本发明提供了一种用于检测癫痫病灶的设备，所述设备包括头套和控制器，所述控制器具有训练脑电图信号和检测脑电图信号功能，所述训练脑电图信号是为了构建动态估计器，所述检测脑电图信号是根据构建的动态估计器判断病灶区与非病灶区，并将判断结果通过控制器显示。与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：能够准确的识别癫痫病灶区和非病灶区，便于医生规划大脑的手术区域。
📄 201910494063X
📂 A61B5_0476
👤 龙岩学院
📅 2019-06-08
本发明提供了一种辅助癫痫手术的监测设备，包括头套、设置在头套的内侧上方的顶部测量爪和设置在头套的内测周边的侧边测量爪，头套通过支架固定，顶部测量爪和侧部测量爪均可绕各自的中心轴旋转，侧部测量爪环绕头套均匀设置，侧部测量爪可绕头套中心轴转动，通过转动变换位置，以能达到更精确的测量。本发明具有以下有益效果：能够准确的识别癫痫病灶区和非病灶区，便于医生规划大脑的手术区域。通过测量爪的自转可以消除因电极的原因而导致测量不准确，通过侧部测量爪沿头套的周边旋转可以更加精确的确定病灶的位置。
📄 2019107245784
📂 A61B5_0476
👤 龙岩学院
📅 2019-08-07
本发明提供了一种用于辅助癫痫手术的监测设备，设备包括支撑环、固定环和滑动环，固定环前后方向设置、两端与支撑环固定，所述滑动环左右方向设置，可相对于固定环滑动，滑动环与支撑环通过铰接部可转动连接，滑动环上可移动的设置有测量爪。与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：能够准确的识别癫痫病灶区和非病灶区，便于医生规划大脑的手术区域。通过测量爪移动和伸缩，可以变换监测位置，以及缩小监测范围，可使测量更加准确、可靠。
📄 2019107244989
📂 A61B5_0476
👤 龙岩学院
📅 2019-08-07
本公开公开了一种脑电信号处理方法及癫痫检测系统，数据预处理：对脑电信号数据集进行离散小波变换分解出五条脑电图频带；求出小波系数；剔除一条频率最高的脑电图频带，通过逆向离散小波变换对剩余四条低频率的频带进行重构，得到一个去掉高频成分的信号；从重构得到的信号中提取时域特征和基于熵的特征，构建备选特征集合；利用基于特征相关性的特征选择法从备选特征集合里面选出最优特征子集。其具有针对已提取特征，利用改进的基于相关性特征选择方法选出最优特征子集的效果。
📄 2018112366178
📂 A61B5_0476
👤 西南大学
📅 2018-10-23
本发明涉及一种混合小波和共同空间模式的左右手运动想象脑电信号特征提取方法，属于脑电信号识别控制技术领域。该方法混合小波和共同空间模式算法对左右手运动想象脑电信号进行处理，提取出能够表征左右手运动想象脑电信号的时频空特征，具体包括以下步骤：1)使用小波变换对左右手运动想象脑电信号进行分解，得到能反映其时频特征的小波系数；2)使用CSP算法对能反映左右手运动想象脑电信号时频特征的小波系数D2进行分析，得到该小波系数的最优空间滤波器；3)使用该最优空间滤波器提取出能反映左右手运动想象脑电信号时频空特征的特征值。本方法能够解决现有技术中的脑电信号特征提取方法不能同时提取出脑电信号的时频特征和空域特征的问题。
📄 2014107842053
📂 A61B5_0476
👤 重庆邮电大学
📅 2014-12-16
本发明涉及一种基于CSP和R-CSP算法的脑电信号特征提取方法。本发明针对传统CSP算法提取小样本的脑电信号时，其协方差估计会产生较大的误差，本发明在传统的CSP算法上改进，提出了正则化的CSP算法(R-CSP)。首先利用小波阈值去噪算法对信号进行去噪处理；其次，求对5名实验者协方差矩阵，并选取其中一个为目标实验者，其余作为辅助实验者，通过正则化参数的选择来构造出最优的空间滤波器，从而提取到特征向量。最后，利用遗传算法来优化支持向量机分类器，进而提高分类结果的正确率。其最终的分类结果表明，R-CSP算法相比于传统的CSP算法其分类识别的正确率更好。
📄 2015100502695
📂 A61B5_0476
👤 杭州电子科技大学
📅 2015-01-30
本发明提供一种基于样本熵的N400诱发电位测谎方法，包括以下步骤：脑电信号提取与同步放大；脑电信号采集；脑电信号接收与同步存储；脑电信号预处理；脑电信号叠加平均；脑电信号样本熵特征值提取；说谎与否状态判断，结合样本熵度量N400诱发脑电信号的复杂度，反映其非线性特征，通过对数据的统计分析找到区别说谎与否的特征阈值，比较探测刺激和无关刺激ERP脑电信号数据样本熵值差的绝对值与阈值的大小，判断是否说谎，克服了现有技术中利用诱发电位波形几何性质进行测谎判断的不足，使得本发明具有能够有效保证稳定的谎言识别正确率的优点。
📄 2015107849714
📂 A61B5_0476
👤 陕西师范大学
📅 2015-11-16
本发明公开了一种基于多重分形消除趋势波动分析的脑电测谎方法，该方法包括以下步骤：一、脑电测谎判断阈值设定：采用与处理器连接的参数设置单元对脑电信号提取装置的脑电测谎判断阈值进行设定；二、脑电信号采集：采用Pz电极对被测试者头部顶点的脑电信号进行实时提取，并通过脑电信号采集设备按照预先设定的采样频率f对Pz电极提取的脑电信号同步进行采集，且将所采集的脑电信号同步传送至处理器；三、脑电信号分析处理，过程如下：脑电信号接收与同步存储、脑电信号特征提取、说谎与否判断和说谎与否判断结果输出。本发明方法步骤简单、设计合理且实现方便、使用效果好，能简单、快速对说谎状态进行准确检测。
📄 2016102078194
📂 A61B5_0476
👤 陕西师范大学
📅 2016-04-05
本发明提出了一种基于经颅电刺激脑肌耦合的运动障碍皮层可塑性管理方法。本发明首先分析功能脑区多导联EEG信号，采用脑功能网络建模方法计算出连通率、小世界特性的脑功能网络指标，对tDCS刺激前后的脑功能网络特性做出比较，揭示运动活动期间受激半球的功能前区、功能区和功能感知区的功能连接和神经重塑规律。然后采用基于动态回归模型因果测度的多层次神经肌肉耦合分析的方法，提取脑-脑、脑-肌和肌-肌耦合特征指标，从不同侧面描述了上肢运动功能的康复效果。最后研究脑肌电耦合特征与tDCS对神经可塑性的影响规律之间的相关性，为进一步tDCS的刺激方式和参数改进提供依据，实现运动功能皮层神经重塑的有效引导和管理。
📄 2019107586488
📂 A61B5_0476
👤 杭州电子科技大学
📅 2019-08-16
本发明公开了一种基于深度自编码的脑电特征优化与癫痫发作检测方法。本发明步骤：步骤1：将原始脑电信号进行预处理，然后按顺序排列脑电信号的通道，以每4s的脑电图为一个数据样本，进行离散傅里叶变换，并获得样本的幅值谱，将样本的幅值谱整理成合适的特征矩阵；步骤2：设置卷积自编码器的网络结构；步骤3：通过步骤1中的数据训练卷积自编码器，再将数据输入训练好的卷积自编码器的编码器对特征矩阵进行降维，得到低维特征；步骤4：使用低维特征训练基于最近邻分类器的纠错输出编码模型；最后使用整个模型对新的脑电图进行癫痫发作检测，测试模型性能。本发明能滤除干扰特征，降低特征维数和模型学习复杂度，实现更有效的癫痫发作检测。
📄 2020101058359
📂 A61B5_0476
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-02-19
本发明公开了一种基于数据结构化分解的脑电信号分析方法。大脑不同的皮层之间虽然负责不同的功能，但却会相互影响，易受干扰，这造成了脑电信号的非线性以及非平稳性的特点。本发明如下：1、采集受试者的脑电数据；2、对二维脑电数据进行分解。3、分别求解出全局信息低秩矩阵、公共信息矩阵、噪声矩阵。4、构建样本子空间与识别方案。本发明提供了一种能够区分不同应用场景的新型和有效的生理信号处理方式，能够有效进行脑电信号处理，可以在脑电信号中分离出适合于模式识别的脑电本征部分和差异化部分，以及会影响识别准确率的噪声部分；利用分离出的本征部分和差异化部分，能在多种脑电识别任务中，提高识别的准确率。
📄 2020101144570
📂 A61B5_0476
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-02-25
本发明公开了一种基于多元变分模态分解的脑电多域特征提取方法，本发明首先利用MVMD对原始脑电多通道数据进行自适应分解，然后从分解得到的固有模态函数(IMF)分量提取信号的时域特征以及非线性动力学特征，同时将IMF分量合并构造新的信号矩阵，并采用共空间模式(CSP)法对重构信号提取空间特征，进行时域、非线性动力学以及空域特征的结合，最后通过支持向量机(SVM)对此特征集分类。本发明能有效判别与特定任务相关的重要信息成分，为脑电信号的特征提取提供了新的思路。
📄 2020103327947
📂 A61B5_0476
👤 杭州电子科技大学
📅 2020-04-24
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