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公开(公告)号：CN116919424B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311079901.X
申请日：2023-08-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请提供一种脑机接口康复方法、装置、电子设备和存储介质。其中，该方法包括显示目标周期运动的视觉视频刺激；视觉视频刺激用于诱发被试大脑产生响应；响应包括稳态运动视觉诱发电位SSMVEP和感觉运动节律SMR；通过脑电采集系统采集被试在接受视觉视频刺激时的脑电数据；根据SSMVEP，确定并显示具体类别的刺激；分析SMR，评估具体类别的刺激对应的被试具体脑区的运动功能恢复情况，并输出评估结果；在运动功能恢复情况不符合预期恢复情况下，通过经颅电刺激tES设备对被试具体脑区施加电刺激进行神经调控。
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公开(公告)号：CN117204823B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311481133.0
申请日：2023-11-08
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/00
Abstract: 本申请涉及一种植入装置和实验组件。所述植入装置用于植入实验体的头部。所述植入装置与微型显微镜连接，以进行实验体浅层大脑观察。所述植入装置包括安装部、连接部以及玻片。安装部包括沿第一方向贯穿所述安装部的安装腔。所述安装腔用于容纳所述微型显微镜。连接部包括在所述第一方向上相对设置的连接表面和观察表面、以及沿所述第一方向贯穿所述连接部的观察腔。所述连接表面与所述安装部连接。所述观察腔与所述安装腔连通。玻片与所述观察表面连接，并封闭所述观察腔远离所述安装部的一端。所述玻片远离所述连接部的一侧与所述实验体的脑膜表面抵接。其中，在所述第一方向上，所述观察表面的投影外轮廓小于所述连接表面的投影外轮廓。
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公开(公告)号：CN117126429B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311388072.3
申请日：2023-10-25
Applicant: 之江实验室
IPC: C08J3/075 , A61B5/268 , A61B5/266 , A61B5/259 , C08L33/26 , C08L33/12 , C08L33/08 , C08L65/00 , C08L25/18 , C08K7/00 , C08K3/08 , C08K3/14 , C08K3/04 , C08F220/14 , C08F220/56 , C08F220/06 , C08F222/38 , C08F220/18
Abstract: 以及填充于所述亲水性水凝胶网络中的电解质本发明涉及一种凝胶半干电极及其制备方 和水。本发明的凝胶半干电极具有优异的柔性、法和应用。所述凝胶半干电极包括憎水性电子导 可长时间缓释电解液以及高电子电导率，用于检电凝胶骨架以及填充于所述憎水性电子导电凝 测生理电信号时，可以显著降低生理电信号传输胶骨架中的亲水性离子导电水凝胶，所述憎水性 过程中的阻抗，提升生理电信号的检测质量。电子导电凝胶骨架和亲水性离子导电水凝胶由于相分离作用形成拓扑结构；其中，所述憎水性电子导电凝胶骨架包括憎水性凝胶骨架和填充
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公开(公告)号：CN116942155A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311223547.3
申请日：2023-09-21
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/1459 , A61B5/145 , A61N1/36
Abstract: 本申请提供一种柔性植入式光电器件及其制备方法、控制方法。该柔性植入式光电器件用于多巴胺传感与调控，其包括柔性植入式探针及柔性电路。柔性植入式探针用于植入于脑组织中，以检测或调节脑组织的多巴胺浓度，柔性植入式探针包括荧光光度计、荧光薄膜和电刺激电极，荧光光度计用于激发荧光薄膜产生荧光，并测量荧光薄膜产生的荧光强度。柔性电路与柔性植入式探针通信连接。柔性电路用于驱动荧光光度计工作以激发荧光薄膜产生荧光并采集来自荧光光度计测量到的荧光强度的信号以获得脑组织的多巴胺浓度；柔性电路还用于在检测到的多巴胺浓度异常时，驱动电刺激电极工作来激活脑组织附近的神经元活动以对脑组织的多巴胺浓度进行调控。
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公开(公告)号：CN116719411A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310646428.2
申请日：2023-06-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于深层脑肌功能耦合的信息展示方法及装置，获取设定时间内的脑电信号和肌电信号，并针对该脑电信号进行溯源分析，确定大脑皮层中各功能区域对应的源信号，功能区域对应的源信号用于表征该功能区域的大脑皮层向外发放的信号，而后，根据该设定时间内的肌电信号，确定出运动单元MU向外发放信号的发放时间，并根据发放时间，确定各肌肉表皮位置所接收到的MU发放的源信号，而后，将各功能区域对应的源信号以及各肌肉表皮位置所接收到的MU发放的源信号，输入到非参数耦合模型，以确定出各功能区域对应的源信号与各肌肉表皮位置所接收到的MU发放的源信号之间的相关性，以提高脑肌功能耦合的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115357126B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211276703.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种睡眠慢波‑纺锤波耦合信号的提取方法、系统及装置，包括以下步骤：步骤S1：得到预处理脑电信号；步骤S2：判断存在慢波及纺锤波；步骤S3：确定慢波信号；步骤S4：确定纺锤波信号；步骤S5：遍历步骤S3和步骤S4，获取时间点重合且满足纺锤波信号最大振幅在慢波信号时间点中的慢波与纺锤波，根据慢波和纺锤波的起止时间点来确定慢波‑纺锤波耦合的起止时间点，得到慢波‑纺锤波耦合信号。本发明降低异常数据对慢波‑纺锤波判定的影响；慢波和纺锤波判定采用多重判定机制，提高慢波和纺锤波判定的抗干扰能力；最终慢波‑纺锤波判定中以慢波中检测到最大纺锤波峰值为判定机制，更全面检测慢波与纺锤波在不同相位的耦合。
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公开(公告)号：CN119940426A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510428168.0
申请日：2025-04-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于记忆巩固的持续学习方法、装置、介质及设备。在该方法中，感觉皮层模块可以在每轮训练中依次学习不同任务的训练样本集，并将学习得到的感觉皮层模块的参数转移到海马模块。随后通过将海马模块的权重加载到前额叶皮层模块，使前额叶皮层模块叠加海马模块的权重，从而实现海马体的记忆回放。最后，通过向前额叶皮层模块输入慢波节律信号，使其可以结合海马模块权重进行调整，从而可有效缓解神经网络模型在持续学习中的“灾难性遗忘”问题，显著提高准确性。
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公开(公告)号：CN118334447A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410557147.4
申请日：2024-05-07
IPC: G06V10/764 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本说明书公开了一种图像分类方法、装置、存储介质及电子设备。在采用本说明书提供的图像分类方法对目标模型原本无法识别的新类别图像进行分类是，可利用新类别样本图像的第一标签以及旧类别样本图像的第二标签确定出类别语义损失，引导目标模型对新类别样本图像的学习与分类。采用本方法能够在训练目标模型掌握对新类别图像进行分类的能力的同时，利用对旧类别图像的第二标签以及语义描述全程对旧类别图像保持注意，不会遗忘对旧类别图像进行分类的能力。有效减少目标模型在学习对新类别图像进行分类时需要处理的数据量。
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公开(公告)号：CN117932406A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410072052.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种应用于脑机接口任务的分类模型的训练方法及装置，专用设备通过将标准脑电序列数据对应的特征向量输入到待训练的分类模型，得到标准脑电序列数据对应的各采样点各自的预测运动想象状态以及标准脑电序列数据对应的整体运动想象状态，以最小化标准脑电序列数据对应的整体运动想象状态与标准脑电序列数据对应的标准整体运动想象状态之间的偏差，以及最小化标准脑电序列数据对应的任意两个连续的采样点的运动想象状态变化信息与该两个采样点的实际运动想象状态变化信息之间的偏差为优化目标对分类模型进行训练。训练后的分类模型可根据输入的脑电序列数据输出脑电序列数据对应的整体运动想象状态，提高了脑机接口任务的执行质量。
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公开(公告)号：CN117077013B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311315398.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06N3/0464 , G06N3/09 , A61B5/372 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了一种睡眠纺锤波检测方法、电子设备、介质，包括：将待检测的EEG信号截取为若干个时序连续等长的EEG信号片段，并提取EEG特征；根据EEG特征，将EEG信号片段划分为第一类EEG信号片段和第二类EEG信号片段；将睡眠纺锤波的占比大于第一阈值的EEG信号片段作为第一类EEG信号片段；将第一类EEG信号片段中的每一EEG信号片段与其在时间上相邻的两个EEG信号片段分别重组；将重组后的EEG信号片段输入至睡眠纺锤波预测模型，得到睡眠纺锤波的峰值位置；当相邻峰值间的距离小于第二阈值时，则相邻峰值间的信号也视为睡眠纺锤波信号；根据睡眠纺锤波的长度范围进行筛选，得到睡眠纺锤波信号的预测结果。
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