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公开(公告)号：CN115359144B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211276165.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T11/00
Abstract: 本发明公开了一种磁共振平面回波成像伪影仿真方法及系统，首先，对于K空间伪影，通过正常磁共振影像还原K空间数据，针对性地对K空间数据进行修改，然后重建出带有伪影的影像；对于磁化率伪影，通过正常磁共振影像构建磁化率模型，重建磁场分布，然后重建出带有畸变伪影的影像。本发明可通过少量的正常影像快速创建大量不同伪影类型、伪影程度的伪影数据集，为鉴别伪影、消除或减弱伪影的研究打下基础。相比于其他图像域伪影仿真方法，本发明根据EPI序列伪影产生的原理设计了仿真算法，所得到的条纹伪影、莫尔伪影、奈奎斯特伪影、磁化率伪影等图像具有良好的科学性、准确性与可解释性。
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公开(公告)号：CN115349833B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211276610.5
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/16 , G06F18/243 , G06F18/241 , G06F18/2411 , G06N3/04 , G06N3/042 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于解码的实时功能磁共振神经反馈调控系统及装置。包括：行为学模块：用于得到被试者的记忆准确率；解码模型训练模块：用于所述图模型数据和所述解码标签作为解码模型的输入进行模型训练，获取最优解码模型；实时解码神经反馈模块：用于利用所述最优解码模型实时预测被试者包含记忆状态和非记忆状态的实时状态信息及实时准确率，并以不同的图片形式反馈给被试者，被试者利用调节策略调节反馈信息，自主训练工作记忆能力。本发明利用解码实时功能磁共振神经反馈技术提高或者改善被试者的工作记忆水平，并且提高被试者对于注意力网络和工作记忆网络的自我控制。本发明可应用于阿尔茨海默病等患者的临床治疗。
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公开(公告)号：CN115337000B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211276691.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/50
Abstract: 本发明公开了一种基于脑结构影像评估疾病引起大脑衰老的机器学习方法,从大脑结构磁共振影像中提取不同脑区大脑结构特征，包括不同脑区大脑皮层厚度以及体积等结构特征。由于并不是所有特征对模型预测都有帮助，因此对特征进行筛选，使用筛选出的在不同训练子集上可泛化的且更简约有效的特征构建基于岭回归的脑龄预测模型。采用k折交叉验证找出在k个模型中均被反复识别的特征，定位出与脑龄预测最相关的脑区结构特征。最后将训练好的模型在病人数据上进行预测，来评估疾病影响大脑衰老的程度。
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公开(公告)号：CN115359236A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211276176.0
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的工作记忆任务脑磁图分类系统，包括脑磁图数据采集模块、脑磁图数据预处理模块、脑磁图源重建模块和机器学习分类模块，其中脑磁图数据采集模块用于采集被试不同工作记忆任务态的脑磁图数据，脑磁图数据预处理模块用于对不同工作记忆任务态的脑磁图数据进行质量控制并分离噪声和伪影，脑磁图源重建模块用于对经过脑磁图数据预处理模块的数据进行传感器信号分析及源重建分析，机器学习分类模块以功率时间序列作为特征，对被试所属的工作记忆任务进行分类。本发明整合了对工作记忆脑磁图数据完整的从预处理到源重建的分析流程，对工作记忆任务脑磁图数据分类，对于工作记忆解码和大脑记忆相关机制的研究有重要意义。
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公开(公告)号：CN118332391B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410763117.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种神经电生理数据的处理方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该神经电生理数据的处理方法包括：获取多个模态的神经电生理数据，根据预设的数据结构标准对神经电生理数据进行分类，得到多个模态的待处理神经电生理数据；根据待处理神经电生理数据的属性，确定待处理神经电生理数据的预处理步骤；根据预处理步骤，将多个模态的待处理神经电生理数据进行处理，得到统一形式的目标神经电生理数据。本申请通过预处理流程将不同模态的数据处理成统一的形式，进而使得多个模态的数据经处理后以相同的形式呈现，提高了多模态神经电生理数据分析的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118245973B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410645081.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于心率变异性呼吸调控的工作记忆改善评估系统及方法。所述系统包括：基线数据采集模块用于采集被试的原始多模态生物信息；心率变异性调控模块用于确定被试的目标心率变异性以及目标心率变异性对应的目标呼吸模式；更新数据采集模块用于采集被试基于所述目标呼吸模式进行预设时长呼吸调控后的更新多模态生物信息；工作记忆评估模块用于基于更新多模态生物信息与原始多模态生物信息，提取被试的多模态生物特征，并基于多模态生物特征确定目标呼吸模式下的目标心率变异性对被试的工作记忆的增强结果。采用本新系统实现了基于心率变异性产生的多模态生物特征信息的工作记忆评估，提高了评估结果的可靠性和客观性。
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公开(公告)号：CN118356201A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410795235.8
申请日：2024-06-19
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/372 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , A61B5/00
Abstract: 本申请涉及一种癫痫脑电指标提取方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该癫痫脑电指标提取方法包括：获取目标受试者在癫痫发作前后的第一脑电图数据；对第一脑电图数据进行数据标准化预处理，得到第二脑电图数据；提取第二脑电图数据中特定分析时段的脑电图数据，得到第三脑电图数据；根据第三脑电图数据进行溯源重建分析，得到溯源重建分析结果；将溯源重建分析结果映射于脑图谱模板的脑区上，得到脑图谱级别的脑电溯源数据；根据脑图谱级别的脑电溯源数据提取目标脑电指标，通过本申请，实现了癫痫脑电指标提取的可重复性，提高了癫痫脑电指标提取的可靠性。
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公开(公告)号：CN118332391A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410763117.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种神经电生理数据的处理方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该神经电生理数据的处理方法包括：获取多个模态的神经电生理数据，根据预设的数据结构标准对神经电生理数据进行分类，得到多个模态的待处理神经电生理数据；根据待处理神经电生理数据的属性，确定待处理神经电生理数据的预处理步骤；根据预处理步骤，将多个模态的待处理神经电生理数据进行处理，得到统一形式的目标神经电生理数据。本申请通过预处理流程将不同模态的数据处理成统一的形式，进而使得多个模态的数据经处理后以相同的形式呈现，提高了多模态神经电生理数据分析的效率。
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公开(公告)号：CN117058514B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311315370.X
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/80 , G06V10/77 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于图神经网络的多模态脑影像数据融合解码方法和装置，其中，基于图神经网络的多模态脑影像数据融合解码方法包括：获取被试者的脑磁图功率时间序列以及静息态功能磁共振成像功能连接；基于选定的脑图谱，构建脑图；使用所述被试者的所述脑磁图功率时间序列以及所述静息态功能磁共振成像功能连接对所述脑图进行图嵌入，得到嵌入后的脑图；基于所述嵌入后的脑图对图神经网络模型进行训练，获得图神经网络解码模型；使用所述图神经网络解码模型预测目标人员大脑的任务态类别，获得预测结果。本申请对多模态脑影像数据进行融合，使用图神经网络对人脑神经活动信号进行解码，提高了对脑影像数据的解码精度。
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公开(公告)号：CN117036894A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311297044.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的多模态数据分类方法、装置及计算机设备。所述方法包括：获取待分类数据，所述待分类数据至少包括医学图像以及人口学信息；基于所述待分类数据确定数据特征，所述数据特征包括图像特征以及人口学信息特征，所述图像特征通过将所述医学图像输入特征提取模型得到；将所述数据特征输入训练好的分类器，确定分类结果。通过特征提取模型提取图像特征，并综合考虑图像特征和人口学信息特征，通过分类器确定分类结果，能够在待分类数据包括多种数据类型的多模态数据的情况下对待分类数据进行分类，有效提高分类结果的准确性。
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