别亚稳态相变方向，亚稳态相变方向异常时，生成刺激指令。
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公开(公告)号：CN116808391A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310784039.6
申请日：2023-06-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61M21/00 , A61B5/0205 , A61B5/1455 , A61B5/369 , A61B5/389 , A61B5/00 , G06F18/25 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种基于生理信号解码的睡眠唤醒方法和系统，包括：使用者设置被唤醒时期和唤醒方式后进入睡眠活动，获取使用者睡眠中的生理信号；基于FMDC算法对生理信号进行预处理，获取残差信号；基于XFD算法对残差信号进行解码，获取使用者的睡眠阶段；对使用者的睡眠阶段进行判断，若使用者处于可唤醒睡眠阶段，则基于设置的被唤醒时期和唤醒方式将使用者唤醒。本发明提供的唤醒方法可以使人感到更为清醒和有活力，减少疲劳和不适感，同时解决了基于单一生理信号的起床方法容易发生误判的问题。
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公开(公告)号：CN115990316A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211559714.7
申请日：2022-12-06
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61N1/36
Abstract: 本发明公开了一种针对脑图谱的皮层靶点精准聚焦方法，包括以下步骤：对调控对象的核磁影像进行分割，获得灰质模板与头皮模板；选取靶点，并将所述靶点从所述灰质模板映射到头皮模板，获得头皮上对应的中心电极的中心位置；基于所述中心电极的中心位置，对外周电极和中心电极进行参数优化，实现靶点的精准聚焦。本发明首先对核磁影像进行分割得到灰质的模板，基于灰质模板上的刺激靶点，进行映射得到头皮上对应的中心电极的中心位置，基于该位置优化外周电极与中心电极的距离、电流大小、电极大小，能够通过更小的刺激电极实现靶点的精准聚焦调控。
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