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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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公开(公告)号：CN115359305B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211276171.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种大脑纤维束异常区域精准定位系统,该系统从扩散磁共振数据中提取全脑的纤维连接，通过自定义纤维束通路或者基于大脑纤维束模板提取纤维束通路。将选定的纤维束通路投射到全脑的纤维连接结果上并进行精细地分段。用扩散磁共振数据计算各向异性分数，平均扩散率，神经突内容积比以及方向分散度等影像学指标，从而得到每条纤维束通路每个节点上的影像学指标，用机器学习的方法在疾病组和健康组之间用这些影像学指标做分类，可以精准定位不同疾病下哪些纤维束通路上的哪些节点发生了异常变化。本发明采用球面约束反卷积重建方法，估计每个体素上的纤维走向函数，来重建每个体素上的纤维分布，可以有效解决纤维交叉的问题。
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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：CN115349833A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211276610.5
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于解码的实时功能磁共振神经反馈调控系统及装置。包括：行为学模块：用于得到被试者的记忆准确率；解码模型训练模块：用于所述图模型数据和所述解码标签作为解码模型的输入进行模型训练，获取最优解码模型；实时解码神经反馈模块：用于利用所述最优解码模型实时预测被试者包含记忆状态和非记忆状态的实时状态信息及实时准确率，并以不同的图片形式反馈给被试者，被试者利用调节策略调节反馈信息，自主训练工作记忆能力。本发明利用解码实时功能磁共振神经反馈技术提高或者改善被试者的工作记忆水平，并且提高被试者对于注意力网络和工作记忆网络的自我控制。本发明可应用于阿尔茨海默病等患者的临床治疗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115336983A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211276173.7
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于单个脑区功能磁共振神经反馈的工作记忆调控系统，该系统进行测量被试记忆力水平的行为学实验，给被试呈现熟悉预设面孔的图片并要求记忆图片顺序，接着识别不同图片的相对位置；利用识别正确时的记忆编码阶段磁共振信号计算出显著激活的记忆脑区作为神经反馈训练的靶点；接着在神经反馈任务中提取该靶点当前时间与前一个时间点的信号变化百分比并生成神经反馈信号，指导被试自主地调节靶点活动。本发明通过对工作记忆相关脑区进行定位并利用实时功能磁共振神经反馈训练调控记忆脑区，用于增强被试的工作记忆能力，对治疗轻度认知障碍患者和老年痴呆患者的记忆力减退具有重要的研究意义。
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公开(公告)号：CN115116607A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202211056174.0
申请日：2022-08-30
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于静息态磁共振迁移学习的脑疾病预测系统，分别获取健康成人静息态磁共振大数据集和对应脑疾病的患者静息态磁共振数据，预处理后配准到标准脑空间；通过匹配到标准脑空间的脑图谱提取各个脑区的时间信号；利用图卷积网络和门控循环网络构建深度学习模型并基于健康成人大数据集进行预训练；基于预训练模型和患者静息态功能磁共振数据进行模型微调和疾病预测。本发明提取静息态磁共振信号中的时空特征，利用健康成人的静息态磁共振大数据集对深度学习模型进行预训练，充分挖掘健康成人静息态磁共振中的固有时空特征模式，并将健康成人数据中学习到的先验时空特征模式迁移到脑疾病预测中，有效提高模型的预测性能。
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公开(公告)号：CN114334140A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210218603.3
申请日：2022-03-08
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多关系功能连接矩阵的疾病预测系统及装置，根据脑图谱提取的静息态功能磁共振时间序列，分别计算皮尔逊相关系数矩阵与DTW距离矩阵，并结合皮尔逊相关系数矩阵将DTW距离矩阵转换为包含相关程度及相关方向信息，且数值范围和皮尔逊系数取值范围相当的DTW'矩阵，加权联合后得到功能连接矩阵。本发明联合DTW距离信息以减弱功能连接的动态变化及不同脑区功能信号的非同步性对功能连接矩阵的影响，使计算得到的功能连接矩阵可以更好地反应不同脑区功能信号之间的相关关系。以本发明系统计算的功能连接矩阵为特征进行精神疾病预测，可以提高疾病预测的准确率以及预测模型在多中心数据的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113539435A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202111090208.3
申请日：2021-09-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于图模型的脑功能配准方法，该方法以被试特定认知功能态下的脑功能活动信号为输入，以脑图模型为基础，将高维的脑功能影像数据映射到二维时间序列矩阵，构建图卷积神经网络模型用以区分不同的认知功能状态，同时利用荟萃分析方法生成脑激活分布先验图辅助预测每个被试特异性的脑功能激活模式，两者结合起来实现将每个被试的脑功能影像数据映射到可适用于大规模群体的共享表征空间，最终实现个体间精准的脑功能对齐。本方法不仅可以增强群体上的统计检验的效应量，减少脑认知功能研究中所需被试样本数，节省临床研究成本，同时在共享表征空间中生成的图表征信息还可以用于精准预测被试的脑功能状态和行为学指标。
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公开(公告)号：CN119138900B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411639686.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/243
Abstract: 本申请涉及心磁检测装置。该心磁检测装置包括：第一安装板，设有阵列的多个第一安装部，第一安装部具有第一弧形引导孔以及弧形走线孔，第一弧形引导孔和弧形走线孔同轴设置并限定有第一转动轴线；多个第一壳体，第一壳体用于安装放大电路板，第一壳体绕对应的第一转动轴线转动连接于第一安装板，第一壳体设有穿设到第一弧形引导孔的第一滑块，第一壳体设有第二弧形引导孔，第二弧形引导孔限定有与第一转动轴线交叉的第二转动轴线；以及多个第二壳体，第二壳体绕第二转动轴线转动连接于第一壳体，第二壳体设有穿设到第二弧形引导孔的第二滑块，第二壳体用于安装传感器。该心磁检测装置能够避免对传感器的磁干扰；此外，能够调整传感器的姿态。
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