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公开(公告)号：CN115337026A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211276168.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的EEG信号特征检索方法、装置，包括：对待检索的EEG信号数据集预处理；基于卷积神经网络构建特征提取模型；使用特征提取模型对EEG信号进行特征提取，再进行聚类，得到K个聚类中心，并计算每个聚类中心的坐标；计算所有样本与K个聚类中心的欧式距离并排序，得到将第一标签和第二标签，将该标签作为样本构建的索引；对EEG信号数据集中的所有样本构建索引得到索引库；通过索引在索引库中查询待检索的EEG信号数据集中与待查询的目标样本相似的检索结果信号；计算检索结果信号与目标样本的相似度并排序，得到EEG信号特征检索结果。本发明能快速有效地从数据集中检索出相似的信号数据。
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公开(公告)号：CN117077013B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311315398.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06N3/0464 , G06N3/09 , A61B5/372 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种睡眠纺锤波检测方法、电子设备、介质，包括：将待检测的EEG信号截取为若干个时序连续等长的EEG信号片段，并提取EEG特征；根据EEG特征，将EEG信号片段划分为第一类EEG信号片段和第二类EEG信号片段；将睡眠纺锤波的占比大于第一阈值的EEG信号片段作为第一类EEG信号片段；将第一类EEG信号片段中的每一EEG信号片段与其在时间上相邻的两个EEG信号片段分别重组；将重组后的EEG信号片段输入至睡眠纺锤波预测模型，得到睡眠纺锤波的峰值位置；当相邻峰值间的距离小于第二阈值时，则相邻峰值间的信号也视为睡眠纺锤波信号；根据睡眠纺锤波的长度范围进行筛选，得到睡眠纺锤波信号的预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115357125A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211276614.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F3/01 , G06F3/04845 , G06V10/24 , G06V10/25
Abstract: 本发明提出一种搭载图形界面的可交互式脑机接口方法和装置，提供一站式的相关服务。本发明针对光学脑机接口的各实验阶段，设计了高效的用户图形界面，同时也整合了目前该领域常用的热点工具，能够有效减少研究员进行光学脑机接口实验的时间成本，提高实验效率。本发明还针对光学脑机接口实验进行了普适性调整，可适用于大部分离线、在线实验，且操作灵活简便，运行稳定，可以在光学脑机接口领域广泛使用。
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公开(公告)号：CN117056788B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311315334.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于有监督对比学习的EEG信号分类方法、装置，包括：将EEG信号输入至预先训练的特征提取模型中，得到EEG特征；通过分类器对EEG特征进行分类；其中，特征提取模型的训练过程包括：获取有标签的EEG数据集；截取EEG数据，拥有相同标签的EEG数据样本互为正样本，不同标签的EEG数据样本互为负样本；基于滑动窗对截取的EEG数据样本进行数据增强，得到增强样本；将截取的EEG数据样本和增强样本作为训练集；利用训练集训练特征提取模型，设置损失函数，损失函数用于使负样本特征向量之间的距离逐渐增大，正样本特征向量之间的距离逐渐减小，增强样本特征向量与正样本特征向量之间的距离逐渐减小。
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公开(公告)号：CN115337026B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211276168.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/369 , A61B5/00 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/906 , G06F18/22 , G06F18/23213 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的EEG信号特征检索方法、装置，包括：对待检索的EEG信号数据集预处理；基于卷积神经网络构建特征提取模型；使用特征提取模型对EEG信号进行特征提取，再进行聚类，得到K个聚类中心，并计算每个聚类中心的坐标；计算所有样本与K个聚类中心的欧式距离并排序，得到将第一标签和第二标签，将该标签作为样本构建的索引；对EEG信号数据集中的所有样本构建索引得到索引库；通过索引在索引库中查询待检索的EEG信号数据集中与待查询的目标样本相似的检索结果信号；计算检索结果信号与目标样本的相似度并排序，得到EEG信号特征检索结果。本发明能快速有效地从数据集中检索出相似的信号数据。
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公开(公告)号：CN117056788A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311315334.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于有监督对比学习的EEG信号分类方法、装置，包括：将EEG信号输入至预先训练的特征提取模型中，得到EEG特征；通过分类器对EEG特征进行分类；其中，特征提取模型的训练过程包括：获取有标签的EEG数据集；截取EEG数据，拥有相同标签的EEG数据样本互为正样本，不同标签的EEG数据样本互为负样本；基于滑动窗对截取的EEG数据样本进行数据增强，得到增强样本；将截取的EEG数据样本和增强样本作为训练集；利用训练集训练特征提取模型，设置损失函数，损失函数用于使负样本特征向量之间的距离逐渐增大，正样本特征向量之间的距离逐渐减小，增强样本特征向量与正样本特征向量之间的距离逐渐减小。
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公开(公告)号：CN117077013A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311315398.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06N3/0464 , G06N3/09 , A61B5/372 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种睡眠纺锤波检测方法、电子设备、介质，包括：将待检测的EEG信号截取为若干个时序连续等长的EEG信号片段，并提取EEG特征；根据EEG特征，将EEG信号片段划分为第一类EEG信号片段和第二类EEG信号片段；将睡眠纺锤波的占比大于第一阈值的EEG信号片段作为第一类EEG信号片段；将第一类EEG信号片段中的每一EEG信号片段与其在时间上相邻的两个EEG信号片段分别重组；将重组后的EEG信号片段输入至睡眠纺锤波预测模型，得到睡眠纺锤波的峰值位置；当相邻峰值间的距离小于第二阈值时，则相邻峰值间的信号也视为睡眠纺锤波信号；根据睡眠纺锤波的长度范围进行筛选，得到睡眠纺锤波信号的预测结果。
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