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公开(公告)号：CN118553383A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411026330.8
申请日：2024-07-30
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请提供了基于蓝斑通路的实时功能磁共振多认知调控方法和装置，包括使用配准矩阵对个体蓝斑图像进行配准，获取配准后的二值化个体蓝斑图像，基于任务态磁共振数据筛选出由蓝斑引导的任务脑区，确定不同任务中峰值最高的脑区，对脑区设置半径生成不同蓝斑通路，在蓝斑激活峰值低于调节阈值的基础上，使用个体特异性调控策略对蓝斑通路进行实时调控，获取被试对应调控目标的反馈结果，结合认知量表和行为学对调控效果进行评估。通过将实时功能磁共振神经反馈技术与蓝斑功能进行结合实现对蓝斑的精准调控，在同一任务中完成对多个认知功能的改善，解决了蓝斑的精准定位问题，解除了现有实时调控任务中只能针对单个任务调控的局限性。
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公开(公告)号：CN118429734A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410901931.2
申请日：2024-07-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/25 , G06V10/74
Abstract: 本申请涉及一种磁共振数据分类系统。所述方法包括：采集处理组件获取物体的磁共振数据集；特征提取组件对所述磁共振数据集进行特征提取，得到多个单模态影像特征；特征融合组件对所述多个单模态影像特征进行融合，得到多模态影像特征；分类预测组件基于所述多模态影像特征，得到对应于所述磁共振数据集的预测分类结果。采用本方法能够达到辅助医生提高脑疾病诊断准确率和效率的效果。
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公开(公告)号：CN118121215A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410560610.0
申请日：2024-05-08
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/372 , A61B5/369 , A61B5/00 , A61B5/18 , A61B5/16 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/045 , G06N20/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于EGRF模型的跨库脑电疲劳识别方法及装置，该方法包括：获取两个的脑电疲劳数据库，分别作为源域数据库和目标域数据库；建立EGRF网络，该网络包括特征提取模块和分类器模块，所述特征提取模块用于提取脑电信号的特征，所述分类器模块用于输出疲劳识别的概率值；将源域数据库和目标域数据库的处理后的脑电信号输入神经网络进行训练，训练的损失函数包括三部分：目标域数据的熵损失、源域数据的分类损失、主分类器和辅助分类器的差异损失；将目标域数据库待预测的脑电信号输入训练好的网络得到疲劳分类概率。该方法能够提取更加鲁棒的特征，同时借鉴了集成学习的方法，识别效果更好。
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公开(公告)号：CN117918861B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410322510.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种癫痫患者单通道脑电信号的实时检测系统。所述系统包括斜率处理模块用于获取待测脑电信号在时域空间的第一斜率并将第一斜率与标准斜率进行比较，得到第一比较结果；频域转换模块用于基于第一比较结果确定待测脑电信号的测量时间窗，并对测量时间窗内的待测脑电信号快速傅里叶变换，得到对应的频域信息；功率处理模块用于基于频域信息获取测量时间窗待测脑电信号的第一功率，并将第一功率与标准功率比较，得到第二比较结果；结果标记模块用于根据第二比较结果对测量时间窗内的待测脑电信号进行标记。采用本系统能够解决由于场电位中的大幅值低频慢波与小幅值高频快波引起的脑电信号误检问题，提高了脑电信号检测的灵敏度和特异性。
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公开(公告)号：CN117918861A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410322510.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种癫痫患者单通道脑电信号的实时检测系统。所述系统包括斜率处理模块用于获取待测脑电信号在时域空间的第一斜率并将第一斜率与标准斜率进行比较，得到第一比较结果；频域转换模块用于基于第一比较结果确定待测脑电信号的测量时间窗，并对测量时间窗内的待测脑电信号快速傅里叶变换，得到对应的频域信息；功率处理模块用于基于频域信息获取测量时间窗待测脑电信号的第一功率，并将第一功率与标准功率比较，得到第二比较结果；结果标记模块用于根据第二比较结果对测量时间窗内的待测脑电信号进行标记。采用本系统能够解决由于场电位中的大幅值低频慢波与小幅值高频快波引起的脑电信号误检问题，提高了脑电信号检测的灵敏度和特异性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117036894B
公开(公告)日：2024-03-26
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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公开(公告)号：CN117540783A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410026853.6
申请日：2024-01-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种仿真脑活动数据的生成方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该方法包括：根据预设的脑网络模型的目标结构化数据，构建目标模拟器的代码组件；其中，目标结构化数据包括状态变量数据、瞬态变量数据、耦合变量数据以及参数数据；基于代码组件，生成目标模拟器函数；在接收到输入数据时，基于Numba编译器执行目标模拟器函数，生成针对输入数据的仿真的目标脑活动数据；其中，输入数据包括所述脑网络模型的目标连接矩阵和模拟时间。本方案选择的结构数据简单清楚，基于此构建出模拟器函数，并利用Numba即时编译技术为生成函数执行过程加速，从而解决了脑活动数据仿真效率低下的问题，提高了仿真脑活动数据的生成效率。
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公开(公告)号：CN117438054A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311724898.2
申请日：2023-12-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H30/20 , G06F16/11 , G06F16/16 , G06F16/172
Abstract: 本申请涉及一种脑影像数据的BIDS格式自动转换方法和装置。所述方法包括：基于接收到的待转换脑影像数据的文件存储路径，确定待转换脑影像数据的架构类型；根据架构类型以及待转换脑影像数据的各级文件夹，得到待转换脑影像数据中的被试文件夹；基于被试文件夹，获取被试文件夹中的BIDS格式的被试名称和BIDS格式的session名称；根据BIDS格式的被试名称、BIDS格式的session名称以及每种模态和数据类型所对应的BIDS字段，按照预设的命名规则，确定被试文件夹中所有序列对应的BIDS名称；将转换完成的BIDS文件保存在与BIDS文件的BIDS名称所对应的文件夹中。采用本方法能够实现将DICOM格式的脑影像数据转换为脑影像分析平台直接可以处理的BIDS格式的脑影像数据。
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公开(公告)号：CN116740221B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311029640.0
申请日：2023-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及实时脑功能激活图生成方法、装置、计算机设备和介质，获取待处理实时磁共振数据及与待处理实时磁共振数据时间点对应的实验标签信息；利用脑图谱模板将待处理实时磁共振数据转换成与脑区数量对应的图结构文件；将图结构文件及与其时间点对应的实验标签信息输入到训练完备的图神经网络，输出实时脑功能激活图；图神经网络被一组基于血液动力学模型产生的不同的血液动力学响应基函数约束；各个血液动力学响应基函数对图神经网络进行约束的权重可进行调节；在对图神经网络进行训练的过程中，各个血液动力学响应基函数对图神经网络进行约束的权重经过训练并确定，有效提高脑功能激活计算的准确性，并及时地刻画被试当前大脑激活情况。
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公开(公告)号：CN116503680B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310787084.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06T7/00 , G06V10/80 , G06T3/40 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G16H30/00
Abstract: 本申请涉及人工智能领域，特别是涉及一种基于脑图谱的脑影像结构化分析和脑疾病分类系统，包括：脑图谱标准化模块，用于基于多种脑图谱构建的脑图谱库实现脑图谱标准化；结构化映射模块，用于将多模态脑影像样本数据映射到脑图谱所在的标准空间，提取多模态脑影像样本数据的影像学指标；图构建模块，用于构建不同脑图谱所对应的图；图表征提取模块，用于提取图的图表征；非影像数据处理模块，用于对获取的非影像数据进行预处理和标准化；训练模块，用于利用预处理和标准化后的非影像数据与图表征的融合特征来训练分类器；分类模块，用于利用训练完成的分类器对采集得到的多模态脑影像数据进行分类。本发明提高脑疾病分类的准确性。
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