专利名称：卷积神经网络训练方法、脑电信号识别方法、装置和介质      申请号：2020107106479     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：脑机接口 智慧医疗 工业控制   相似专利 发布日：2025/03/25  
摘要： 本发明公开了一种卷积神经网络训练方法、脑电信号识别方法、装置和介质,卷积神经网络训练方法包括执行多次获取过程,每次获取过程分别获取脑电信号,对脑电信号执行时域数据增强和频域数据增强,使用经过增强的脑电信号训练卷积神经网络等步骤。本发明所训练的卷积神经网络为多输入、多卷积尺度、多卷积类型的混合卷积神经网络,合理设计了多输入卷积层以及卷积核的大小,具有较高的识别准确率;训练卷积神经网络所用的训练集是基于采集所得的脑电信号进行时域数据增强和频域数据增强扩充得到的,能够提高对卷积神经网络的训练数据量,减轻过拟合现象,能够有效应对脑电信号中的噪声干扰,改善识别效果。本发明广泛应用于信号处理技术领域。

专利名称：一种基于脑网络和深度学习的脑电信号识别方法      申请号：202111548036X     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：脑机接口 智慧医疗 工业控制   相似专利 发布日：2025/03/25  
摘要： 一种基于脑网络和深度学习的脑电信号识别方法，包括：获取运动想象脑电数据和语言想象脑电数据，进行预处理并得到对应的标签；基于多导联的脑电数据，分别计算多窄波段的导联间时间序列的相位同步性；设定阈值，得到多个窄带的基于相位同步性的连接矩阵；通过连接矩阵构建功能性脑网络；训练深度学习模型，多窄波的同步性脑网络同时作为卷积神经网络的输入，优化网络的结构和参数；通过同步性脑网络分类模型进行训练和分类，本申请充分利用了深度学习算法强大的特征提取能力和处理时序信号的能力，结合隐藏在脑电信号中的时序信息，完成基于多窄带的脑网络的脑电信号识别任务，合理设计了多输入卷积层以及卷积核的大小，提高分类效果。

专利名称：基于贝叶斯网络结构辨识的运动想象脑机接口      申请号：2020104487695     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：网络传输 脑机接口   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本申请公开了一种基于贝叶斯网络结构辨识的运动想象脑机接口，该运动想象脑机接口包括信号采集模块，配置用于采集大脑活动产生的脑电信号；信号处理模块，配置用于根据预先构建的贝叶斯网络，提取脑电信号的特征得到特征向量，并对特征向量进行分类；控制设备模块，配置用于将经过分类的特征向量转换为外部设备的控制指令，并输出。本申请实施例在脑电信号模式的分类过程中，通过引入贝叶斯网络建模方法，提取不同脑区间的网络信息流作用强度和方向来作为分类特征，由于引入了脑网络不同脑区间的因果性作用关系，从而扩充了分类特征集，显著提高了运动想象脑电分类辨识的准确度。

专利名称：一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统及实现方法      申请号：2019105149782     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 脑机接口   相似专利 发布日：2023/10/17  
摘要： 本发明涉及脑机接口技术领域，具体涉及一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统及实现方法。本发明包括：包括信息采集部分、信号处理部分、分类识别部分和反馈环节四个组成部分，所述信息采集部分用于采集大脑的脑电信号，所述信号处理部分将采集到的脑电信号去除原始信号其中的眼电、心电以及信号干扰，所述分类识别部分用于实现字符输出，所述反馈环节将分类识别部分的效果反馈给用户，所述信息采集部分上还设有视觉刺激设备。

专利名称：基于多任务深度学习的稳态视觉诱发电位目标识别方法      申请号：2021115197370     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：脑机接口 脑电信号 人机交互 情感识别 康复训练 智慧医疗   相似专利 发布日：2025/03/24  
摘要： 本发明请求保护一种基于深度学习的多任务稳态视觉诱发电位目标识别方法，属于脑机接口技术领域，其包括以下步骤：通过脑电采集系统采集稳态视觉诱发电位信号(SSVEP)；将采集的稳态视觉诱发电位信号进行降采样、滤波在内的预处理；将预处理好的电位信号按照窗口大小划分；将按照窗口大小划分好的信号与步骤对应传入到多任务学习模型中训练；使用训练好的多任务模型对被试者的稳态视觉诱发电位信号进行验证；将预测出来的结果与实际结果进行对比，完成目标识别。

专利名称：一种基于皮层源信号的脑电运动意图识别方法及系统      申请号：2022102137253     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：脑机接口 脑电信号 人机交互 情感识别 康复训练 智慧医疗   相似专利 发布日：2025/03/24  
摘要： 本发明属于脑机接口的运动想象领域，具体涉及一种基于皮层源信号的脑电运动意图识别方法及系统，包括结合构建的头部模型，将目标对象头皮产生的脑电信号映射到大脑皮层源信号空间；遍历与运动想象区域有关区域的源，获取所有源的幅值，采用最大幅值的0.5倍作为筛选阈值；筛选幅值不小于筛选阈值的源，称为采样源集；从采样源集中选择选定源，并利用共空间模式提取选定源的特征向量，采用特征值训练运动意图识别模型；获取待识别脑电信号的特征向量，将其输入训练好的运动意图识别模型获得对应的运动意图；本发明克服了头皮脑电信号低空间分辨率的问题，同时减少了容积导体效应带来的噪音，提高了运动想象识别准确率。

专利名称：一种基于SSDA的脑电信号的眼电伪迹去除方法      申请号：2020102856500     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：脑机接口 脑电信号识别   相似专利 发布日：2024/07/11  
摘要： 本发明请求保护一种基于SSDA的脑电信号的眼电伪迹去除方法，该方法包括步骤：S1,将纯净的脑电信号进行归一化处理，输入SSDA模型；S2,根据重构EEG信号与纯净脑电信号之间的误差最小来不训练SSDA，不断调整模型参数；S3，将含有眼电(EOG)伪迹脑电(EEG)信号归一化，输入训练完成的SSDA模型，并对输出数据进行反归一化处理，就得到了去除EOG的EEG。本发明能够避免对眼电伪迹去除过程中使用眼电伪迹做参考信号，保证在去除眼电伪迹时的有效性和实时性。