公开(公告)号：CN110811556A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911118032.0

申请日：2019-11-15

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 王刚 ,  刘治安 ,  施文 ,  闫相国 ,  李雅敏

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0476 ,  A61B5/145

Abstract: 一种基于脑电微状态分析的麻醉深度监测系统及方法，系统包括脑电信号采集模块A、微状态时间序列构建模块B、微状态参数计算模块C和分类识别模块D四个模块，先用高密度脑电采集被试全脑脑电信号，然后根据微状态算法构建相应的微状态时间序列；再计算该时间序列的如时间占比、能量等微状态参数；接着通过主成分分析对微状态参数精简，得到特征值，使用支持向量机进行识别分类；本发明在把大脑作为一个有机整体的基础上，将脑电的时间信息和空间信息结合起来，反映脑电拓扑在时域上的特征，同时能够有效、准确地监测病人麻醉深度。

公开(公告)号：CN110811557A

公开(公告)日：2020-02-21

申请号：CN201911118047.7

申请日：2019-11-15

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 王刚 ,  刘治安 ,  施文 ,  闫相国 ,  李雅敏

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/0476 ,  A61B5/145

Abstract: 一种基于微状态功率谱分析的麻醉深度监测系统及方法，系统包括脑电信号采集模块A、微状态时间序列构建模块B、脑电时-频信息计算模块C、微状态功率谱构建模块D和分类识别模块E五个模块，先用高密度脑电采集被试全脑脑电信号，然后根据微状态算法构建相应的微状态时间序列；同时通过MEMD对脑电信号信号进行分解，得到不同时间点的脑电信号的瞬时频段和功率,进而得到各通道的希尔伯特谱；再将微状态时间序列构和脑电态时-频信息相结合，得到不同频率的微状态功率谱；接着不同频段的微状态功率谱分别为特征输入到SVM进行模式识别分类；本发明利用脑电微状态及其时-频信息对麻醉深度进行监测，同时能够有效、准确地监测病人麻醉深度。

公开(公告)号：CN102928511B

公开(公告)日：2014-08-06

申请号：CN201210411576.8

申请日：2012-10-24

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 林京 ,  曾亮 ,  华佳东 ,  施文 ,  曹军义 ,  王琇峰 ,  雷亚国 ,  廖与禾

IPC: G01N29/07

Abstract: 本发明公开了一种基于RAPID层析的机械结构损伤无损识别方法，通过提供一种新的传感器阵列形式，并以此为基础建立了基于局部成像的RAPID层析算法，在机械结构损伤无损识别中通过数据截断和子区域内的局部重构，消除了不同损伤之间的干涉以及被测区域外部干扰源的影响，不仅实现了外部干扰的消除，而且有效实现了多损伤或单一损伤的准确诊断和定位。

公开(公告)号：CN102928511A

公开(公告)日：2013-02-13

申请号：CN201210411576.8

申请日：2012-10-24

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 林京 ,  曾亮 ,  华佳东 ,  施文 ,  曹军义 ,  王琇峰 ,  雷亚国 ,  廖与禾

IPC: G01N29/07

Abstract: 本发明公开了一种基于RAPID层析的机械结构损伤无损识别方法，通过提供一种新的传感器阵列形式，并以此为基础建立了基于局部成像的RAPID层析算法，在机械结构损伤无损识别中通过数据截断和子区域内的局部重构，消除了不同损伤之间的干涉以及被测区域外部干扰源的影响，不仅实现了外部干扰的消除，而且有效实现了多损伤或单一损伤的准确诊断和定位。