公开(公告)号：CN105700687B

公开(公告)日：2018-03-13

申请号：CN201610139359.6

申请日：2016-03-11

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 闫镔 ,  童莉 ,  曾颖 ,  林志敏 ,  卜海兵 ,  高辉 ,  梁宁宁 ,  王晓娟 ,  潘菲

IPC: G06F3/01 ,  G06F17/30 ,  A61B5/0476 ,  A61B5/04

Abstract: 本发明涉及一种基于folding HDCA算法的单试次脑电P300成分检测方法，给被试看一系列RSVP图像序列，采集被试脑电信号，将所有图像所对应的脑电信号分为若干个时间窗口，取一个时间窗口及其前f个时间窗口内的多导联信号组成一组新的导联信号，并与空间权重、时间权重做运算，获得兴趣得分，将兴趣得分与设定阈值进行比对，判断目标图像，将目标图像结果进行输出。本发明通过将被试当前时刻的脑电信号与之前时刻的脑电信号相关联，将多导联脑电信号降维到一维，有效降低实际应用中P300成分的潜伏期与峰值随被试生理状态、目标概率、目标含义而引起的变化因素的影响，有效的提取脑电P300成分，进而确定目标图像。

公开(公告)号：CN107202805A

公开(公告)日：2017-09-26

申请号：CN201710401166.8

申请日：2017-05-31

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 席晓琦 ,  刘建邦 ,  韩玉 ,  闫镔 ,  卜海兵 ,  李磊 ,  孙艳敏 ,  王敬雨 ,  肖凯

IPC: G01N23/04 ,  A61B6/03

Abstract: 本发明涉及一种锥束CT散射伪影校正方法，特别是一种基于卷积核的锥束CT散射伪影校正方法，包括：对被测物进行CT扫描，得到投影数据；估算X射线的初始的光子数N0；利用初始光子数N0计算探测器上的光子数分布；计算X射线散射分布；从原始投影数据中扣除散射分布。本技术方案提出了一种新的卷积核，其中最关键的部分是散射核函数的求解，针对同材质均匀物体，分析X射线与物质相互作用的每个过程，并用数学公式加以描述，从而求得整个平面的散射分布。

公开(公告)号：CN107202805B

公开(公告)日：2020-05-05

申请号：CN201710401166.8

申请日：2017-05-31

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 席晓琦 ,  刘建邦 ,  韩玉 ,  闫镔 ,  卜海兵 ,  李磊 ,  孙艳敏 ,  王敬雨 ,  肖凯

IPC: G01N23/046 ,  A61B6/03

Abstract: 本发明涉及一种锥束CT散射伪影校正方法，特别是一种基于卷积核的锥束CT散射伪影校正方法，包括：对被测物进行CT扫描，得到投影数据；估算X射线的初始的光子数N0；利用初始光子数N0计算探测器上的光子数分布；计算X射线散射分布；从原始投影数据中扣除散射分布。本技术方案提出了一种新的卷积核，其中最关键的部分是散射核函数的求解，针对同材质均匀物体，分析X射线与物质相互作用的每个过程，并用数学公式加以描述，从而求得整个平面的散射分布。

公开(公告)号：CN103823984B

公开(公告)日：2017-05-17

申请号：CN201410076298.4

申请日：2014-03-04

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 闫镔 ,  王林元 ,  童莉 ,  曾颖 ,  卜海兵 ,  李椋 ,  王理军 ,  张驰 ,  郑载舟

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明涉及一种脑网络动态差异实时度量方法，含有如下步骤：步骤1：针对某一被试对象获取fMRI训练数据，根据该fMRI训练数据计算脑网络的两个待比较DCM模型；步骤2：根据两个待比较DCM模型定义参考模型；步骤3：计算两个待比较DCM模型的先验分布；步骤4：参考模型后验参数估计；步骤5：计算脑网络动态差异值，并输出计算结果；步骤6：判断是否有新的fMRI实时数据y；如有，执行步骤7；如没有，执行步骤8；步骤7：获取下一个时刻的fMRI实时数据y，然后，执行步骤4；步骤8：结束。本发明速度快，可实现脑网络动态差异的实时度量。

公开(公告)号：CN105700687A

公开(公告)日：2016-06-22

申请号：CN201610139359.6

申请日：2016-03-11

Applicant: 中国人民解放军信息工程大学

Inventor： 闫镔 ,  童莉 ,  曾颖 ,  林志敏 ,  卜海兵 ,  高辉 ,  梁宁宁 ,  王晓娟 ,  潘菲

IPC: G06F3/01 ,  G06F17/30 ,  A61B5/0476 ,  A61B5/04

CPC classification number: G06F3/015 ,  A61B5/04012 ,  A61B5/0476 ,  G06F17/30244

Abstract: 本发明涉及一种基于folding HDCA算法的单试次脑电P300成分检测方法，给被试看一系列RSVP图像序列，采集被试脑电信号，将所有图像所对应的脑电信号分为若干个时间窗口，取一个时间窗口及其前f个时间窗口内的多导联信号组成一组新的导联信号，并与空间权重、时间权重做运算，获得兴趣得分，将兴趣得分与设定阈值进行比对，判断目标图像，将目标图像结果进行输出。本发明通过将被试当前时刻的脑电信号与之前时刻的脑电信号相关联，将多导联脑电信号降维到一维，有效降低实际应用中P300成分的潜伏期与峰值随被试生理状态、目标概率、目标含义而引起的变化因素的影响，有效的提取脑电P300成分，进而确定目标图像。