公开(公告)号：CN111035383A

公开(公告)日：2020-04-21

申请号：CN201911325325.6

申请日：2019-12-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 禹东川 ,  贾会宾

IPC: A61B5/0476 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明提供了一种面向孤独症谱系障碍儿童脑电信号的分析方法，包括如下步骤：第一步骤，采用多导联脑电系统进行静息态脑电信号采集，第二步骤，对获得的影像数据进行预处理，第三步骤，采用精确低分辨率脑电磁断层成像技术从头皮电极记录的脑电信号来计算颅内大脑皮层的源活动，获得84个ROI区域的电流密度时间序列；第四步骤，对于每个被试、每个频段及每个ROI的电流密度时间序列分别进行时空特征分析，获得时空特征参数β；第五步骤，检测孤独症谱系障碍儿童和正常儿童这两组被试的时空特征参数β是否有显著的组间差异。本发明的面向孤独症谱系障碍儿童脑电信号的分析方法，能够获取易于孤独症谱系障碍儿童诊断的脑电时空特征参数，辅助医疗工作者完孤独症谱系障碍儿童的初步诊断。

公开(公告)号：CN111084622A

公开(公告)日：2020-05-01

申请号：CN201911324594.0

申请日：2019-12-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 禹东川 ,  贾会宾

IPC: A61B5/055 ,  A61B5/00 ,  G06T7/00 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明公开了一种静息态功能核磁共振信号的去趋势波动分析方法，包括：第一步，通过核磁共振设备采集原始静息态脑影像数据；第二步，使用程序对获得的原始影像数据进行预处理；第三步，对预处理之后的影像数据提取192个感兴趣区（ROI），覆盖9个大尺度脑功能网络；第四步，对每个被试、每次扫描及每个ROI的瞬时波幅时间序列信号分别进行去趋势分析，获得DFA指数；第五步，根据研究目的，考查两组被试DFA指数是否有显著的组间差异。本发明所提供的静息态功能核磁共振信号的去趋势波动分析方法，能够在静息状态下获取易于儿童发展障碍诊断的功能核磁共振图像的时空特征参数，辅助医疗工作者完成儿童发展障碍的初步诊断。

公开(公告)号：CN111084610A

公开(公告)日：2020-05-01

申请号：CN201911324592.1

申请日：2019-12-20

Applicant: 东南大学

Inventor： 禹东川 ,  贾会宾

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明提供了一种面向孤独症儿童近红外脑成像信号的时空间特征分析方法，包括如下步骤：第一步骤，在泳帽的基础上自制脑信号采集环形电极帽，第二步骤，通过近红外脑成像仪采集被试在观看动画片时的含氧血红蛋白、脱氧血红蛋白和总血红蛋白三种信号；第三步骤，使用程序对获得的影像数据进行预处理；第四步骤，进行时空特征分析，获得时空特征参数β；第五步骤，对孤独症谱系障碍儿童和正常儿童的时空特征参数β组间差异进行统计分析本发明提供了一种面向孤独症谱系障碍儿童近红外脑成像信号的时空间特征分析方法，能够获取易于孤独症谱系障碍儿童诊断的近红外脑成像图像的时空特征参数，辅助医疗工作者完孤独症谱系障碍儿童的初步诊断。

公开(公告)号：CN108158580A

公开(公告)日：2018-06-15

申请号：CN201711324230.3

申请日：2017-12-13

Applicant: 东南大学

Inventor： 禹东川 ,  贾会宾

IPC: A61B5/0476 ,  A61B5/04 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种面向脑影像信号的空间复杂性分析方法。此方法包括如下步骤：S1、获取脑影像数据；S2、预处理所述脑影像数据；S3、基于经过预处理的所述脑成像数据，提取不同脑区的信号；S4、估计所述不同脑区信号的时域平均正则空间复杂性及每个脑区对时域平均正则化空间复杂性的贡献率；S5、估计所述不同脑区信号的正则空间复杂性的时域变异性及每个脑区对正则化空间复杂性的贡献率的时域变异性。上述方法克服了现有脑影像信号空间复杂性分析技术的局限性。

公开(公告)号：CN108143411A

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201711331223.6

申请日：2017-12-13

Applicant: 东南大学

Inventor： 禹东川 ,  贾会宾

IPC: A61B5/0476 ,  A61B5/16 ,  A61B5/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/063 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明是属于孤独症检测技术领域，涉及一种面向孤独症诊断的静息态脑电分析系统，包括：采集数据模块：用于被试人员在睁眼休息时的脑电信号；数据预处理模块：用于对静息态脑电数据进行降噪处理；提取特征模块：用于计算对预处理之后的静息态脑电地形图间相关系数，并以此为特征参数进行k-means盲聚类，得到三个静息态脑电微状态三类静息态脑电微状态地形图，提取每种微状态类别的平均持续时间或平均每秒内出现的次数；进而获得训练数据样本集和测试样本集，并按照标准的前向神经网络结构设计技术获得模式分类器；利用获得的模式分类器最终实现对患孤独症风险的诊断结果；可客观、快速做出孤独症的辅助诊断；适合用于儿童在发育早期的孤独症诊断。

公开(公告)号：CN108143410A

公开(公告)日：2018-06-12

申请号：CN201711324228.6

申请日：2017-12-13

Applicant: 东南大学

Inventor： 禹东川 ,  贾会宾

IPC: A61B5/0476 ,  A61B5/16 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种面向静息态脑电信号的脑功能连接分析方法。此方法包括如下步骤：S1、获取静息态脑电数据；S2、预处理所述静息态脑电数据；S3、对预处理的所述静息态脑电数据进行微状态分析；S4、确定每个时间点的微状态类别；S5、分别在每个微状态类别持续时间范围内计算功能连接。上述方法克服了现有静息态脑电信号的脑功能连接分析技术的局限性。