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公开(公告)号：CN119278872A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411717229.7
申请日：2024-11-27
Applicant: 之江实验室
IPC: A01K15/02 , A01K29/00 , A01K7/02 , A01K67/027
Abstract: 本说明书提供了一种引导完成眼动延缓反应任务的装置及介质，通过显示屏显示指引信息，引导动物对象观察该显示屏的目标区域，然后基于眼动仪确定动物对象的眼动数据，以便处理设备基于动物对象的眼动数据，确定动物对象是否完成训练目标，然后根据动物对象训练目标的完成情况向扬声器发送正确反馈信号或错误反馈信号，使得扬声器根据接收到的信号，播放对应的音频。从而在动物对象达成任务目标的正确试次频率达到预设值时，建立符合测量高级认知功能实验需求的行为动物模型。通过借助试错的方法，结合声音反馈和偏好纠正等步骤，尽可能在无人为因素干扰的情况下引导动物对象学习任务规则，提高动物对象的学习效率和操作稳定性。
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公开(公告)号：CN118352085B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410771228.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/30 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G16H30/00
Abstract: 本申请涉及一种基于多时间点多模态脑影像数据的脑疾病病程预测系统。所述系统包括：数据采集模块用于采集被试多时间点的多模态脑影像数据；矩阵构建模块用于基于压缩自编码器构建多模态脑影像数据的第一特征时序矩阵；矩阵填补模块用于基于多模态特征时序模型补全第一特征时序矩阵，得到第二特征时序矩阵；病程预测模块用于获取当前时间点之前所有时间点的多模态脑影像数据的病程评分数据集，将第二特征时序矩阵和病程评分数据集输入病程预测模型，获取被试在当前时间点的多模态脑影像数据的病程预测评分。采用本系统能够整合多模态脑影像数据在纵向时间点上的临床评分以及多模态脑影像特征，提高当前时间点多模态脑影像病程预测评分的准确率。
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公开(公告)号：CN118332391B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410763117.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种神经电生理数据的处理方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该神经电生理数据的处理方法包括：获取多个模态的神经电生理数据，根据预设的数据结构标准对神经电生理数据进行分类，得到多个模态的待处理神经电生理数据；根据待处理神经电生理数据的属性，确定待处理神经电生理数据的预处理步骤；根据预处理步骤，将多个模态的待处理神经电生理数据进行处理，得到统一形式的目标神经电生理数据。本申请通过预处理流程将不同模态的数据处理成统一的形式，进而使得多个模态的数据经处理后以相同的形式呈现，提高了多模态神经电生理数据分析的效率。
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公开(公告)号：CN118490240A
公开(公告)日：2024-08-16
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：CN118245973B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410645081.4
申请日：2024-05-23
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于心率变异性呼吸调控的工作记忆改善评估系统及方法。所述系统包括：基线数据采集模块用于采集被试的原始多模态生物信息；心率变异性调控模块用于确定被试的目标心率变异性以及目标心率变异性对应的目标呼吸模式；更新数据采集模块用于采集被试基于所述目标呼吸模式进行预设时长呼吸调控后的更新多模态生物信息；工作记忆评估模块用于基于更新多模态生物信息与原始多模态生物信息，提取被试的多模态生物特征，并基于多模态生物特征确定目标呼吸模式下的目标心率变异性对被试的工作记忆的增强结果。采用本新系统实现了基于心率变异性产生的多模态生物特征信息的工作记忆评估，提高了评估结果的可靠性和客观性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118356201A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410795235.8
申请日：2024-06-19
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/372 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/213 , A61B5/00
Abstract: 本申请涉及一种癫痫脑电指标提取方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该癫痫脑电指标提取方法包括：获取目标受试者在癫痫发作前后的第一脑电图数据；对第一脑电图数据进行数据标准化预处理，得到第二脑电图数据；提取第二脑电图数据中特定分析时段的脑电图数据，得到第三脑电图数据；根据第三脑电图数据进行溯源重建分析，得到溯源重建分析结果；将溯源重建分析结果映射于脑图谱模板的脑区上，得到脑图谱级别的脑电溯源数据；根据脑图谱级别的脑电溯源数据提取目标脑电指标，通过本申请，实现了癫痫脑电指标提取的可重复性，提高了癫痫脑电指标提取的可靠性。
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公开(公告)号：CN118332391A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410763117.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种神经电生理数据的处理方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该神经电生理数据的处理方法包括：获取多个模态的神经电生理数据，根据预设的数据结构标准对神经电生理数据进行分类，得到多个模态的待处理神经电生理数据；根据待处理神经电生理数据的属性，确定待处理神经电生理数据的预处理步骤；根据预处理步骤，将多个模态的待处理神经电生理数据进行处理，得到统一形式的目标神经电生理数据。本申请通过预处理流程将不同模态的数据处理成统一的形式，进而使得多个模态的数据经处理后以相同的形式呈现，提高了多模态神经电生理数据分析的效率。
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公开(公告)号：CN118177812A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410600382.5
申请日：2024-05-15
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种心磁信号和心冲击信号采集系统、方法和存储介质，包括第一集成电路、第二集成电路以及计算机设备，其中：第一集成电路包括第一隧道磁阻传感器；第二集成电路包括第二隧道磁阻传感器；第一隧道磁阻传感器的第一侧贴合于待测生物表面；第二隧道磁阻传感器与第一隧道磁阻传感器之间通过非磁性隔离层连接重合；第二隧道磁阻传感器远离待测生物表面；第一隧道磁阻传感器用于采集初始混合信号；第二隧道磁阻传感器用于采集初始心冲击信号；计算机设备用于根据初始混合信号和初始心冲击信号，得到目标心磁信号。通过该系统可以同时采集心磁信号和心冲击信号，解决了目前无法通过一个装置同时采集心磁信号和心冲击信号的问题。
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公开(公告)号：CN118141391A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410560673.6
申请日：2024-05-08
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/372 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/241 , A61B5/369 , A61B5/00 , A61B5/18 , A61B5/16
Abstract: 本发明公开了一种基于熵优化神经网络的跨库脑电疲劳识别方法和系统，该方法包括：获取源域数据库和目标域数据库，并对其中的数据进行预处理；使用可解释性卷积神经网络建立熵优化神经网络模型；使用源域数据库和目标域数据库对模型进行加权熵最小化联合优化训练；再进行动态阈值自训练，即在目标域数据库中根据自适应熵阈值动态选择和增加低熵样本，并结合其伪标签通过交叉熵损失进行自训练，得到最终的熵优化神经网络模型；将待识别的脑电信号输入到最终模型中得到疲劳分类概率。本发明通过新颖的两步策略将目标域数据库中未标记的样本分离，跨库脑电疲劳识别上达到了更高的分类准确率，有效减少了不同领域之间的差异，能够提高疲劳识别性能。
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公开(公告)号：CN117540783B
公开(公告)日：2024-05-28
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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