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公开(公告)号：CN117097268A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311129647.X
申请日：2023-09-01
Abstract: 本发明涉及脑机接口技术领域，具体提供一种基于功率和噪声优化的神经信号放大器，包括电流复用结构、第一源退化电流镜、第二源退化电流镜、分流结构、普通电流镜、Cascode电流镜结构、第一Cascode结构和第二Cascode结构，其中，Cascode电流镜结构设置在主干路上；电流复用结构设置在一级支路上；分流结构设置在第一二级支路上；第一源退化电流镜、第二源退化电流镜、普通电流镜、第一Cascode结构和第二Cascode结构均设置在第二二级支路上，且将第二Cascode结构作为神经信号放大器的输出端，本发明通过直接分流实现电流缩放并采用电流镜自偏置简化电路的工作条件；采用复用电流的形式增大电路的整体跨导，同时还结合了源退化电阻器的形式降低输入参考噪声。
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公开(公告)号：CN116248455A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310102620.5
申请日：2023-02-13
Inventor： 殷明
Abstract: 本发明涉及数据传输技术领域，尤其涉及一种面向脑机接口应用的无线传输系统及无线传输方法。本发明提供的无线传输系统，包括开/关键控传输器、压控振荡器和宽带接收天线，通过压控振荡器调制开/关键控传输器的带宽以及调节开/关键控传输器的中心频率，在预设频带范围内容纳多个不同中心频率的开/关键控传输器以实现传输速率的增加。本发明提供的无线传输系统，简化了开/关键控传输器的结构，节省了功耗和体积；使用频率大范围可调的多个开/关键控传输器实现多输入多输出复用，实现超低功耗和高传输速率；通过层叠功率放大器降低阻抗提高传输效率；采用动态频率跟踪技术，实现低误码率、高保真的无线传输。
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公开(公告)号：CN118503618A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410484355.6
申请日：2024-04-22
IPC: G06F18/10 , A61B5/372 , G06F18/213 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种脑机接口信号的图形化压缩方法、系统、设备及介质，方法包括：通过高通道脑机接口采集得到神经信号；对神经信号进行信号预处理得到动作电位信号和局部场电位信号；根据信号时频特征分别对动作电位信号和局部场电位信号进行图形化处理得到动作电位信号矩阵和局部场电位信号矩阵；根据观测矩阵分别对动作电位信号矩阵和局部场电位信号矩阵进行多维压缩感知处理，得到动作电位压缩信号和局部场电位压缩信号。本方案根据时频特征进行统一的二维矩阵表示，通过采用压缩感知直接对信号进行压缩观测，能够在实现超高通道神经信号压缩的同时保留通道间信息提高了神经信号的压缩效率，可以广泛应用于脑机接口技术领域。
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公开(公告)号：CN118193947A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410323561.9
申请日：2024-03-21
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请实施例提供了一种神经信号解码方法和装置、电子设备及存储介质，属于解码技术领域。该方法包括：获取原始神经信号；对原始神经信号进行高通滤波，在高通滤波后的目标神经信号中提取动作电位信号，动作电位信号包括发放数量和发放时刻；对原始神经信号进行低通滤波，得到局部场电位的电压信号；根据若干个通道的相对位置信息重新排列动作电位信号和局部场电位的电压信号，得到动作电位信号二维图和电压二维图；将动作电位信号二维图和电压二维图融合成目标样本，输入神经网络解码模型，得到感官信息或控制信号。本申请实施例能够提高神经信号的利用率，提升解码的准确性。
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公开(公告)号：CN117559666A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311594570.3
申请日：2023-11-27
IPC: H02J50/05
Abstract: 本发明涉及无线能量传输技术领域，尤其涉及一种面向植入式神经工程器件的无线电容耦合系统，包括体外发射模块和体内接收模块，其中，电源用于输出的直流电，逆变器用于将直流电转换为交流电，初级匹配电路用于将加载在交流电上的无线能量通过第一耦合电容和第二耦合电容传输至次级匹配电路，整流器、转换电容和稳压器用于将无线能量转换为直流能量，并将直流能量输入至植入式神经工程器件。本发明减小了电磁串扰对植入式神经工程器件的工作状态的影响，且电容极板的形变以及极板之间的相对位置的改变相对于电感耦合，对于无线能量的传输效率的影响较小。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116522069A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310067647.5
申请日：2023-01-18
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种脑机接口数据预处理方法及装置。本发明提供一种脑机接口数据预处理方法，包括将原始信号中的动作电位信号与局部场电位信号分离、对局部场电位通道内的局部场电位信号进行变速率压缩、将局部场电位的通道分为关键通道和压缩通道，分别对关键通道和压缩通道的数据进行不同程度的压缩、数据流重组以重建经过压缩的数据。本发明利用通道间相关性，对多通道数据进行联合压缩，凝练出公共信息以较高的速率进行更完整的保留，结合各自通道低速率高压缩比的原始信息，以达到最大化多通道数据压缩的目的；同时，利用卡尔曼方法将高频率低精度数据和低频率高精度数据结合，以实现高频高精度重建的能力。
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公开(公告)号：CN119939896A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411937519.2
申请日：2024-12-26
IPC: G06F30/20 , H05K1/18 , H05K1/02 , G01R31/00 , G01R1/067 , G01R1/02 , G01R1/073 , G01R31/303 , G01R31/28 , G01R3/00 , G06F30/10 , G06F119/02 , G06F119/18
Abstract: 本申请公开了一种探针集成器件和探针集成器件的制备方法及控制方法，器件包括探针阵列、硅电极基板、记录芯片裸片与刚性印刷电路基板。制备方法包括：制备探针阵列与硅电极基板；对记录芯片裸片进行植球后与硅电极基板的一端进行对齐处理，倒装在探针阵列与硅电极基板上，得到带有裸片的基板；胶粘至刚性印刷电路基板，并通过金属线连接，得到探针集成器件。控制方法包括：获取大脑神经元信号；对大脑神经元信号进行放大与模数转换处理，得到大脑神经元数字信号。本申请实施例能够促进实现器件的小型化，便于实现高通量信号的采集，且可以对三维空间神经元进行记录。本申请可以广泛应用于探针阵列技术领域。
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公开(公告)号：CN118436509A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410505424.7
申请日：2024-04-25
Abstract: 本申请公开一种手部外骨骼康复机器人及控制方法，机器人包括手掌单元；驱动单元设在手掌单元上；模块化的手指单元，包括手指基座可拆卸地设在手掌单元，第一保护壳设在手指基座，第一保护壳有第一滑动槽，第一曲杆滑动设在第一滑动槽；近指节固定环设在第一曲杆，驱动单元驱动第一曲杆；第二保护壳设在第一曲杆，第二保护壳设有第二滑动槽，第二曲杆滑动设在第二滑动槽；第一拉杆的一端连接第一保护壳，另一端与第二拉杆的一端连接；远指节固定环设在第二曲杆，第二拉杆连接第二保护壳，另一端与第三拉杆一端连接，第三拉杆另一端与第二曲杆连接。通过模块化设计穿戴方便、设计贴合，通过手指单元的结构设计以提高治疗效果和患者体验。
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公开(公告)号：CN117547389A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311430107.5
申请日：2023-10-30
IPC: A61F2/54 , G06F18/2411 , G06F18/2135 , A61F2/58 , A61F2/72
Abstract: 本发明涉及医疗器械领域，具体涉及一种具有体感反馈的机械装置、假肢及机械装置控制方法。机械装置中，手骨模型与韧带模型结构、伸肌罩模型、前臂肌模型以及驱动组件组成一个具有手势调节功能的仿生手，在这一基础上增设有肌电信号采集模块、触觉传感组件以及控制单元，肌电信号采集模块能够获取前臂肌模型活动时生成的肌电信号，控制单元通过肌电信号获取当前前臂肌的初始手势，触觉传感组件能够获取外部刺激信号，控制单元通过外部刺激信号确定仿生手所对应的预设的手势，在通过驱动组件调节伸肌罩模型、前臂肌模型，从而实现对仿生手的手势姿态的调节，本技术方案无需使用者用视觉跟踪手部姿态，可实现对仿生手的自动调节操作，便于使用。
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公开(公告)号：CN117064389A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311063871.3
申请日：2023-08-22
Abstract: 本发明涉及计算机辅助医疗技术领域，尤其涉及一种基于XGBoost算法的EEG信号抑郁症识别系统及方法。系统包括脑电数据获取模块，用于下载收集公开的抑郁症EEG信号数据样本；数据批量化预处理模块，去除伪迹噪声，通过线性归一化处理得到数据集；数据分割模块，通过正则搜寻算法将每例预处理后的数据分离，将特征矩阵按事件类型进行分割；特征提取模块，通过FisherScore特征提取算法，提取EEG信号中内禀的抑郁症特征，优化特征的数量；机器学习模块，用于构建集成学习模型，并对模型进行训练，根据f1‑score确定最佳模型；抑郁症识别模块。优点在于有效缩短流程时间、预测时间，减少人工干预，提高识别准确率。
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