一种基于fMRI和图像深度特征的图像重建方法及系统

    公开(公告)号:CN117745859A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311767993.0

    申请日:2023-12-21

    Abstract: 本发明属于脑机接口视觉图像重建领域,具体涉及一种基于fMRI和图像深度特征的图像重建方法及系统,方法包括对磁共振功能数据进行预处理得到体素数据;将体素数据输入大脑活动特征解码器,得到目标图像大脑活动解码特征;通过图像重建模型随机生成粗糙图像,将粗糙图像输入特征提取模型得到深度特征;计算目标图像大脑活动解码特征与深度特征间的误差,并将误差返回至图像重建模型;图像重建模型根据误差优化粗糙图像得到新图像,判断误差是否达到最小值,若是,则将该新图像作为重构图像输出,否则将新图像输入特征提取模型得到新深度特征,重新计算误差;本发明提高了图像的重建质量与真实度。

    一种基于数据增强的跨被试脑电信号情绪识别方法

    公开(公告)号:CN117743934A

    公开(公告)日:2024-03-22

    申请号:CN202311768703.4

    申请日:2023-12-20

    Abstract: 本发明属于脑机接口领域,涉及一种基于数据增强的跨被试脑电信号情绪识别方法,包括:获取脑电信号并进行预处理;将预处理后的数据划分为源域和目标域数据;对源域数据进行数据屏蔽,将屏蔽后的数据输入数据增强网络,得到生成数据;将生成数据和目标域数据输入判别器,得到浅层域特征;将源域和目标域数据输入特征提取器,得到源域和目标域的浅层情绪特征;将源域浅层情绪特征输入分类器,得到分类结果;计算总体损失函数值,根据总体损失函数值更新参数,当达到训练次数时完成模型训练;本发明将脑电数据映射到矩阵中,使得矩阵包含脑电的空间信息以及电极间未测量区域的信息,将屏蔽后的数据通过数据增强网络得到多样化且具有真实分布的数据。

    一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法及系统

    公开(公告)号:CN117420908A

    公开(公告)日:2024-01-19

    申请号:CN202311353598.8

    申请日:2023-10-19

    Abstract: 本发明属于大脑脑机接口领域,具体涉及一种基于神经网络的人类大脑活动解码方法及系统;该方法包括:获取图像特征向量并将其输入到预训练的图像生成器得到刺激图像;采集用户观察刺激图像产生的脑电信号和眼电信号;对脑电信号和眼电信号进行预处理,得到预处理好的脑电信号;采用预训练的脑电信号编码网络对脑电信号进行特征编码,得到初级脑电特征;根据初级脑电特征得到脑电信号分类结果;采用预训练的映射网络对初级脑电特征进行处理,得到预测电脑特征;将预测脑电特征输入到预训练的图像生成器中进行处理,得到重建图像;本发明可根据大脑的反应来重建视觉刺激的内容,实现图像‑脑电图‑图像的变换。

    一种基于解码人脑活动的深度图像重建方法及系统

    公开(公告)号:CN117011411A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202311111965.3

    申请日:2023-08-31

    Abstract: 本发明属于脑机接口视觉图像重建领域,具体涉及一种基于解码人脑活动的深度图像重建方法及系统,方法包括用图像对检测对象进行视觉刺激并获取功能磁共振成像数据,对功能磁共振数据进行预处理得到体素数据;通过特征解码器解码体素数据,得到第一底层信息特征和第一高级语义特征;通过特征提取器获取图像的第二底层信息特征和第二高级语义特征;两个底层信息特征形成第一特征对,两个高级语义特征形成第二特征对;将第一特征对与第二特征对输入特征优化器得到最佳底层信息特征和最佳高级语义特征;融合最佳底层信息特征和最佳高级语义特征并输入复合生成器得到重建图像;本发明提出的方法提高了对整体特征的优化效果从而提高图像的重建质量。

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