公开(公告)号：CN115316998A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210966098.0

申请日：2022-08-12

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 彭翔宇 ,  席旭刚 ,  汪婷 ,  林树梁 ,  高云园

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/389 ,  A61B5/372 ,  A61B5/397 ,  A61B5/00 ,  G06K9/00 ,  G16H50/30

Abstract: 本发明涉及模式识别技术领域，具体指一种基于脑肌功能网络特征的脑卒中康复评估方法，包括如下步骤：S1、采集脑电信号和肌电信号，采集脑卒中患者在握力计测试下的脑电信号和肌电信号；S2、分别对脑电信号和肌电信号进行预处理；S3、构建变分模态分解传递熵；S4、基于EEG和EMG构建CMFN模型；S5、脑肌功能网络分析。该方法考虑到脑卒中运动恢复的研究停留在分析大脑皮层与肌肉之间一致性或者耦合关系的变化，实现脑卒中评估的量化，大大提高了评估的精度。

公开(公告)号：CN109567799A

公开(公告)日：2019-04-05

申请号：CN201811603107.X

申请日：2018-12-26

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  杨晨 ,  罗志增 ,  张启忠 ,  佘青山 ,  林树梁 ,  华仙

IPC: A61B5/0488 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于平滑小波相干性的肌电信号特征提取方法，本发明通过肌电信号采集仪采集人体相关肌肉的肌电信号，并采用带通滤波方法进行预处理，对滤波处理后的肌电信号进行小波变换，然后计算两路肌电信号的交叉小波变换，并对交叉小波变换分别进行时间轴和尺度轴上的平滑操作。最后，计算两路肌电信号的平滑小波相干系数，并使用T检验来检验不同行为之间的相关性是否存在统计学差异，得到不同肌肉组合的32级平滑小波相干系数作为特征向量。本发明使用的平滑小波相干性在特征提取方法上具有很大创新，对于后续模式识别具有较高的识别率和可靠性，可以较好地满足多模式识别任务中的特征提取要求，具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN115337027A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202210936931.7

申请日：2022-08-05

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 应欣悦 ,  席旭刚 ,  汪婷 ,  林树梁 ,  高云园 ,  孟明

IPC: A61B5/372 ,  A61B5/369 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电样本熵的针刺脑卒中康复评估方法，包括如下步骤：S1、采集信号，分阶段采集接受针刺治疗和未接受针刺治疗的脑卒中患者脑电信号；S2、脑电信号预处理；S3、计算样本熵，计算完成预处理的脑电信号的脑电样本熵；S4、康复评估，对比分析样本熵得到针刺对脑卒中患者大脑神经元活跃度得影响。该方法使用样本熵，很好的弥补了近似熵具有自匹配偏差的缺陷，除了能够消除偏差外，计算效率也得到了极大提升。这种基于脑电样本熵的针刺脑卒中康复评估方法为患者的康复治疗提供了新的视角，为进一步探索康复过程中的神经功能评价方法提供了依据。

公开(公告)号：CN115191943A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210808381.0

申请日：2022-07-11

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 薛逸博 ,  席旭刚 ,  汪婷 ,  林树梁 ,  李景琦 ,  孟明 ,  马玉良

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/372 ,  A61B5/374 ,  A61B5/397 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于脑电时频最大信息数网络的针刺脑卒中康复评估方法，包括如下步骤：S1、同步采集针刺治疗后的受试者的脑电信号和肌电信号；S2、处理脑电信号和肌电信号；S3、得到小波平均功率时间序列，再将其用最大信息系数来计算新的序列之间的耦合；S4、构建针刺组和对照组在3个治疗阶段下的脑功能网络；S5、分析脑功能网络节点度、平均节点度以及全局效率，将其作为针刺治疗脑卒中后功能恢复指标，进而评估针刺脑卒中患者康复状况。基于脑电时频最大信息系数网络，可以利用脑网络节点度以及网络的全局效率分析判断耦合情况，更加清晰判断出针刺方法作为辅助治疗手段对于改善患者脑网络连接数目以及信息的传递效率有着更加突出的作用。

公开(公告)号：CN109145729A

公开(公告)日：2019-01-04

申请号：CN201810769171.9

申请日：2018-07-13

Applicant: 杭州电子科技大学

Inventor： 席旭刚 ,  袁长敏 ,  杨晨 ,  石鹏 ,  章燕 ,  罗志增 ,  林树梁 ,  蒋鹏

IPC: G06K9/00

CPC classification number: G06K9/00516

Abstract: 本发明涉及一种基于改进小波阈值与EEMD的肌电信号去噪方法。首先，采用总体平均经验模式分解的方法将肌电信号分解为若干个本征模态函数，运用一种基于小波的提取方法从第一个分量中提取信号的有用部分，运用自相关函数法将剩余本征模态函数分为含噪声较高的高频分量和含噪低的低频分量，然后运用一种改进的小波阈值将高频分量进行去噪。最后将处理后的第一个分量、高频分量和低频分量重构，重构后的信号即为去噪信号。本发明结合了总体平均经验模态分解方法与具有去噪效果比传统阈值更好的改进阈值去噪方法，并且没有直接舍弃含噪很高的第一个分量，而是运用一种基于小波的提取方法将有用信号部分提取出来。