-
公开(公告)号：CN114305450B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210018280.3
申请日：2022-01-07
申请人： 天津大学
摘要： 本发明属于运动想象的技术领域，具体涉及一种识别下肢多关节运动想象的方法，包括步骤一、在患者对某肢体关节做运动想象时，采集脑电信号，经信号预处理、特征提取及分类识别；步骤二、解码出患者当前想象的动作；步骤三、通过驱动刺激器控制患肢做被动运动来作为反馈形成闭环，并反复训练。本发明能够识别下肢多关节运动想象，让患者在康复训练过程中更精细地控制下肢的想象动作，有助于提高康复治疗效果。
-
公开(公告)号：CN114305450A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210018280.3
申请日：2022-01-07
申请人： 天津大学
摘要： 本发明属于运动想象的技术领域，具体涉及一种识别下肢多关节运动想象的方法，包括步骤一、在患者对某肢体关节做运动想象时，采集脑电信号，经信号预处理、特征提取及分类识别；步骤二、解码出患者当前想象的动作；步骤三、通过驱动刺激器控制患肢做被动运动来作为反馈形成闭环，并反复训练。本发明能够识别下肢多关节运动想象，让患者在康复训练过程中更精细地控制下肢的想象动作，有助于提高康复治疗效果。
-
公开(公告)号：CN109657560A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811411533.3
申请日：2018-11-24
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06K9/00 , G06K9/62 , A61N1/36 , A61B5/0476
摘要： 本发明涉及大脑思维与外界环境的直接沟通，为提出一种基于混合特征的精细动作机械手臂在线控制BCI系统,能够实现准确的精细动作识别，对于运动功能损伤患者，有助于特定脑区的训练，有望为中风康复治疗的BCI技术发展开拓思路并奠定技术基础。同时，满足多指令输出。为此，本发明采取的技术方案是，机械手臂控制在线脑-机接口实现方法，对右手不同手指设计三类动作，包括拇指、食指和小指；通过在拇指和小指两个位置给予电刺激诱发SSSEP特征，提升识别性能，然后通过空间滤波、特征提取和模式识别过程输出决策值，最后通过蓝牙装置发送相应的指令控制机械臂完成指定的动作。本发明主要应用于医疗器械设计制造场合。
-
公开(公告)号：CN106377838B
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201610837007.8
申请日：2016-09-19
申请人： 天津大学
摘要： 一种以功能性肌肉电刺激驱动的外骨骼助行系统，有用于检测人体不同部位运动姿态数据的步态检测单元，信号输入端与步态检测单元的输出端相连的信号处理单元，信号处理单元的输出端分别连接用于对使用者的相应肌肉进行电刺激的功能性肌肉电刺激器的输入端和用于对使用者的关节运动进行锁定、为肢体提供稳定支撑的关节锁定单元的输入端，功能性肌肉电刺激器的输出端连接放置在使用者不同部位的目标肌肉上的用于对目标肌肉进行电刺激的表面肌肉刺激电极，放置有表面肌肉刺激电极的使用者的不同部位连接步态采集系统的信号采集端。本发明通过刺激使用者自身肌肉运动的方式，能够使使用者以更加自然的方式行走，并且降低外骨骼的重量和功耗，提升外骨骼的续航能力。
-
公开(公告)号：CN105824418B
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201610153806.3
申请日：2016-03-17
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明公开了一种基于非对称视觉诱发电位的脑‑机接口通讯系统，该系统包括：液晶显示器，用于显示刺激界面；脑电电极，用于脑电生物信号的采集；脑电放大器，用于将信号经过脑电放大器放大、滤波后输入计算机；计算机处理平台，用于根据非对称VEP的诱发特点，设计和执行基于周围视野非对称视觉刺激的指令编码，最终将脑电信号解码后转化为BCI指令进行输出。与传统视觉BCI系统相比，本发明能够减轻受试者的视觉疲劳感，同时提高BCI系统的信息传输效率，进一步研究可以得到完善的脑‑机接口系统，有望获得可观的社会效益和经济效益。
-
公开(公告)号：CN107944463A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201710835030.8
申请日：2017-09-15
申请人： 天津大学
CPC分类号： G06K9/6223 , G06F17/30958
摘要： 本发明公开一种动态网络微状态检测方法，步骤1，构建动态网络时间序列模型{Gt}；步骤2，计算模型{Gt}中每个时刻下t网络节点的特征向量中心度C(i,t)；步骤3，对节点中心度C(i,t)进行归一化样本Z(i,t)；步骤4，通过Kmeans++对归一化样本Z(i,t)进行聚类计算，该方法基于图论和大脑网络信息集散理论提出基于节点中心度度量的网络动态监测，以此反应动态网络时序变化的局部时间聚集现象。
-
公开(公告)号：CN107219483A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710268833.X
申请日：2017-04-22
申请人： 天津大学
IPC分类号： G01R33/563
摘要： 一种基于扩散峰度成像的径向峰度各项异性定量方法，包括：根据原始数据通过扩散峰度成像模型估计张量；根据扩散张量矩阵D定义径向平面；获取径向面内的扩散系数和峰度系数的分布；计算径向峰度Kp的各向异性。本发明将采集MRI信号并经过预处理之后，采用本发明所述的方法进行计算，可以得出基于扩散张量和峰度张量的径向面内峰度分布各向异性指标。该指标能反映对象在横截面内的结构几何特征，能反映比扩散信息更丰富精确的结构特征。利用该指标，通过统计分析、分类算法等多种分析可以精确反映神经白质微结构异常、各项异性弹性在横截面的不均特性、对组织的发育以及病理结构改变等等。
-
公开(公告)号：CN106484112A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610883981.8
申请日：2016-10-10
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06F3/01
CPC分类号： G06F3/015 , G06F2203/011
摘要： 本发明涉及运动想象脑-机接口技术领域，为提出一种基于MI-BCI的字符拼写器，提供一种新的指令编码思路，与传统MI-BCI系统相比，能够有效的扩展MI-BCI的指令集。该发明可以为MI-BCI的发展开辟新的发展方向，进一步研究可以得到完善的BCI系统，有望获得可观的社会效益和经济效益。本发明采用的技术方案是，基于运动想象脑-机接口的字符拼写器，由脑电信号采集模块、脑电信号处理模块和字符显示及输出模块构成，其中脑电信号采集模块包括64导联电极帽和脑电放大器；信号处理模块和显示模块集成在一台计算机中；信号处理模块由特征提取模块、模式识别模块构成。本发明主要应用于脑-机接口场合。
-
公开(公告)号：CN106108894A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610574108.0
申请日：2016-07-18
申请人： 天津大学
IPC分类号： A61B5/0476 , A61B5/16
CPC分类号： A61B5/0476 , A61B5/165 , A61B5/72 , A61B5/7203 , A61B5/725 , A61B5/7264 , A61B5/7271
摘要： 本发明公开了一种提高情绪识别模型时间鲁棒性的情绪脑电识别方法，包括：对采集到的64导脑电信号进行包括变参考到双耳平均；降采样到500Hz；1‑100Hz带通滤波；以及利用独立成分分析的算法去除眼电干扰的预处理；将预处理后的脑电信号通过可分频段自适应跟踪找到最佳可分性频段，分别计算每一导联的最佳可分频段的功率谱密度，构成情绪特征矩阵；利用主成分分析法对特征矩阵进行降维；使用支持向量机分类器对降维后的脑电功率谱特征进行识别，建立情绪识别模型。本发明通过可分频段自适应跟踪找到最佳可分性频段，通过增加情绪识别模型的训练集中样本的天数强化了情绪相关特征，弱化了时间特异性特征，提高了情绪识别模型的时间鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN102799267B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210222224.8
申请日：2012-06-29
申请人： 天津大学
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明涉及医疗器械领域。为能够大幅度的提高系统信息传输率，本发明采取的技术方案是，SSVEP及阻断和P300三特征多脑-机接口方法，包括如下步骤：借助于包括脑电电极和脑电放大器、脑电滤波器的脑电采集系统和计算机实现，其中计算机又包括EEG分析程序和刺激诱发用户界面；使用脑电采集系统采集多通道的脑电数据：脑电信号在大脑皮层产生，由脑电电极探测后经过脑电放大器放大、滤波后输入计算机；采集到得脑电数据再经过后续的数据处理提取相应的SSVEP，SSVEP阻断和P300特征信号，从而将这些特征应用于实验任务的模式识别。本发明主要应用于医疗器械的设计制造。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
184 条记录 (耗时 0.031 秒)
