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公开(公告)号：CN119867746A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411967975.1
申请日：2024-12-30
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/1455
Abstract: 本发明提供一种基于时域干涉调制的多通道fNIRS信号采集系统，涉及数据采集技术领域，其包括：处理器和若干个信号采集模块；信号采集模块包括探测器、第一光源和第二光源；探测器、第一光源和第二光源依次设置在同一直线上；第一光源发射的第一调制光载波信号和第二光源发射的第二调制光载波信号在待测位置进行干涉调制得到时域干涉信号；时域干涉信号照射到待测位置中需探测物质发生扩散后被探测器接收，得到fNIRS信号；处理器对fNI RS信号进行解调，得到血氧信号。本发明通过双光源实现时域干涉调制，可以将伪迹信号与fNIRS信号区分，实现采集过程中伪迹的抑制，且能够消除信号中的1/f噪声。
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公开(公告)号：CN117919601A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410111571.6
申请日：2024-01-26
Applicant: 燕山大学
IPC: A61N2/04
Abstract: 本发明公开了一种基于无内部触发经颅磁设备的无源多模态触发装置，包括进行信号处理的微控制器，微控制器的输入端依次连接限流保护整流滤波模块和输入接口，所述输入接口的外部连接有磁信号捕捉集束环，且磁信号捕捉集束环由铜线缠绕两圈而成，对应贴紧经颅磁设备的手柄拍的圆孔，磁信号捕捉集束环的两端向后延伸形成与输入接口连接的延长线；微控制器的输出端分别连接输出端口一和输出端口二，输出端口一和输出端口二连接第三方检测设备；所述微控制器还与通用串行总线接口连接，通用串行总线接口的外部与PC主机和供电设备连接，本发明能够依据实验要求或者治疗方式，设置不同的实验范式。
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公开(公告)号：CN115098832A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210564335.0
申请日：2022-05-23
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于丘脑皮层模型的麻醉深度估计方法，属于脑电计算模型领域，包括：定义一个六维向量来存放丘脑皮层模型的状态变量；通过构建观测方程来体现状态变量在某一时刻的观测值；定义一个增广向量，用于存放每次迭代时状态变量和参数变量的估计值；增广向量做非线性变换得到的数据代入丘脑皮层模型中；将经过丘脑皮层模型运算输出的数据代入观测方程中计算每个列向量对应的模型输出，对每个输出值进行加权求和得到模型的预测值；模型的预测值中包含的参数变量Tcs被定义为丘脑皮质状态；使用Tcs评估麻醉深度。本发明能够对麻醉期间的大脑状态进行生理学上更具体的分析，解决了传统麻醉深度监测方法对不同麻醉药物无法监测的问题。
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公开(公告)号：CN114209283A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111617321.2
申请日：2021-12-27
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于脑机空间复杂度的术中疼痛检测方法，属于脑机接口以及麻醉控制领域，所述方法应用于脑机接口实时注意力监测系统，其特征在于：从脑机接口实时监测以及疼痛分类的角度去实时监测麻醉中的病人是否因疼痛而术中知晓，通过术前采集被试的疼痛数据与非疼痛数据，建立病人的疼痛模型，然后在术中通过小的滑窗以及调用疼痛模型来确定被试的实时状态；所述疼痛数据的处理方法包括给定多通道数据；根据多通道数据定义空间排列熵、空间近似熵、空间样本熵；计算空间权重矩阵；最后求得空间熵特征组合。本发明从空间复杂度的角度去量化疼痛，能有效提高术中知晓的准确性，减少病人的术后心理并发症，改善医患关系。
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公开(公告)号：CN112493995B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202011359534.5
申请日：2020-11-27
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种适用不同年龄患者的麻醉状态评估系统及方法，属于神经信号分析领域。该评估系统包括：利用脑电信号采集模块采集进行全身麻醉的患者在不同麻醉状态下的脑电信号；利用前端信号处理模块对脑电信号进行分段，并进行预处理以去除干扰；利用参数计算模块计算各数据段的双尺度熵，得到特征值；利用麻醉深度评估模块，将每位患者的特征值作为输入值，以BRF为核函数，进行模式识别SVM三分类，所获得的分类结果即为麻醉深度的检测结果。本发明可以对人的麻醉特征指标进行准确的提取，并采用三分类算法，能够更精确的判断不同年龄患者的麻醉状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110338787A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910634840.6
申请日：2019-07-15
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0476
Abstract: 本发明公开了一种对静态脑电信号的分析方法，本发明通过采集受试者静态的脑电信号对其进行有效分析，获得准确的脑电信号的复杂度，可利用复杂度值进一步衡量脑功能数据；对于准确获得脑电信号的复杂度值，在本发明中通过将静态脑电信号进行降采样、带通滤波处理后，再次进行多变量模态分解，并去除最高层分量和最低层分量，有效计算出组合后的时间序列的复杂度，最后对18段的复杂度进行平均，并获取不同通道脑区空间的复杂度值。利用其可以实现对脑功能进行有效评价；在本发明中对脑卒中受试者的药物溶栓前后的静态脑电信号进行采集，有效获得其复杂度值，利用其复杂度值的变化进一步评估药物对受试者的溶栓效果。
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公开(公告)号：CN109222963A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811394101.6
申请日：2018-11-21
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的心电异常识别分类方法，方法包括从MIT数据库中获取心电数据，对所获取的数据工频干扰噪声、基线运动噪声与高频噪声干扰，对处理后的数据进行R波峰值检测，前后取点绘制图片，搭建卷积神经网络模型对图片进行训练，采用10倍交叉验证评估性能指标。本发明使用基于卷积神经网络的方法，通过对卷积神经网络的结构配置及优化提高了心电异常识别分类的准确率及增加了分类种数。本发明主要解决的技术问题是通过心电数据进行心电异常的识别分类，辅助给医生提供参考，降低误诊、漏诊率，减轻医生的工作量；应用卷积神经网络自动学习特征，减少了特征提取的工作量及复杂度。
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公开(公告)号：CN109009099A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810794998.5
申请日：2018-07-19
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/00 , A61M5/20 , A61M5/31
CPC classification number: A61B5/4821 , A61B5/0476 , A61B5/6803 , A61B5/7235 , A61M5/20 , A61M5/31 , A61M2202/048 , A61M2205/3334 , A61M2230/04 , A61M2230/005 , A61M2202/0007
Abstract: 本发明公开了一种基于EEG‑NIRS的智能麻醉系统，包括头戴式信号采集模块，麻醉自动控制模块，数据存储模块；头戴式信号采集模块包括近红外光源驱动部分、采集部分、控制与WIFI通信部分，对EEG信号和NIRS信号进行同步采集，通过WIFI通信将预处理过的EEG和NIRS信号传递给麻醉自动控制模块；麻醉自动控制模块具有麻醉指标动态监测、反馈控制器计算患者所需药量和注射速度、深度神经网络优化、多通道麻醉药物注射等功能；数据存储模块能够动态记录麻醉手术数据信息及关键节点，并上传至服务器。本发明同时采集EEG和NIRS信号，对术中患者的镇静、镇痛、肌松等指标进行动态监测，准确控制麻醉药剂的输注速度和输注量，大幅提升医疗资源利用率，降低医疗设备的使用成本。
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公开(公告)号：CN108158581A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711335282.0
申请日：2017-12-14
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0476
Abstract: 本发明公开了一种基于相位模式复杂度的多通道神经信号分析方法，所述方法包括：通过神经信号采集装置获得需要计算的N个通道的神经信号数据，并进行预处理操作；计算所述神经信号中两个通道X和Y之间的动态相位关系模式Mt，量化其相位关系；计算所述通道X和Y之间的相位模式复杂度Ω；构建所述多通道神经信号的相位模式复杂度矩阵；其中Ω的值越大，代表所述神经信号之间的相位模式越丰富，该方法从相位关系的动态时间模式的角度出发，解决了现有技术容易丢失神经信号之间的相位关系信息，而且会忽略其相位关系的时间动力学变化的缺点。
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公开(公告)号：CN107280662A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710583660.0
申请日：2017-07-18
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/00
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/0006 , A61B5/04012 , A61B5/7203 , A61B5/725 , A61B5/7465
Abstract: 本发明公开了一种便携式远程心电监护系统，主要包括便携式心电监护仪、智能手机客户端和信息接收端医疗中心三个部分。便携式心电监护仪部分能实现对人体的心电信号检测、存储和传输，并且还能实现实时定位功能，一键报警功能。手机客户端包含一款手机app，它能接收心电监护仪发送过来的数据，进行及时的分析处理，并且还能存储心电数据和心电波形回看，同时该app还能实时的将心电数据上传到医疗中心的服务器，以便于医生能及时发现病情，最后还可以将心电数据上传到百度云等网络存储平台。医疗中心可以通过用户手机客户端发送过来的心电波形及时发现问题，通过手机向用户发送消息，医疗中心还可以通过心电监护仪的定位模块快速发现用户位置进行及时救助。
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