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公开(公告)号：CN111613700B
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202010460957.X
申请日：2020-05-27
Applicant: 杭州电子科技大学温州研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于光遗传刺激和电生理记录的光电极及其制备方法。现有光电极中的LED和记录电极集成在同一层，LED供电线可能会引入电磁辐射对记录信号产生干扰。本发明一种用于光遗传刺激和电生理记录的光电极，包括依次层叠设置的记录电极层、电磁屏蔽层和LED光刺激层。电磁屏蔽层内的金属层接地；通过静电屏蔽避免LED光刺激层内的控制信号干扰记录电极层内传输的信号。本发明通过单片集成LED的方法克服了混合封装空间分辨率有限的问题，将LED和记录电极分为两个功能层，并在之间加入一层金属屏蔽层，有效的降低了LED供电线对与之相邻的记录通道的影响，即电磁干扰，从而提高了信号的质量。
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公开(公告)号：CN112259570A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011140273.8
申请日：2020-10-22
Applicant: 杭州电子科技大学温州研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H01L27/15 , H01L27/146 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种用于神经记录和光刺激的柔性脑皮层电极及其制备方法。现有的柔性脑皮层电极存在光刺激和电记录分辨率低以及无法植入皮层内部的问题。本发明包括柔性光探针阵列层、柔性粘合层和柔性微LED阵列层。柔性光探针阵列层上设置有多个记录刺激单元。记录刺激单元包括由内至外同轴设置的光波导探针、记录电极层和保护层。柔性微LED阵列层上设置有多个微LED单元；各个微LED单元与各个记录刺激单元分别对齐。柔性光探针阵列使得记录电极点和光刺激点能够刺入皮层内部实现高分辨率刺激和记录。柔性微LED阵列层为脑皮层电极提供高分辨率的刺激光源。柔性黏附层具有优秀的柔性和透光性，提供了良好的保形和光耦合特性。
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公开(公告)号：CN112259570B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011140273.8
申请日：2020-10-22
Applicant: 杭州电子科技大学温州研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H01L27/15 , H01L27/146 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种用于神经记录和光刺激的柔性脑皮层电极及其制备方法。现有的柔性脑皮层电极存在光刺激和电记录分辨率低以及无法植入皮层内部的问题。本发明包括柔性光探针阵列层、柔性粘合层和柔性微LED阵列层。柔性光探针阵列层上设置有多个记录刺激单元。记录刺激单元包括由内至外同轴设置的光波导探针、记录电极层和保护层。柔性微LED阵列层上设置有多个微LED单元；各个微LED单元与各个记录刺激单元分别对齐。柔性光探针阵列使得记录电极点和光刺激点能够刺入皮层内部实现高分辨率刺激和记录。柔性微LED阵列层为脑皮层电极提供高分辨率的刺激光源。柔性黏附层具有优秀的柔性和透光性，提供了良好的保形和光耦合特性。
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公开(公告)号：CN111613700A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010460957.X
申请日：2020-05-27
Applicant: 杭州电子科技大学温州研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H01L33/00 , H01L33/06 , H01L33/38 , A61B5/0478 , A61B5/0484
Abstract: 本发明公开了一种用于光遗传刺激和电生理记录的光电极及其制备方法。现有光电极中的LED和记录电极集成在同一层，LED供电线可能会引入电磁辐射对记录信号产生干扰。本发明一种用于光遗传刺激和电生理记录的光电极，包括依次层叠设置的记录电极层、电磁屏蔽层和LED光刺激层。电磁屏蔽层内的金属层接地；通过静电屏蔽避免LED光刺激层内的控制信号干扰记录电极层内传输的信号。本发明通过单片集成LED的方法克服了混合封装空间分辨率有限的问题，将LED和记录电极分为两个功能层，并在之间加入一层金属屏蔽层，有效的降低了LED供电线对与之相邻的记录通道的影响，即电磁干扰，从而提高了信号的质量。
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公开(公告)号：CN111613964B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202010460927.9
申请日：2020-05-27
Applicant: 杭州电子科技大学温州研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H01S5/02345 , H01S5/0237 , A61B5/266 , A61B5/293 , A61B5/294 , A61B5/378 , A61B5/388
Abstract: 本发明公开了一种用于神经记录和刺激的柔性神经光电极及其制备方法。现有的神经电极仅能够采集信号无法对大脑进行刺激，且往往过刚或过柔，导致脑损伤或植入困难。本发明一种用于神经记录和刺激的柔性神经光电极，包括记录层、电磁屏蔽层和光刺激层。依次层叠设置的记录层、电磁屏蔽层、光刺激层共同形成神经光电极结构；探针的尖端设置有暴露的记录电极点。探针上的光刺激层形成截面为矩形的光波导结构。电极基体上光刺激层设置有LD安置槽。LD安置槽内设置有刺激光源。刺激光源与探针上的光波导结构对准；本发明拥有良好的柔性，且SU‑8光刻胶提供了合适的刚性，在提高光传输效率的同时避免电极探针植入时的弯曲。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111613964A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010460927.9
申请日：2020-05-27
Applicant: 杭州电子科技大学温州研究院有限公司 , 杭州电子科技大学
IPC: H01S5/022 , A61B5/0478 , A61B5/0484
Abstract: 本发明公开了一种用于神经记录和刺激的柔性神经光电极及其制备方法。现有的神经电极仅能够采集信号无法对大脑进行刺激，且往往过刚或过柔，导致脑损伤或植入困难。本发明一种用于神经记录和刺激的柔性神经光电极，包括记录层、电磁屏蔽层和光刺激层。依次层叠设置的记录层、电磁屏蔽层、光刺激层共同形成神经光电极结构；探针的尖端设置有暴露的记录电极点。探针上的光刺激层形成截面为矩形的光波导结构。电极基体上光刺激层设置有LD安置槽。LD安置槽内设置有刺激光源。刺激光源与探针上的光波导结构对准；本发明拥有良好的柔性，且SU-8光刻胶提供了合适的刚性，在提高光传输效率的同时避免电极探针植入时的弯曲。
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公开(公告)号：CN111709314B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202010461641.2
申请日：2020-05-27
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于面部表面肌电的情感分布识别方法；目前基于生理信号的人脸情感识别的研究主要集中在单一的基本情感上。因此，提出了基于面部表面肌电信号的标记分布学习来预测情感分布。本方法采集了降眉肌、颧大肌、额头和降口角肌的sEMG，从中提取6个特征，利用主成分分析选出对特征集进行降维。LDL的核心思想是学习到从PCA选择的特征到人脸情感分布的映射关系，这种映射关系能够反映一个面部表情是由不同强度的基本情感混合而成。将LDL的性能与多标记学习进行了比较，结果表明，本方法能更准确地预测面部情感分布。
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公开(公告)号：CN102784010A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210291725.1
申请日：2012-08-16
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: A61D1/00
Abstract: 本发明属于神经电生理学研究领域，具体涉及一种用于听觉认知研究的大鼠初级听皮层微电极阵列植入固定的手术方法。本发明通过把微电极阵列的电极丝部分与电极连接器部分双重异位固定，即将电极丝经电极着陆装置固定在听皮层颞骨处，然后弯折电极丝把电极连接器固定在顶骨上，完成听皮层微电极阵列的植入固定。本发明操作简单、电极携带稳固、信号采集可靠性高，满足了在大鼠自由活动状态下进行听觉认知研究的需要，降低了相关研究的实验动物成本。
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公开(公告)号：CN111258426A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010051096.X
申请日：2020-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及到一种基于肌电肌音模型和无迹粒子滤波的关节运动估计方法，首先采集人体上肢肩关节和肘关节在同步连续运动状态下肱二头肌、肱三头肌、肱桡肌、斜方肌、小圆肌、前三角肌、侧三角肌和胸大肌的表面肌电和肌音信号，分别对其进行带通滤波处理；然后提取表面肌电和肌音信号的威尔逊幅值和模糊熵特征；通过参数替代和化简将生理肌肉模型和关节运动学相结合组成关节运动模型，并将提取到的特征组成测量方程作为关节运动模型的反馈，得到肌电肌音状态空间模型；最终通过无迹粒子滤波算法对肩关节和肘关节的同步连续运动进行估计。该方法与传统的多关节同步连续运动估计方法相比，在预测精度和实时性方面有了明显的提高。
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公开(公告)号：CN111258426B
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202010051096.X
申请日：2020-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及到一种基于肌电肌音模型和无迹粒子滤波的关节运动估计方法，首先采集人体上肢肩关节和肘关节在同步连续运动状态下肱二头肌、肱三头肌、肱桡肌、斜方肌、小圆肌、前三角肌、侧三角肌和胸大肌的表面肌电和肌音信号，分别对其进行带通滤波处理；然后提取表面肌电和肌音信号的威尔逊幅值和模糊熵特征；通过参数替代和化简将生理肌肉模型和关节运动学相结合组成关节运动模型，并将提取到的特征组成测量方程作为关节运动模型的反馈，得到肌电肌音状态空间模型；最终通过无迹粒子滤波算法对肩关节和肘关节的同步连续运动进行估计。该方法与传统的多关节同步连续运动估计方法相比，在预测精度和实时性方面有了明显的提高。
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