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公开(公告)号：CN116036475A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211503936.7
申请日：2022-11-28
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种经眼眶电刺激装置，涉及电子技术领域，装置包括：脑电信号采集器、控制器以及电刺激信号发生器，其中：脑电信号采集器与控制器连接，用于采集患者的闭眼静息态脑电信号和睁眼静息态脑电信号，并传输至控制器；控制器与电刺激信号发生器连接，用于基于闭眼静息态脑电信号和睁眼静息态脑电信号，获取患者对应的目标阿尔法频率并传输至电刺激信号发生器；电刺激信号发生器，用于基于患者对应的目标阿尔法频率生成第一交流电刺激信号，并输出第一交流电刺激信号以对患者的眼眶施加电刺激，解决了现有技术中如何针对不同的患者生成相适应的交流电刺激信号的技术问题。
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公开(公告)号：CN109770900B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201910016932.8
申请日：2019-01-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0484
Abstract: 本发明属于脑机接口解码算法领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的脑机接口指令下发方法、系统、装置，旨在进一步提高稳态视觉诱发电位信号分类效果，进而提高外部设备控制指令下发的准确性。本发明方法包括：将获取的脑电信号数据转换到频域并提取特征；采用预设的分类模型计算频域特征数据的类别；获取类别对应的指令，并下发至外部设备。其中分类模型包括：类别对比模板，处理训练数据集中各类脑电信号数据并提取特征；对比网络，用于计算频域特征数据与各类别对比模板的相关性；选择模块，根据相关性选择所输入频域特征数据对应的类别。本发明方法与传统方法相比，准确率有明显的提升，并且准确率随着训练集的增加，也会有明显的提升。
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公开(公告)号：CN106875376B
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201611241396.4
申请日：2016-12-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种腰椎配准先验模型的构建方法以及腰椎配准方法。本发明通过对大量的腰椎CT样本进行DRR投影，得到投影图像样本，并对投影图像样本提取特征点，进而构建腰椎配准的先验模型。在进行腰椎配准时，先在手术前获取病人的腰椎CT图像，并利用形状模型和投影参数之间高度的相关性，建立姿态模型；在手术中通过X‑ray图像获得了腰椎的形状参数之后，能够直接通过姿态模型得到其投影参数，从而完成配准。避免了传统方法中在大量的投影图像中搜索一个最佳匹配度的投影图像，使得本发明能够高效地进行腰椎的3D/2D配准，在保证精度的同时，满足手术中高实时性的要求。
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公开(公告)号：CN109770900A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910016932.8
申请日：2019-01-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0484
Abstract: 本发明属于脑机接口解码算法领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的脑机接口指令下发方法、系统、装置，旨在进一步提高稳态视觉诱发电位信号分类效果，进而提高外部设备控制指令下发的准确性。本发明方法包括：将获取的脑电信号数据转换到频域并提取特征；采用预设的分类模型计算频域特征数据的类别；获取类别对应的指令，并下发至外部设备。其中分类模型包括：类别对比模板，处理训练数据集中各类脑电信号数据并提取特征；对比网络，用于计算频域特征数据与各类别对比模板的相关性；选择模块，根据相关性选择所输入频域特征数据对应的类别。本发明方法与传统方法相比，准确率有明显的提升，并且准确率随着训练集的增加，也会有明显的提升。
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公开(公告)号：CN102982552A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210544488.5
申请日：2012-12-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于里奇流的表面形状配准方法。该方法首先将闭合表面根据改进的里奇流方法进行参数化，将闭合表面映射到球面上。同时在计算过程中记录里奇流能量变化情况，建立多尺度里奇流能量矩阵。然后对多尺度里奇流能量矩阵进行拉普拉斯变换，计算其拉普拉斯矩阵，并根据该矩阵提取基于里奇能量的多尺度特征点。继而将全局里奇流能量与局部特征点进行结合，建立配准方程。从而利用该配准方程将多个不同表面在球面域上进行配准。最终将配准结果映射至原始表面，完成整个配准过程。应用本发明的技术方案减少了参数化过程中的计算时间，并将全局属性与局部特征进行有效结合，提高了配准的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119112168A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411110771.6
申请日：2024-08-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/12 , A61B5/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本公开涉及计算机技术领域和人工智能领域，提供一种听觉模型的评估方法及装置、电子设备、存储介质及程序产品，所述评估方法包括：获取针对目标音频数据的第一声学特征和听觉响应信号；根据所述听觉响应信号所对应的各脑区，对所述第一声学特征进行划分，得到与所述听觉响应信号对应的第二声学特征；基于所述第二声学特征和所述听觉响应信号，对所述听觉模型的类脑特性进行评估。本公开可以解决缺乏对听觉模型与人类听觉系统之间的关系和差异的评估方案的问题，可以通过分析声学特征与各脑区的对应性，实现对模型的声学特征与人脑听觉系统的听觉响应信号更细致的分析和比较。
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公开(公告)号：CN116250829A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310130499.7
申请日：2023-02-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种运动姿态评价方法、装置及电子设备，方法包括：获取当前用户的待评价运动姿态数据，待评价运动姿态数据为基于光学摄像头拍摄的当前用户的运动视频获得的姿态数据；基于参考运动姿态数据，对待评价运动姿态数据进行时空对齐和评价，确定当前用户的运动姿态评价结果；其中，参考运动姿态数据为基于光学摄像头针对佩戴IMU的目标用户拍摄的运动视频确定的姿态数据。本发明前期获取参考运动姿态数据时结合光学摄像头和IMU、后期评价用户运动姿态时只需光学摄像头获取待评价运动姿态数据，无需每次评价均佩戴IMU且每次评价均需光学摄像头，提高了人体运动姿态评价的精确度，也提高了人体运动姿态评价的适用范围。
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公开(公告)号：CN112070177B
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202010988506.3
申请日：2020-09-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于脑‑机接口应用领域，具体涉及一种基于多任务信息提高目标检测泛化能力的脑机接口系统，旨在为了解决基于脑电的快速序列视觉呈现目标检索问题中跨用户模型泛化性能差的问题，通过多任务学习的方式提高跨用户泛化能力，多任务模型中包括主任务目标检测以及辅助任务按键手判断、性别判断、疲劳度估计、年龄估计和用户编号判断，辅助性任务与主任务目标检测以不同的任务分支存在于同一个模型内。本发明引入主任务相关的辅助性任务，提高模型对不同用户个体特征的辨识能力，使得模型学习不同用户个体之间的差异性表示，从而实现系统的跨被试泛化能力的提升。
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公开(公告)号：CN112070177A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010988506.3
申请日：2020-09-18
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于脑‑机接口应用领域，具体涉及一种基于多任务信息提高目标检测泛化能力的脑机接口系统，旨在为了解决基于脑电的快速序列视觉呈现目标检索问题中跨用户模型泛化性能差的问题，通过多任务学习的方式提高跨用户泛化能力，多任务模型中包括主任务目标检测以及辅助任务按键手判断、性别判断、疲劳度估计、年龄估计和用户编号判断，辅助性任务与主任务目标检测以不同的任务分支存在于同一个模型内。本发明引入主任务相关的辅助性任务，提高模型对不同用户个体特征的辨识能力，使得模型学习不同用户个体之间的差异性表示，从而实现系统的跨被试泛化能力的提升。
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公开(公告)号：CN110070105A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910228705.1
申请日：2019-03-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , A61B5/0476 , A61B5/16
Abstract: 本发明属于脑机接口以及机器学习领域，具体涉及了一种基于元学习实例快速筛选的脑电情绪识别方法、系统，旨在解决在样本数量不足的情况下，很难实现脑电情绪识别系统的跨被试者、跨时间快速适配的问题。本发明方法包括：获取设定时间内的各电极脑电数据作为待识别脑电数据；分别计算各电极数据的特征向量并拼接，得到待识别特征向量；采用训练好的情绪识别模型，依据待识别特征向量，获取相应的情绪标签并输出。本发明采用机器学习的前沿领域之一的元学习方法，既受益于深度学习所带来的强大表示能力，又得益于元学习强大的关系挖掘能力，有效提高在带标签样本数量不足的情况下的情绪识别模型的泛化能力，提高了情绪识别的速度和精度。
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