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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：CN118279158B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410704674.3
申请日：2024-06-03
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T5/00 , G06T11/00 , G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种磁共振脑影像的质量提升方法、装置及计算机设备，包括根据脑影像数据的模态构建质量评估指标，基于所述质量评估指标构建分类模型，将多模态脑影像数据集输入所述分类模型进行评估，得到低质量脑影像数据，借助扩散模型对所述低质量脑影像数据进行重建，得到目标高质量脑影像数据。通过使用低质量和高质量同时作为输入数据，将高质量特征和低质量特征进行融合，把实际质量评估中判定的低质量脑影像数据输入训练好的模型，有助于提高图像的质量和分辨率，提供更准确的诊断和更详细的解剖结构信息，对于早期疾病检测、定量分析和治疗计划都具有重要意义。
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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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公开(公告)号：CN118266949A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410704467.8
申请日：2024-06-03
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请提供了一种基于深度学习的脑深部锋电位信号检测方法和装置，包括获取脑深部电刺激的原始记录信号，对预先构建的深度学习模型进行训练，将所述原始记录信号输入到训练后的所述深度学习模型，获取所述深度学习模型输出的所述原始记录信号中锋电位的时间序列。通过获取脑深部电刺激中的原始信号，将待进行锋电位检测的原始信号段输入到训练好的深度学习模型中，通过模型预测推理即可得到锋电位的时间序列，解决了相关技术中需进行高通滤波后才能进行锋电位检测带来的流程繁琐、微小干扰造成误检等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117095823B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311352677.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种基于孪生脑仿真模型的药物成瘾关联脑区确定系统，其中，基于孪生脑仿真模型的药物成瘾关联脑区确定系统通过第一获得模块获得所述被试者的人脑结构连接矩阵和人脑经验功能连接矩阵；通过模拟模块获得所述被试者所有脑区均稳定的兴奋性发放率；通过第二获得模块获得所述被试者的模拟人脑功能连接矩阵；通过更新模块获得所述被试者各个脑区的最优GABA能循环加权；通过确定模块确定所述药物成瘾被试者GABA能系统受到影响的脑区。解决了由于现有技术的限制很难从递质的合成和代谢水平研究药物成瘾被试者与健康被试者脑区的区别的问题，可以实现定位到药物成瘾后对药物成瘾被试者大脑GABA能系统产生主要影响的脑区。
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公开(公告)号：CN117438054B
公开(公告)日：2024-03-26
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：CN117649344A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410118585.0
申请日：2024-01-29
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70
Abstract: 本申请涉及一种磁共振脑影像超分辨率重建方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：基于训练集中各模态脑影像数据的双向重建损失和对抗损失，训练得到各个模态脑影像的解耦自编码器；分别将目标模态脑影像和辅助模态脑影像输入到对应模态的解耦自编码器中，提取目标模态脑影像的目标编码信息、辅助模态脑影像的辅助编码信息；基于目标编码信息和辅助编码信息进行正反向噪声处理，生成目标模态脑影像的更新目标编码信息；将更新目标编码信息输入目标模态脑影像的解耦自编码器中，输出目标模态超分辨率脑影像。采用本方法解决了现有技术中脑影像重建质量低、复杂度高的问题，实现了超分辨率脑影像重建，提高了重建后脑影像的精确度和真实性。
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公开(公告)号：CN117611869A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311369418.5
申请日：2023-10-19
Applicant: 之江实验室
IPC: G06V10/764 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G16H50/20 , G16H50/70 , G16H10/60
Abstract: 本申请涉及一种基于多中心多模态的脑影像数据的多动症分类系统，所述系统包括预处理模块，用于分别对目标对象的多中心多模态的脑影像数据进行对应的预处理，得到预处理后的结构像数据和功能像数据；特征提取模块，用于计算预处理后的结构像数据中特定脑区的平均灰质体积，得到第一分类特征；及基于预处理后的功能像数据中各脑区的时间序列数据进行特征提取，得到第二分类特征；分类模块，用于将第一分类特征与第二分类特征分别输入训练完备的分类模型中，输出分类结果，其中，所述分类模型用于实现所述目标对象是否属于多动症的分类，实现了多中心多模态脑影像数据的多动症分类识别，提高多中心多模态脑影像数据的分类速度和准确率。
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公开(公告)号：CN116863025B
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311136376.0
申请日：2023-09-05
Applicant: 之江实验室
IPC: G06T11/00
Abstract: 本申请涉及一种脑磁图数据的溯源重建方法、装置、电子装置和介质，其中，该方法包括：获取目标对象的待处理脑磁图数据；对待处理脑磁图数据进行标准化预处理，以及事件相关场分析，得到事件相关场结果；基于目标对象的磁共振结构像数据构建目标对象的头部模型，并基于用户指令构建源空间；基于头部模型与源空间计算正向解；基于事件相关场结果以及正向解进行溯源重建，得到源空间的源估计结果；基于源空间的源估计结果以及标准空间中脑图谱模板，生成脑图谱溯源重建结果。通过本申请，解决了脑磁图数据溯源重建结果通用性较低的问题，借助神经影像领域常用的脑图谱工具，给脑磁图数据处理和分析流程增加了一定的通用性和可比较(56)对比文件胡净,汪元美.基于最小模估计及Tikhonov正则方法的脑磁源重建.生物物理学报.2002,(第02期),全文.
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