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公开(公告)号：CN113539435B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111090208.3
申请日：2021-09-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于图模型的脑功能配准方法，该方法以被试特定认知功能态下的脑功能活动信号为输入，以脑图模型为基础，将高维的脑功能影像数据映射到二维时间序列矩阵，构建图卷积神经网络模型用以区分不同的认知功能状态，同时利用荟萃分析方法生成脑激活分布先验图辅助预测每个被试特异性的脑功能激活模式，两者结合起来实现将每个被试的脑功能影像数据映射到可适用于大规模群体的共享表征空间，最终实现个体间精准的脑功能对齐。本方法不仅可以增强群体上的统计检验的效应量，减少脑认知功能研究中所需被试样本数，节省临床研究成本，同时在共享表征空间中生成的图表征信息还可以用于精准预测被试的脑功能状态和行为学指标。
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公开(公告)号：CN119138852A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411630981.8
申请日：2024-11-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种认知水平参数评估方法、装置、计算机设备以及存储介质。包括：确定测试人员的认知评分，根据测试功能性磁共振成像数据确定测试人员的脑活动序列；根据测试人员的脑活动序列构建测试人员的情绪记忆网络，确定情绪记忆网络的网络激活模式对应的测试大脑状态；根据测试大脑状态确定网络激活模式之间的模式相似性，根据模式相似性确定预测性表征图谱；根据预测性表征图谱确定测试感受野和预测性表征图谱的预测性指标，根据预测性指标确定测试人员的认知影像学标记；通过机器学习算法，根据认知评分和认知影像学标记构建认知水平预测模型；通过认知水平预测模型确定目标人员的认知水平参数。可以提高对目标人员认知评估结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118490240B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410953500.0
申请日：2024-07-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明涉及电‑磁多模态生理信号采集设备及其制备方法和应用，其中，电‑磁多模态生理信号采集设备包括：非磁性导电水凝胶层；非磁性电连接件，非磁性电连接件的一端设于非磁性导电水凝胶层内部，非磁性电连接件的另一端用于与外部电路电连接；聚磁器，聚磁器包括两个软磁件，两个软磁件间隔设于非磁性导电水凝胶层表面，其中，两个软磁件之间设有由多个磁隧道结排列分布并通过电极串联而成的磁隧道结阵列。本发明的电‑磁多模态生理信号采集设备可同步采集生理电信号与磁信号，同时具有灵敏度高、轻量化、集成度高的特性，能够有效提高生理信号的采集质量以及使用便携性。
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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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Patent Agency Ranking
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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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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