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公开(公告)号：CN118649354A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410648365.9
申请日：2024-05-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于便携睡眠脑电监测的闭环eTNS系统，涉及电刺激治疗技术领域，解决了现有技术中无法在夜间接受eTNS治疗期间检测患者的睡眠状态以及无法调整治疗参数的问题，该系统包括：便携脑电采集模块、中央处理模块和三叉神经电刺激模块；三叉神经电刺激模块，用于根据脉冲波对患者进行电刺激；便携脑电采集模块，用于实时采集患者的脑电信号；中央处理模块，用于连接三叉神经电刺激模块和便携脑电采集模块，并利用脑电信号通过三叉神经电刺激模块对患者进行治疗；该方法实现了在睡眠过程中对患者进行治疗参数的调整。
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公开(公告)号：CN117531118A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311300916.4
申请日：2023-10-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种融合MRI影像数据和EEG信号的TMS个体化刺激方法及系统。其中，融合MRI影像数据和EEG信号的TMS个体化刺激方法，包括：通过MRI数据以及个体化靶点定位方法确定出目标靶点，并在目标靶点和目标靶点周围特定位置处固定预设数量的电极；获取电极的EEG信号，并利用独立成分分析法对电极的EEG信号进行分析，得到独立的EEG信号；对独立的EEG信号进行干扰去除，得到独立去干扰的EEG信号；利用独立去干扰的EEG信号以及仿真工具构建AR模型，并通过残差检验方法判断AR模型的有效性；当AR模型有效时，通过AR模型得到未来预设时间段的预测数据；从预测数据获取相位零值对应的α波段信号值位置，利用α波段信号值位置分析得到TMS刺激信号给出时间。
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公开(公告)号：CN117462843A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311214043.5
申请日：2023-09-19
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于胃节律信息反馈的胃功能调节系统，包括胃功能调节设备、客户端和云端，其中，客户端用于控制胃功能调节设备的开始与结束，还用于获取胃功能调节设备采集到的胃电信号进行处理与分析，得到当前时段的胃节律参数，进而通过当前时段的胃节律参数获得迷走神经刺激参数；胃功能调节设备用于根据迷走神经刺激参数向人体施加可调节胃功能的迷走神经刺激，还用于采集胃电信号；云端用于存储历史使用记录，历史使用记录包括使用过程中的刺激参数以及胃节律参数的变化情况。本发明通过刺激过程中胃节律的变化情况以及用户个人的历史使用情况，反馈指导迷走神经刺激参数，实现了更精确更个体化的胃功能调节过程。
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公开(公告)号：CN116763255A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310713137.0
申请日：2023-06-15
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种离线睡眠慢波检测系统，包括：睡眠脑电采集模块用于对待测目标的睡眠脑电信号进行采集、存储，并经由数据传输模块传输给数据处理与可视化模块；数据处理与可视化模块用于对接收到的睡眠脑电信号进行处理，选取处理后睡眠脑电信号中的特定睡眠脑电信号，根据基于预先构建的字典所实现的改进型匹配追踪算法，检测特定睡眠脑电信号中的慢波；本发明通过将基函数限制为与睡眠慢波形态相似的预设函数来构建字典，将字典与匹配追踪算法结合完成慢波检测，检测过程依赖于波形而非硬性的幅度指标，因此适用于振幅较低的人群，具有更广阔的应用场景，能大幅降低人力成本，具有很高的睡眠慢波检测效率、准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116650113A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310409431.2
申请日：2023-04-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光学导航的经颅磁刺激手部热点自动搜索系统，包括：脑区定位模块，用于在无待测个体核磁数据的情况下，基于点云配准方法实现脑区定位，以得到待测个体大脑皮层的初级运动区；网格点阵设置模块，用于对初级运动区进行网格划分，以得到网格矩阵；光学导航模块，用于对网格矩阵进行定位，以确定待测个体头部各刺激位点的位置，并对各刺激位点依次施加刺激；热点判断模块，用于采集每个刺激位点刺激后产生的生理信号并进行分析，以实现手部运动热点的判定。该系统无需依赖患者个体核磁数据，适用条件广，使用方便，且具有更高的定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109190699A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810994301.9
申请日：2018-08-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明属于疾病检测与深度学习技术领域，公开了一种基于多任务学习的多疾病联合测定方法，输入为多种病人的MRI图像，先提取这些病人MRI图像的特征；使用主成分分析法等方法降维处理来得到最能代表这些特征的若干特征。最后，将特征和与其对应的标签填入多任务学习算法，得到对应于每种疾病的决策函数，诊断通过决策函数确定；当新的病例的MRI图像送来之后，对其进行特征提取，使用特征与每种疾病的决策函数进行医学诊断，判断病人是何种疾病。本发明可以使多种疾病联合诊断，更贴近于现实诊断，对诊断的准确性有所提升。
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公开(公告)号：CN102579254B
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201210099521.8
申请日：2012-04-07
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61H39/08
Abstract: 本发明公开了一种笔式针刺按压器。主要解决现有侵入式针刺操作复杂、安全性差的问题。它包括压力采集器(A)和手持外壳(B)、信号处理模块(C)；压力采集器(A)置于手持外壳(B)的前端，信号处理模块置于手持外壳内部。压力采集器包括钝头锥形针体(1)、连接杆(3)、弹性片(4)和套筒(6)；连接杆垂直安置于弹性片的中心，并与钝头锥形针体连接；弹性片固定于套筒内壁上。钝头锥形针体(1)置于人体穴位按压，压力经过连接杆引起弹性片形变，并带动应变片(5)的形变，形变信号经信号处理模块(C)处理过后在显示电路中显示压力值。本发明具有携带方便、易于操作、安全卫生的优点，可应用于科学研究、临床治疗和自我保健。
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公开(公告)号：CN103440513A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310425299.0
申请日：2013-09-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了基于稀疏非负张量分解的大脑特定视觉认知状态判定方法,其创新点在于，采用SNTF算法，把fMRI认知数据当成一个大张量，从张量的层面上构建高阶非负张量模型，然后对fMRI认知数据每个维度上进行特征降维，从而得到维度较小的稀疏非负特征张量，最后结合支持向量机的特点，有效地实现对大脑特定视觉的认知状态的判定。本发明的方法利用稀疏非负张量分解进行降维和特征提取多方向、多角度的提取出原有数据中的潜在结构信息,由于l1范数正则化和非负性的约束使得提取出的相关成分更稀疏，合乎大脑感知的直观体验，再结合支持向量机的特点，提高了分类判别的准确性。
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公开(公告)号：CN103425999A
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201310379452.0
申请日：2013-08-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于非负张量投影算子分解算法的脑认知状态判定方法，包括如下步骤：S1采集不同认知任务下的大脑功能磁共振图像,组成数据样本集，并进行预处理，按张量模式组织成样本集，样本集按认知任务分为训练集和测试集，训练集包含不同认知状态比例相当的功能磁共振数据；S2计算训练样本集的非负张量投影算子分解，求出非负特征变换矩阵，将训练样本投射到非负张量特征子空间降维，得到训练集的非负特征张量集；S3将降维后的低维非负特征张量数据作为训练STM的输入，求出STM最优投射方向；S4将测试样本脑功能磁共振数据投射到训练所得的非负张量特征子空间得到其在子空间的非负特征张量，将测试样本非负特征张量输入训练好的STM判别其所属认知状态类别。
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公开(公告)号：CN103300852A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201210434250.7
申请日：2012-10-19
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61B5/0484 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了一种基于运动想象脑电控制遥控小车的训练方法，包括离线模式和在线反馈模式两种训练方法。具体步骤包括：小车运动、信号采集、数据预处理、获得CSP参数、获得分类器参数、检验参数、实时信号采集、实时数据预处理、特征提取、获得分类结果、获得控制命令、控制小车运动、反馈刺激。本发明克服了以往训练过程中各种消极情绪对受试者的影响，充分考虑了受试者积极主动参与到实验过程中的重要性，具有训练效果好，采集的数据质量高的优点，为实现人机交互提供了一种现实可行的方法。
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