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公开(公告)号：CN114795117A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210387530.0
申请日：2022-04-14
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455 , G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于图信号处理的脑信号分析方法，其技术特点是：建立基于功能近红外的测量范式；测量人员佩戴功能近红外探头并进行测量并收集测量人员在进行步态任务时的脑信号；对测量的脑信号进行预处理；计算通道信号之间的相位滞后系数，并建立连通性矩阵；根据连通性矩阵和顶点位置构建脑图；根据脑图提取描述脑区和脑区变化的图特征。本发明利用功能近红外测量步态任务时的脑信号，根据近红外通道之间的相关系数和顶点位置将预处理后的信号转换成脑图，通过对脑图进行频谱拆解，计算得到区域和区域之间的图特征，从而有效地描述不同区域之间的变化，揭示脑部的合作机制，可广泛用于睡眠质量监测、大脑异常监测和脑机接口等领域。
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公开(公告)号：CN114732358B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210251070.9
申请日：2022-03-15
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455 , A61B5/18
Abstract: 本发明涉及一种基于状态转换特征的脑信号检测方法，其技术特点是：建立基于功能近红外的测量范式；收集测量人员在进行步态任务时的脑信号；对测量的脑信号进行预处理，得到含氧血红蛋白和去氧血红蛋白随时间的浓度变化；判断脑状态；根据脑状态建立脑状态转换因子；根据脑状态转换因子以及含氧血红蛋白和去氧血红蛋白随时间的浓度变化计算脑状态转换特征。本发明设计合理，其采用功能近红外方式测量步态任务时的脑信号并进行预处理及分析，根据状态转换因子及含氧血红蛋白和去氧血红蛋白随时间的浓度变化，准确计算出脑状态转换特征，有效地描绘大脑的信息处理的整个过程，可广泛用于机动车驾驶员疲劳检测、大脑状态预警以及人机交互等领域。
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公开(公告)号：CN114767114A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210419793.5
申请日：2022-04-21
IPC: A61B5/16 , A61B5/00 , A61B5/1455
Abstract: 本发明涉及一种基于Stroop色词测试及近红外脑功能成像的认知功能评估方法，其技术特点是：通过功能近红外成像系统获得受试者在完成Stroop色词测试过程中双侧前额叶脑组织的光强数据及Stroop色词测试结果；将受试者光强数据转换为脑生理信息数据，计算双额区域强度；按上述方法对有认知功能下降或认知状态不佳且不能较好配合完成传统神经心理量表测评的受试者进行测试；比较以上受试者与正常人的Stroop色词测试结果以及双额区域强度有无显著差异，并分析其与MoCA评分的相关性。本发明采用Stroop色词测试和近红外脑功能成像技术，通过脑功能连通性评估认知功能，其测试结果准确可靠，并且测试过程简单，受试者可轻松完成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114795117B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210387530.0
申请日：2022-04-14
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455 , G06F18/10
Abstract: 本发明涉及一种基于图信号处理的脑信号分析方法，其技术特点是：建立基于功能近红外的测量范式；测量人员佩戴功能近红外探头并进行测量并收集测量人员在进行步态任务时的脑信号；对测量的脑信号进行预处理；计算通道信号之间的相位滞后系数，并建立连通性矩阵；根据连通性矩阵和顶点位置构建脑图；根据脑图提取描述脑区和脑区变化的图特征。本发明利用功能近红外测量步态任务时的脑信号，根据近红外通道之间的相关系数和顶点位置将预处理后的信号转换成脑图，通过对脑图进行频谱拆解，计算得到区域和区域之间的图特征，从而有效地描述不同区域之间的变化，揭示脑部的合作机制，可广泛用于睡眠质量监测、大脑异常监测和脑机接口等领域。
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公开(公告)号：CN115153531A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210708345.7
申请日：2022-06-22
IPC: A61B5/1455 , G06K9/00 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种脑状态稳定特征的检测方法，其技术特点是：建立检测脑状态稳定特征的测试范式；测试人员佩戴功能近红外探头并按照测试范式进行测试，收集测试人员在进行步态任务时的脑信号，并对收集的脑信号进行预处理；利用滑动窗对预处理的信号进行划分，对每个滑动窗内的信号进行功能连通性的构建，得到连通性矩阵：对所有连通性矩阵进行聚类；计算得到脑状态稳定特征，该脑状态稳定特征包括步行任务中状态的方差和变异系数。本发明设计合理，能够准确检测得到脑状态稳定特征，有效地揭示了大脑的运行机制，具有快速准确、使用方便等特点，可广泛应用于驾驶员疲劳检测、脑机接口等领域。
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公开(公告)号：CN115153531B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210708345.7
申请日：2022-06-22
IPC: A61B5/1455 , G06F18/10 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及一种脑状态稳定特征的检测方法，其技术特点是：建立检测脑状态稳定特征的测试范式；测试人员佩戴功能近红外探头并按照测试范式进行测试，收集测试人员在进行步态任务时的脑信号，并对收集的脑信号进行预处理；利用滑动窗对预处理的信号进行划分，对每个滑动窗内的信号进行功能连通性的构建，得到连通性矩阵：对所有连通性矩阵进行聚类；计算得到脑状态稳定特征，该脑状态稳定特征包括步行任务中状态的方差和变异系数。本发明设计合理，能够准确检测得到脑状态稳定特征，有效地揭示了大脑的运行机制，具有快速准确、使用方便等特点，可广泛应用于驾驶员疲劳检测、脑机接口等领域。
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公开(公告)号：CN114732358A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210251070.9
申请日：2022-03-15
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455 , A61B5/18
Abstract: 本发明涉及一种基于状态转换特征的脑信号检测方法，其技术特点是：建立基于功能近红外的测量范式；收集测量人员在进行步态任务时的脑信号；对测量的脑信号进行预处理，得到含氧血红蛋白和去氧血红蛋白随时间的浓度变化；判断脑状态；根据脑状态建立脑状态转换因子；根据脑状态转换因子以及含氧血红蛋白和去氧血红蛋白随时间的浓度变化计算脑状态转换特征。本发明设计合理，其采用功能近红外方式测量步态任务时的脑信号并进行预处理及分析，根据状态转换因子及含氧血红蛋白和去氧血红蛋白随时间的浓度变化，准确计算出脑状态转换特征，有效地描绘大脑的信息处理的整个过程，可广泛用于机动车驾驶员疲劳检测、大脑状态预警以及人机交互等领域。
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公开(公告)号：CN113577658A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110908097.6
申请日：2021-08-09
Applicant: 南开大学
Abstract: 本发明提供一种变阻抗力矩骑行训练装置，六自由度并联机器人平台；装在所述六自由度并联机器人平台上的车架；设置在所述车架上的可调阻抗踏板以及可调阻抗把手转轴，所述可调阻抗踏板以及可调阻抗把手转轴通过各自的电机实现阻抗控制；系统由控制终端统一进行控制；所述控制终端根据需要模拟的场景以及用户情况，对所述六自由度并联平台的工况进行控制，与此相配合的，还通过控制所述可调阻抗踏板以及所述可调阻抗把手转轴所连接的电机的工况，实现对所述可调阻抗踏板以及可调阻抗把手转轴的阻抗控制，从而对用户提供更为真实的训练感受。
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