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公开(公告)号：CN117540783A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202410026853.6
申请日：2024-01-09
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种仿真脑活动数据的生成方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该方法包括：根据预设的脑网络模型的目标结构化数据，构建目标模拟器的代码组件；其中，目标结构化数据包括状态变量数据、瞬态变量数据、耦合变量数据以及参数数据；基于代码组件，生成目标模拟器函数；在接收到输入数据时，基于Numba编译器执行目标模拟器函数，生成针对输入数据的仿真的目标脑活动数据；其中，输入数据包括所述脑网络模型的目标连接矩阵和模拟时间。本方案选择的结构数据简单清楚，基于此构建出模拟器函数，并利用Numba即时编译技术为生成函数执行过程加速，从而解决了脑活动数据仿真效率低下的问题，提高了仿真脑活动数据的生成效率。
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公开(公告)号：CN117438054A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311724898.2
申请日：2023-12-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H30/20 , G06F16/11 , G06F16/16 , G06F16/172
Abstract: 本申请涉及一种脑影像数据的BIDS格式自动转换方法和装置。所述方法包括：基于接收到的待转换脑影像数据的文件存储路径，确定待转换脑影像数据的架构类型；根据架构类型以及待转换脑影像数据的各级文件夹，得到待转换脑影像数据中的被试文件夹；基于被试文件夹，获取被试文件夹中的BIDS格式的被试名称和BIDS格式的session名称；根据BIDS格式的被试名称、BIDS格式的session名称以及每种模态和数据类型所对应的BIDS字段，按照预设的命名规则，确定被试文件夹中所有序列对应的BIDS名称；将转换完成的BIDS文件保存在与BIDS文件的BIDS名称所对应的文件夹中。采用本方法能够实现将DICOM格式的脑影像数据转换为脑影像分析平台直接可以处理的BIDS格式的脑影像数据。
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公开(公告)号：CN116740221B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311029640.0
申请日：2023-08-16
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及实时脑功能激活图生成方法、装置、计算机设备和介质，获取待处理实时磁共振数据及与待处理实时磁共振数据时间点对应的实验标签信息；利用脑图谱模板将待处理实时磁共振数据转换成与脑区数量对应的图结构文件；将图结构文件及与其时间点对应的实验标签信息输入到训练完备的图神经网络，输出实时脑功能激活图；图神经网络被一组基于血液动力学模型产生的不同的血液动力学响应基函数约束；各个血液动力学响应基函数对图神经网络进行约束的权重可进行调节；在对图神经网络进行训练的过程中，各个血液动力学响应基函数对图神经网络进行约束的权重经过训练并确定，有效提高脑功能激活计算的准确性，并及时地刻画被试当前大脑激活情况。
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公开(公告)号：CN116312971A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310538580.9
申请日：2023-05-15
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H20/70 , G06N5/025 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本申请涉及一种认知训练素材生成方法、认知训练方法、装置和介质，包括：获取第一特征和第二特征，第一特征包括多媒体素材和对应的语义信息，第二特征包括磁共振表征，第一特征和第二特征存在关联关系；拟合第一特征和第二特征，根据拟合结果和预设脑图谱得到语义图谱，根据语义图谱获取与目标靶点对应的目标语义信息；将第一特征作输入，将第二特征作为约束条件，训练深度学习模型，在深度学习模型满足收敛时，确定深度学习模型的权重参数；根据目标语义信息和深度学习模型的权重参数，生成认知训练素材，解决了无法获取能够精准激发需训练的脑功能皮层靶点的认知训练素材的问题，实现了基于被试个体、最大化训练被试大脑的认知训练素材的获取。
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公开(公告)号：CN115359045B
公开(公告)日：2023-03-17
申请号：CN202211276172.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态磁共振成像的图卷积神经网络疾病预测系统,从多模态的磁共振数据中提取多个脑区跨模态下的影像组学信息作为节点的特征，提取脑区间的连接组学信息构成邻接矩阵。T1加权结构像通过皮层重建来进行皮层信息提取，静息态磁共振数据用于计算低频振幅，局部一致性以及功能连接。通过多模态数据预处理、影像指标提取和结构化数据整合，将多模态的非结构化磁共振影像数据整合成统一的图结构数据，用图卷积神经网络的方法对疾病进行预测。以本发明计算得到的多模态特征进行疾病预测，可以更好地融合多个脑区跨模态的生理学指标以及脑区之间的相关性并提高模型的预测能力和模型在不同疾病下的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115359045A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211276172.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态磁共振成像的图卷积神经网络疾病预测系统,从多模态的磁共振数据中提取多个脑区跨模态下的影像组学信息作为节点的特征，提取脑区间的连接组学信息构成邻接矩阵。T1加权结构像通过皮层重建来进行皮层信息提取，静息态磁共振数据用于计算低频振幅，局部一致性以及功能连接。通过多模态数据预处理、影像指标提取和结构化数据整合，将多模态的非结构化磁共振影像数据整合成统一的图结构数据，用图卷积神经网络的方法对疾病进行预测。以本发明计算得到的多模态特征进行疾病预测，可以更好地融合多个脑区跨模态的生理学指标以及脑区之间的相关性并提高模型的预测能力和模型在不同疾病下的泛化能力。
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公开(公告)号：CN119887746A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510345846.7
申请日：2025-03-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种脑部功能亚区定位方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，该脑部功能亚区定位方法包括：基于目标对象的脑影像数据，构建目标对象的第一三维颅骨模型；基于脑影像数据，确定目标对象的脑部目标区域的特征信息；特征信息包括脑部目标区域对应的多模态融合连接矩阵和解剖结构信息；根据脑部目标区域的特征信息，对脑部目标区域进行划分，得到多个功能亚区；确定不同功能亚区的第一坐标信息，基于第一坐标信息对第一三维颅骨模型上的功能亚区进行定位。通过本申请，解决了无法精准定位目标功能区域的问题，实现了精准定位目标功能区域。
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公开(公告)号：CN119235317B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411765957.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/243 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种心磁信号去噪方法、装置、计算机设备和可读存储介质；获取待处理心磁信号以及噪声信号；对待处理心磁信号进行编码处理，得到目标条件信号；对噪声信号进行去噪处理，生成目标先验知识；基于目标条件信号进行自注意力学习，确定第一全局依赖特征信息；基于第一全局依赖特征信息和目标先验知识进行交叉注意力学习，确定第二全局依赖特征信息；基于目标条件信号以及第二全局依赖特征信息进行解码处理，得到去噪后的心磁信号；基于此，实现了高精度、高鲁棒性的去噪效果，有效提高了心磁信号去噪的精度。
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公开(公告)号：CN118337190B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410763137.6
申请日：2024-06-13
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种脑深部电刺激序列的生成方法、装置以及计算机设备。包括：基于目标脉冲宽度、目标脉冲分辨率和目标脉冲幅值生成目标脉冲波形；通过时间间隔生成函数生成脉冲时间间隔序列；根据目标脉冲波形和时间间隔序列，确定脉冲电刺激序列；根据脉冲电刺激序列确定时变的脑深部电刺激序列，并将脑深部电刺激序列输出至待刺激区域。上述方案，利用脉冲发生函数生成的单相方波脉冲进行各种组合，生成多种不同的脉冲形式，为脑深部电刺激的研究和治疗提供更为灵活和个性化的解决方案。
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公开(公告)号：CN118070075B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410482310.5
申请日：2024-04-22
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/22 , G06F16/906 , G06F16/9035 , G06F16/904 , G06F9/451
Abstract: 本申请涉及一种数据分析方法、装置、电子装置和存储介质，其中，该数据分析方法包括：通过将用户的自定义函数与分析方法生成策略进行匹配，得到自定义分析方法，并将该方法添加至数据分析模块中，进而实现了用户定义分析方法的便捷性；当用户需要对数据进行分析时，获取用户的分析数据，并根据分析数据对数据分析模块中的自定义分析方法进行筛选，得到目标分析方法；根据目标分析方法匹配对应的参数输入组件，进而得到参数输入界面；将用户发送的分析数据输入至参数输入界面，进而根据目标分析方法对分析数据进行处理，得到数据分析结果。通过自动筛选分析方法并生成对应的参数输入界面，提高了数字孪生脑平台的数据分析效率。
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