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公开(公告)号：CN111317475B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202010136262.6
申请日：2020-03-02
IPC: A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种用于磁共振电流密度成像的触发切换装置，由光纤转换模块、主控模块、通讯模块、电流转换模块和电流输出模块组成。本发明设计合理，通过接收光信号并转换为电信号，触发并改变刺激电流方向和电流信号占空比，使得磁共振电流密度成像的准确性、实用性、可靠性都有提升；触发切换装置包括光纤转换模块、主控模块、通讯模块、电流转换模块和电流输出模块五个部分；电流转换模块根据指令改变输入通道与输出通道的连接方式，在短路、正向输出、反向输出三种模式中切换。是一种能配合磁共振电流密度成像而切换刺激电流方向和占空比的触发切换装置，解决目前磁共振电流密度成像难以与电流发生设备实时联动的问题。
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公开(公告)号：CN119068870A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411114779.X
申请日：2024-08-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态喉部振动信号与唇部动点数据的语音解码识别方法及系统。本发明通过采集发声时的喉部振动信号解码声调与中文四声，采集发声时的唇部动点数据解码声韵母与音节，两者结果进行多模态融合，并将结果送入到大语言模型中，最终大语言模型输出识别文字。相较于传统的面颈部生理信号语音解码方法，本发明语音识别方法，具有适合长期监测，符合语言学的音节构成原理，受语料库影响小，泛化能力强，与单模态无法实现的单字符级别的识别精度与准确度等特点。
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公开(公告)号：CN117392168A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311052111.2
申请日：2023-08-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T7/194 , H04N19/436 , H04N19/44 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06T5/70 , G06T1/20 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种利用单光子钙成像图像数据进行神经解码的方法，首先通过使用各向异性滤波及形态学开运算对单光子钙成像图像数据进行背景移除，接着，利用一种由三维卷积神经网络和多头自注意力机制复合构建的解码器，实现从钙成像图像数据中直接解码神经信号对应的行为信息。本发明省略了从图像数据中提取神经元集群活动的步骤，简化了基于钙成像的神经解码流程，本发明在运行耗时方面具有显著优势，可用于实时在线解码实验。此外，本发明充分利用了钙成像数据中的时间和空间信息，信息利用率远高于传统流程，为解码器提供了比传统方法更多更丰富的数据量，提高了解码的准确性。
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公开(公告)号：CN116364096B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310220138.1
申请日：2023-03-09
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的脑电信号语音解码方法，对脑电进行语音解码，并合成可理解的元音音频。本发明利用同步采集的被试的脑电信号和语音数据，有效预处理之后，使用生成对抗网络学习脑电信号到语音数据的映射关系，使得本方法能够有效缓解过平滑问题，并且解码语音特征合成的音频有较好的可懂性。该方法由生成器和判别器两部分构成。其中生成器负责对神经特征进行降维处理和生成语音特征；判别器负责判定语音特征的真实性。本发明具有解码精度高、对单个音素的解码可理解性强的特点。此外，与现有的语音解码算法发明相比，本发明对脑电解码的语音特征存在的过平滑现象有明显的改善。
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公开(公告)号：CN115081471B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202210522286.4
申请日：2022-05-13
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/2135 , G06F18/214 , A61B5/388 , A61B5/00
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115616461A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211267701.2
申请日：2022-10-17
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R33/561 , G01R33/54 , G01R33/48
Abstract: 本发明公开一种基于可调回波时间编码的磁共振磁场测量方法及装置。首先，在两次扫描中对成像组织分别施加不同的与重聚焦脉冲同步的正负变换的电流，直到每个重复时间的第一个回波信号采样结束；在可调回波时间编码中，在第一个回波信号采样前重聚焦脉冲的两侧增加等长的时间(TED)以延长回波时间，使得所采的第一个回波信号经历了足够长的通外部电流时间进而提升结果信噪比；电流结束后采用快速自旋回波序列的方式采集信号，设置加速因子m‑1；最后，将两次不同起始电流扫描的相位结果做差，利用相位差与电流产生磁场(Bz)之间的线性关系进行计算，得出Bz结果。本发明实现了提升Bz磁场测量速度达十倍的同时，不损失测量的信噪比。
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公开(公告)号：CN115105101A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210546937.3
申请日：2022-05-19
Applicant: 香港理工大学深圳研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了个性化肌肉疲劳等级检测方法、装置、终端及存储介质，所述方法通过获取待检测肌电信号，其中，待检测肌电信号为目标用户的目标肌肉在训练开始后生成的肌电信号，目标肌肉为基于训练任务类型确定的疲劳等级最高的肌肉；根据待检测肌电信号，确定目标肌肉对应的疲劳特征值；获取参考疲劳特征值，根据疲劳特征值和参考疲劳特征值确定目标肌肉对应的疲劳等级，其中，参考疲劳特征值基于目标肌肉在训练开始前生成的肌电信号确定。本发明可以针对不同用户，个性化地确定用于进行疲劳监测的目标肌肉，通过采集目标肌肉的肌电信号，实时监测用户肌肉的疲劳程度，避免用户运动过度。解决了现有技术中用户自身难以及时察觉肌肉疲劳，容易造成运动过度，导致运动损伤的问题。
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公开(公告)号：CN115081471A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210522286.4
申请日：2022-05-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供一种基于多频段复合波形的峰电位检测及分类方法及用途，通过对电极通道采集到的原始电信号进行多频段滤波，并将多频段信号融合，形成复合特征的峰电位波形。本发明能为峰电位分类算法提供更易于区分的复合特征峰电位波形，使得峰电位分类方法的表现有了显著的提升。本发明能够与各类常见的峰电位分类算法相衔接，显著提高峰电位分类的准确率和分类质量，考虑到本发明具有极低的计算复杂度，因此本发明空间和时间的消耗成本都极低，能够与硬件流片相结合，也可用于实时在线的峰电位处理。
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公开(公告)号：CN108846346B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201810575804.2
申请日：2018-06-06
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于密度峰值聚类算法的神经元峰电位在线分类方法，包括以下步骤：通过降维和特征提取，提取信号的波形特征向量；使用密度峰值聚类算法对特征向量进行聚类，随后使用线性判别式分析等分类方法寻找与当前聚类结果对应的最佳分类的投影空间以及峰电位投影得到的特征向量；通过迭代方法找到最佳投影空间并得到聚类结果，将测试峰电位映射到投影空间后进行分类。本发明方法具有抗噪性好、复杂度低、无监督、在线分类的特点，并且可以做到完全自动，不需要人为参与，可以适用于无线植入式脑‑机接口。
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公开(公告)号：CN106725463B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201710035914.5
申请日：2017-01-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提供一种大脑皮层手部功能区定位方法和系统，系统包括提示显示器、ECoG电极、分线器、信号采集子系统、数据手套以及分析和控制子系统，根据显示器提示执行手部运动的同时，系统采集原始皮层脑电信号和手部运动信号并进行处理。系统根据原始手部运动信号获取运动起始时刻和手部运动类型，根据手部运动起始时刻截取对应时间段内的皮层脑电信号，然后对皮层脑电信号预处理后计算其功率谱，利用手部运动类型和截取功率谱对手部运动进行分类解码，根据分类解码结果做不同通道间显著性分析，通过显著性分析结果定位手部运动对应的大脑皮层区域。本发明设计合理，方法操作简单，无需对大脑进行额外的电刺激，为指定癫痫灶切除手术规划提供帮助。
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