公开(公告)号：CN116807478A

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN202310772607.0

申请日：2023-06-27

Applicant: 常州大学

Inventor： 焦影影 ,  焦竹青 ,  陈娟

IPC: A61B5/18 ,  A61B5/369 ,  A61B5/398 ,  A61B5/374 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种驾驶员瞌睡开始状态检测方法，包括：基于包含瞌睡状态的一导脑电信号与一导垂直眼电信号，得到预先训练好的一维卷积神经网络，利用k‑means聚类算法，获取上升沿质心Co与非上升沿质心Ci,i＝1,2,…，k；利用第一滑动窗口在脑电测试数据上滑动，获取当前窗口脑电数据样本Oc输入预先训练好的一维卷积神经网络中，获取分类预测结果；当分类预测结果为存在alpha波时，记录Oc的时间范围[t0,t0+l1]；利用小波能量分布方法，从[t0,t0+l1]中，获取alpha波出现的开始时刻tα；基于tα获取预设时间区域，利用第二滑动窗口在垂直眼电信号上滑动，直至当前窗口眼电数据样本Vc的结束点到达预设时间区域的结束点；计算每次滑动时获取的Vc，与Co及Ci,i＝1,2,…，k之间的相关系数；若存在Vc与Co相关系数最大，则检测到驾驶员瞌睡开始状态。

公开(公告)号：CN110136109B

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN201910383331.0

申请日：2019-05-08

Applicant: 常州大学

Inventor： 焦竹青 ,  焦庭轩 ,  季一新 ,  张煜东 ,  邹凌

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06T7/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种基于膨胀卷积神经网络的MCI分类方法，包括以下步骤：对大脑功能磁共振成像进行预处理，用标准化模板将大脑分区并提取时间序列；采用低阶滑窗法和min‑max标准化方法构建动态大脑功能网络；统一相关系数矩阵大小，添加正确标签，按批次传入神经网络训练；使用普通卷积核对矩阵进行特征提取，再用带有膨胀系数的卷积核进一步提取特征；对卷积层输出进行非线性映射，将特征图扁平化为一维数组与全连接层神经元相连；利用Softmax函数实现网络分类识别并使用交叉熵代价函数计算损失值；基于CNN反向传播算法将误差层层回传，利用Adam优化器更新每一层权值，最终得到MCI和正常被试的分类结果。本发明在阿尔茨海默病的早期诊断方面具有重要的参考价值。

公开(公告)号：CN110598793B

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN201910869504.X

申请日：2019-09-12

Applicant: 常州大学

Inventor： 焦竹青 ,  季一新 ,  焦庭轩 ,  邹凌 ,  曹音 ,  张煜东

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G16H30/20 ,  A61B5/055

Abstract: 本发明涉及一种大脑功能网络特征分类方法，包括以下步骤：对功能磁共振成像进行格式转换和预处理，提取各个脑区的时间序列；将时间序列划分为长度固定的重叠子段，计算各子段间的相关系数构建若干个动态功能网络；将每个动态大脑功能网络的上三角元素的列向量拼接成一个功能连接向量，并将每个被试的所有功能连接向量组合成功聚合矩阵；将所有被试的聚合矩阵作为样本划分为三部分，每个样本作为特征子空间；训练集对每个特征子空间进行学习并进行分类得出训练结果；验证集对网络模型进行评估并调整网络参数；测试集对每个特征子空间进行分类得出最终分类结果。本发明对研究大脑的认知功能障碍具有一定的参考价值。

公开(公告)号：CN111513717A

公开(公告)日：2020-08-11

申请号：CN202010260127.2

申请日：2020-04-03

Applicant: 常州大学

Inventor： 焦竹青 ,  季一新 ,  高鹏 ,  焦庭轩 ,  张珈豪

IPC: A61B5/055 ,  G06K9/62

Abstract: 一种大脑功能状态提取方法，包括步骤：1)对功能磁共振成像提取时间序列；2)将时间序列划分为长度固定的重叠子段，计算各子段间内的相关系数来构建随时间变化的动态功能网络；3)将动态功能网络向量化并拼接成功能连接聚合矩阵；4)改进和训练深度自编码器模型，将功能连接聚合矩阵输入到深度自编码器中进行降维得到若干特征向量；5)确定最优聚类个数，对特征向量组成的矩阵进行聚类，获得不同功能状态的公共功能网络；6)对各类功能状态的停留时间、转换次数和稳定性进行分析，确定大脑功能状态。本发明对大脑认知功能的研究具有参考价值，有助于发现不同功能状态之间的差异以及功能状态之间的变化规律。

公开(公告)号：CN103246858B

公开(公告)日：2015-10-21

申请号：CN201310154699.2

申请日：2013-04-28

Applicant: 南京大学 ,  常州大学 ,  江苏唐恩科技有限公司

Inventor： 李俊 ,  焦竹青 ,  王宇飞 ,  马正华 ,  周炯如 ,  宦娟 ,  荣国平 ,  张明坤 ,  仲成成

IPC: G06K7/00

Abstract: 本发明涉及一种物联定位系统中标签的调度方法，若干个标签调度的方法是：一种物联定位系统中标签的调度方法，包括若干个标签，且分别与无线射频传感器无线通信连接；所述若干个标签的调度方法是：所述无线射频传感器存储有调度时间表；所述若干个标签均有三种调度模式，分为主动调度模式、被动调度模式和阻塞式调度模式，而三种不同调度模式是根据所述若干个标签的实时工作状况进行无缝切换。本发明具有增加一个单元内调度标签的数量，而且优质高效等优点。

公开(公告)号：CN103314834A

公开(公告)日：2013-09-25

申请号：CN201310228174.9

申请日：2013-06-08

Applicant: 常州大学

Inventor： 马正华 ,  戎海龙 ,  焦竹青 ,  周炯如 ,  宋磊 ,  陈岚萍

IPC: A01G25/16 ,  G05B19/042

CPC classification number: Y02A40/237

Abstract: 本发明公开了一种基于ARM处理器的绿色家居植物养护控制装置，包括ARM处理器、精准化滴灌系统、智能补光系统、PC机、电源模块、摄像头、触屏液晶显示器、GPRS模块、智能手机终端；精准化滴灌系统、智能补光系统、PC机、摄像头、GPRS模块分别与ARM处理器相连并双向通信，电源模块用于给ARM处理器供电，触屏液晶显示器为ARM处理器自带显示器，智能手机终端与GPRS模块通过GSM网络通讯。本发明使用LED冷光源作为补光灯光源，使得绿色家居植物健康快速生长；装置的系统安全性高、成本低、能实现精准滴灌；可广泛应用于花卉培育、微型蔬菜工厂等绿色家居植物的养护领域。

公开(公告)号：CN116712034B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202310620857.2

申请日：2023-05-30

Applicant: 常州大学

Inventor： 焦竹青 ,  陆钰 ,  王欢 ,  张煜东 ,  石海峰

IPC: A61B5/00 ,  G06V10/762 ,  G06N20/10 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明涉及一种基于功能子网络特征的认知功能状态预测方法，包括以下步骤：获取每位受试者的认知功能状态量表评分；采集每位受试者的功能磁共振图像并对图像进行预处理，构建大脑功能网络；将大脑功能网络通过递归聚类得到分层子网络；筛选出与认知功能状态之间相关系数较大的两个功能子网络的拓扑属性参数，将这两个拓扑属性参数对应的受试者工作特征曲线下面积作为功能子网络的特征合集；寻找支持向量回归机的高斯径向基核函数中参数的最优值；利用支持向量回归拟合功能子网络特征合集与认知功能状态量表评分。本发明有助于深入理解认知功能状态和功能子网络之间的关系，提高对认知功能状态预测的准确性。

公开(公告)号：CN113283518B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202110609547.1

申请日：2021-06-01

Applicant: 常州大学

Inventor： 焦竹青 ,  陈思炜 ,  石海峰 ,  奚正涛 ,  张宇涛 ,  黄宁

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/77 ,  G06V10/26 ,  G06V10/30

Abstract: 一种基于聚类的多模态大脑网络特征选择方法，步骤包括：基于磁共振扩散峰度成像和静息态功能磁共振成像分别构建白质结构网络和功能连接网络；分别对两种大脑网络提取聚类系数矩阵，将两种矩阵对应位置值求和取平均，融合得到新聚类系数矩阵；计算特征之间的相关系数，得到相关系数矩阵，用来衡量特征之间的相关性；根据相关系数矩阵对特征进行聚类，把相似特征聚为一类，得到若干社团；在社团内进行特征选择迭代，筛选差异大的特征；在社团间进行特征选择，选择差异大的特征。本方法从不同模态数据提取大脑网络特征，并从局部到整体，分层计算特征之间的相似性，筛选出差异显著的特征，提高大脑网络特征分类的准确率。

公开(公告)号：CN111882622B

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202010756099.3

申请日：2020-07-31

Applicant: 常州大学

Inventor： 焦竹青 ,  焦庭轩 ,  张珈豪 ,  高鹏

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/77 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082

Abstract: 一种大脑功能网络的转换方法，包括以下步骤：对大脑功能磁共振成像进行格式转换、预处理和低频滤波，用标准化模板将大脑分区并提取时间序列，采用滑窗法构建动态大脑功能网络；设计稀疏结构深度网络嵌入自编码器，在损失函数中添加稀疏项，将网络中的节点映射到高维向量空间；将所有编码器的隐藏层输出组合作为特征矩阵，按照重要性对特征向量排序，得到降维后的特征矩阵；提取排序最前且方向相互垂直的特征向量，构建二维直方图；在空洞卷积神经网络中提取和整合直方图的特征，输入分类器中得到分类结果。本发明将大脑功能网络转换为直方图的形式，有助于解决大脑功能网络这类非欧几里得数据无法直接运用卷积神经网络进行分类的问题。

公开(公告)号：CN116312965A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211089724.9

申请日：2022-09-07

Applicant: 常州大学

Inventor： 焦竹青 ,  张宇涛 ,  盛泉 ,  石海峰 ,  刘同强

IPC: G16H20/70 ,  G16H50/30 ,  G16H30/00 ,  G06F17/16 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411

Abstract: 本发明涉及一种基于多模态大脑网络的认知功能状态预测方法，步骤包括：分别构建大脑结构连接网络和大脑功能连接网络，并将网络标准化；分配权值使得不同网络中元素的方差最小，融合这两种网络形成一个多模态大脑网络；计算每位受试者多模态大脑网络的拓扑属性指标作为特征；建立一个从特征到神经心理学量表分数的映射关系，通过映射关系预测分数，分数所在的分数区间段对应预测的认知功能状态，将特征输入映射关系获得分数即可实现认知功能状态预测。本发明提升了预测准确度。