公开(公告)号：CN118058753A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410211605.9

申请日：2024-02-27

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李章勇 ,  李春阳 ,  刘鑫 ,  钟丽莎 ,  娄熙承 ,  李欣蔚

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G16H40/60 ,  G16H50/30 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2131 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/048 ,  G06N3/045 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种单通道癫痫发作检测装置，包括：数据获取单元，被配置为获取待检测的单通道脑电信号数据，并对待检测的单通道脑电信号数据进行预处理；脑电特征提取单元，被配置为提取预处理后单通道脑电信号数据的时频特征，并对提取的时频特征进行标准化处理；癫痫发作检测单元，被配置为将标准化处理后的时频特征依次经过输入层、Embedding层、特征泛化模块、全局池化层、1×1卷积层和Linear输出层获取检测结果；本发明结合了部分卷积思想的轻量卷积计算优势和基于Style‑域泛化算法的优点，同时更进一步地将频域信息分治处理以减少计算量的增加，在使该检测模型增强了单通道癫痫发作脑电的跨患者检测作用的同时，又使得网络更加轻量，大大提高了检测模型的泛化性和实时性。

公开(公告)号：CN113349797A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110758887.0

申请日：2021-07-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 钟丽莎 ,  李章勇 ,  易芳吉 ,  何淑玲 ,  伍佳 ,  黎希

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

Abstract: 本发明涉及脑科学、神经信息分析、物理学相变等技术领域，具体涉及一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的方法，包括获取原始多通道脑电图，并对脑电数据进行预处理，筛选获取脑电异常波动大核心通道的数据；根据获取核心通道的数据构建癫痫脑电的临界核并计算其尺寸，获得癫痫发作的空间临界特征；对获取核心通道的数据中脑电幅度涨落波动进行Z分数标准化，得到癫痫发作的时序临界特征；结合获得的空间临界特征和时序临界特征，构建基于临界核的复合指标，并设置报警阈值，根据复合指标与报警阈值的关系进行预测；本发明从时间和空间设计癫痫脑电时空临界特征参数，能更全面的衡量脑电信息，即使在样本较少的情况下本发明仍然具有良好识别效果。

公开(公告)号：CN116211308A

公开(公告)日：2023-06-06

申请号：CN202310449990.6

申请日：2023-04-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李章勇 ,  何淑玲 ,  钟丽莎 ,  李春阳 ,  刘鑫

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/318 ,  A61B5/352 ,  A61B5/363 ,  A61B5/369 ,  G06F18/10 ,  G06F18/23 ,  G16H50/30 ,  G16H20/30

Abstract: 本发明属于人体运动测量技术领域，具体涉及一种高强度运动下机体疲劳评估方法；该方法包括：采集静息状态以及高强度运动后的疲劳状态的心电、脑电信号；对心电信号进行去噪处理；定位去噪后的心电信号的R波，得到RR间期序列；根据RR间期序列得到心电特征；对脑电信号进行去噪处理，计算去噪后的脑电信号的功率谱密度；构建脑网络，脑网络中的节点为脑电电极，边权值为节点间的相位锁定值；计算脑网络参数；对心电特征、脑电信号的功率谱密度和脑网络参数进行筛选，得到最优特征集合；根据最优特征集合进行机体疲劳评估，得到机体疲劳评估结果本发明通过融合心电和脑电信号进行评估，从而使得评估结果更加准确。

公开(公告)号：CN113349797B

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202110758887.0

申请日：2021-07-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 钟丽莎 ,  李章勇 ,  易芳吉 ,  何淑玲 ,  伍佳 ,  黎希

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

Abstract: 本发明涉及脑科学、神经信息分析、物理学相变等技术领域，具体涉及一种基于脑电临界核参数预测癫痫发作的方法，包括获取原始多通道脑电图，并对脑电数据进行预处理，筛选获取脑电异常波动大核心通道的数据；根据获取核心通道的数据构建癫痫脑电的临界核并计算其尺寸，获得癫痫发作的空间临界特征；对获取核心通道的数据中脑电幅度涨落波动进行Z分数标准化，得到癫痫发作的时序临界特征；结合获得的空间临界特征和时序临界特征，构建基于临界核的复合指标，并设置报警阈值，根据复合指标与报警阈值的关系进行预测；本发明从时间和空间设计癫痫脑电时空临界特征参数，能更全面的衡量脑电信息，即使在样本较少的情况下本发明仍然具有良好识别效果。

公开(公告)号：CN117373663A

公开(公告)日：2024-01-09

申请号：CN202311293480.0

申请日：2023-10-08

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李章勇 ,  刘鑫 ,  李春阳 ,  钟丽莎 ,  娄熙承 ,  孔浩欢

IPC: G16H50/30 ,  A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明属于脑电信号处理技术领域，特别涉及一种基于多特征选择与伪三维网络的癫痫预测装置，包括采集脑电数据并对脑电数据进行特征构建以及处理，即按照23导联位置从受试者头皮区域采集脑电信号，并将采集的脑电信号转换为矩阵形式，根据脑电信号构建特征；并利用最大相关最小冗余的特征筛选方法对构建的特征进行粗筛选，再利用带有惩罚项的Lasso特征选择方法进行精筛选；将筛选得到的特征结合脑电电极空间定位，得到有多特征构成的三维特征；利用分类网络对三维特征进行深层特征提取，并通过一个分类器基于提取的深层特征预是否有癫痫发作风险；最后将处理后的数据输入一个分类器得到预测结果；本发明可以有效提高癫痫预测的精度和准度。

公开(公告)号：CN116188615A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202310187803.1

申请日：2023-03-01

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 伍佳 ,  李章勇 ,  钟丽莎 ,  张政 ,  王芸

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/09 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明属于X射线计算机断层成像技术领域，具体涉及一种基于正弦域和图像域的稀疏角度CT重建方法；包括采集稀疏角度正弦图训练数据集训练基于正弦域和图像域的稀疏角度CT重建网络模型；将稀疏角度正弦图输入训练好的稀疏角度CT重建网络模型中得到修复后的全角度正弦图以及重建CT图；构建CT图像重建目标方程，将修复后的全角度正弦图及重建CT图作为CT图像重建目标方程的先验正则约束，迭代优化CT图像重建目标方程，并采用最小二乘法求解得到高精度重建CT图像；针对网络模型泛化性、鲁棒性以及数据一致性问题，本发明将网络输出作为深度先验融入迭代重建中，进一步提升重建CT图像质量。