公开(公告)号：CN119784974A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411879003.7

申请日：2024-12-19

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 符颖 ,  陈桥宇 ,  郜东瑞 ,  袁霞 ,  吴锡

IPC: G06T17/20 ,  G06N3/0442 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明提出了一种基于大脑EEG信号的高质量3D Mesh重建方法，能够将脑电图信号快速、高效地转换为高保真的三维网格模型。首先，EEG编码器从EEG信号中提取时域和频域特征，增强信号的表示能力。然后，该时频嵌入被输入至由EEG引导的两阶段图像生成模块，生成高质量的二维图像。最后，通过多视角扩散模型和稀疏视图重建技术，利用生成的二维图像作为输入，快速完成三维网格的重建。该方案有效解决了EEG信号转换为三维对象的技术难题，并在脑电信号处理与三维重建领域取得了重要突破，能够为认知科学、心理学和神经科学领域的研究提供新的视角和工具。

公开(公告)号：CN118864690B

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202410867723.5

申请日：2024-07-01

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 符颖 ,  陈桥宇 ,  宋成刚 ,  郜东瑞 ,  任红萍 ,  吴锡

IPC: G06T15/20 ,  G06T17/00 ,  G06T11/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06T7/70

Abstract: 本发明涉及一种基于大脑EEG信号的高保真3D重建方法，首先通过面向3D图像信号重建的EEG关联特征来获取大脑活动的精细特征，以实现对参与者视觉感知或想象内容的准确编码；然后采用EEG信号到2D图像映射，利用编码得到的特征对预训练的2D图像生成模块和CLIP模型进行微调，以实现对EEG信号语义的图像化表达，得到预训练的2D图像生成模块；最后将预训练后的2D图像生成模型与3D表示技术相结合，将3D场景参数化通过联合损失函数，以实现从EEG信号编码特征到具体3D图像的直观映射，生成具有高保真度和丰富细节的3D图像。本发明通过参与者对物体所产生的EEG信号而生成其对应的3D图像，为认知科学、心理学和神经科学领域的研究提供新的视角和工具。

公开(公告)号：CN118864690A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410867723.5

申请日：2024-07-01

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 符颖 ,  陈桥宇 ,  宋成刚 ,  郜东瑞 ,  任红萍 ,  吴锡

IPC: G06T15/20 ,  G06T17/00 ,  G06T11/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06T7/70

Abstract: 本发明涉及一种基于大脑EEG信号的高保真3D重建方法，首先通过面向3D图像信号重建的EEG关联特征来获取大脑活动的精细特征，以实现对参与者视觉感知或想象内容的准确编码；然后采用EEG信号到2D图像映射，利用编码得到的特征对预训练的2D图像生成模块和CLIP模型进行微调，以实现对EEG信号语义的图像化表达，得到预训练的2D图像生成模块；最后将预训练后的2D图像生成模型与3D表示技术相结合，将3D场景参数化通过联合损失函数，以实现从EEG信号编码特征到具体3D图像的直观映射，生成具有高保真度和丰富细节的3D图像。本发明通过参与者对物体所产生的EEG信号而生成其对应的3D图像，为认知科学、心理学和神经科学领域的研究提供新的视角和工具。