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公开(公告)号：CN118553383B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411026330.8
申请日：2024-07-30
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请提供了基于蓝斑通路的实时功能磁共振多认知调控方法和装置，包括使用配准矩阵对个体蓝斑图像进行配准，获取配准后的二值化个体蓝斑图像，基于任务态磁共振数据筛选出由蓝斑引导的任务脑区，确定不同任务中峰值最高的脑区，对脑区设置半径生成不同蓝斑通路，在蓝斑激活峰值低于调节阈值的基础上，使用个体特异性调控策略对蓝斑通路进行实时调控，获取被试对应调控目标的反馈结果，结合认知量表和行为学对调控效果进行评估。通过将实时功能磁共振神经反馈技术与蓝斑功能进行结合实现对蓝斑的精准调控，在同一任务中完成对多个认知功能的改善，解决了蓝斑的精准定位问题，解除了现有实时调控任务中只能针对单个任务调控的局限性。
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公开(公告)号：CN118152819B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410505604.5
申请日：2024-04-25
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/22 , G06F18/21 , G06V10/44 , G10L25/30 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09 , A61B5/378 , A61B5/38 , A61B5/372
Abstract: 本发明公开了一种视听刺激下的大脑编码方法、装置及介质，包括：从图片和音频数据中分别提取特征，并分别作为视听刺激表征；获取每个被试在视听刺激下的EEG数据，对所述EEG数据进行预处理并划分为若干个epoch；对于每个被试，获取每个epoch中若干个ROI的时序数据；对于每个被试，通过计算两两ROI的epochs之间的相位锁相值PLV，并对所有被试中相同ROI之间的PLV值求平均，得到功能连接脑网络；采用基于线性回归的神经编码器进行视听刺激下的大脑编码，分别得到视听刺激下的大脑编码的时间分布和空间分布。本发明能够在高时间分辨率和较高空间分辨率的情况下，更好地编码大脑功能连接，以更好地探索大脑对视听刺激的处理机制。
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公开(公告)号：CN118142082B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410580270.8
申请日：2024-05-11
Applicant: 之江实验室
IPC: A61N1/36 , A61B5/372 , A61B5/383 , A61B5/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种脑深部电刺激信号伪迹去除方法、系统和存储介质，该脑深部电刺激信号伪迹去除方法包括：通过获取原始脑电信号，原始脑电信号为对生物体进行脑深部电刺激采集得到；将原始脑电信号与预设的检测阈值进行对比，得到刺激伪迹的起始位置，根据起始位置得到待处理信号，其中，待处理信号包含经过脑深部电刺激产生的伪迹；将待处理信号输入至目标深度学习模型中进行去伪迹处理，得到预测信号；将预测信号替换原始脑电信号中的待处理信号，得到目标脑深部电刺激信号，解决了相关技术中去伪迹技术导致单个神经元锋电位信号检出的准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN118121215B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410560610.0
申请日：2024-05-08
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/372 , A61B5/369 , A61B5/00 , A61B5/18 , A61B5/16 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/045 , G06N20/20 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于EGRF模型的跨库脑电疲劳识别方法及装置，该方法包括：获取两个的脑电疲劳数据库，分别作为源域数据库和目标域数据库；建立EGRF网络，该网络包括特征提取模块和分类器模块，所述特征提取模块用于提取脑电信号的特征，所述分类器模块用于输出疲劳识别的概率值；将源域数据库和目标域数据库的处理后的脑电信号输入神经网络进行训练，训练的损失函数包括三部分：目标域数据的熵损失、源域数据的分类损失、主分类器和辅助分类器的差异损失；将目标域数据库待预测的脑电信号输入训练好的网络得到疲劳分类概率。该方法能够提取更加鲁棒的特征，同时借鉴了集成学习的方法，识别效果更好。
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公开(公告)号：CN118141391B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410560673.6
申请日：2024-05-08
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/372 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/241 , A61B5/369 , A61B5/00 , A61B5/18 , A61B5/16
Abstract: 本发明公开了一种基于熵优化神经网络的跨库脑电疲劳识别方法和系统，该方法包括：获取源域数据库和目标域数据库，并对其中的数据进行预处理；使用可解释性卷积神经网络建立熵优化神经网络模型；使用源域数据库和目标域数据库对模型进行加权熵最小化联合优化训练；再进行动态阈值自训练，即在目标域数据库中根据自适应熵阈值动态选择和增加低熵样本，并结合其伪标签通过交叉熵损失进行自训练，得到最终的熵优化神经网络模型；将待识别的脑电信号输入到最终模型中得到疲劳分类概率。本发明通过新颖的两步策略将目标域数据库中未标记的样本分离，跨库脑电疲劳识别上达到了更高的分类准确率，有效减少了不同领域之间的差异，能够提高疲劳识别性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118352085A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410771228.4
申请日：2024-06-14
Applicant: 之江实验室
IPC: G16H50/30 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G16H30/00
Abstract: 本申请涉及一种基于多时间点多模态脑影像数据的脑疾病病程预测系统。所述系统包括：数据采集模块用于采集被试多时间点的多模态脑影像数据；矩阵构建模块用于基于压缩自编码器构建多模态脑影像数据的第一特征时序矩阵；矩阵填补模块用于基于多模态特征时序模型补全第一特征时序矩阵，得到第二特征时序矩阵；病程预测模块用于获取当前时间点之前所有时间点的多模态脑影像数据的病程评分数据集，将第二特征时序矩阵和病程评分数据集输入病程预测模型，获取被试在当前时间点的多模态脑影像数据的病程预测评分。采用本系统能够整合多模态脑影像数据在纵向时间点上的临床评分以及多模态脑影像特征，提高当前时间点多模态脑影像病程预测评分的准确率。
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公开(公告)号：CN118279158A
公开(公告)日：2024-07-02
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：CN118142082A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410580270.8
申请日：2024-05-11
Applicant: 之江实验室
IPC: A61N1/36 , A61B5/372 , A61B5/383 , A61B5/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种脑深部电刺激信号伪迹去除方法、系统和存储介质，该脑深部电刺激信号伪迹去除方法包括：通过获取原始脑电信号，原始脑电信号为对生物体进行脑深部电刺激采集得到；将原始脑电信号与预设的检测阈值进行对比，得到刺激伪迹的起始位置，根据起始位置得到待处理信号，其中，待处理信号包含经过脑深部电刺激产生的伪迹；将待处理信号输入至目标深度学习模型中进行去伪迹处理，得到预测信号；将预测信号替换原始脑电信号中的待处理信号，得到目标脑深部电刺激信号，解决了相关技术中去伪迹技术导致单个神经元锋电位信号检出的准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN118070075A
公开(公告)日：2024-05-24
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：CN117292758A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311345232.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 之江实验室
IPC: G16B40/20 , G16B40/30 , G16B25/10 , G06F18/2113 , G06F18/2135 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本申请涉及一种影像转录组数据预处理方法、装置以及计算机设备。所述方法包括：根据各样本基因分析任务的样本影像转录组数据的样本预处理数据，从大脑图谱遗传数据工具箱的候选处理管道中确定样本处理管道；根据样本处理管道和样本影像转录组数据，确定样本区域基因矩阵；根据样本区域基因矩阵和样本影像转录组数据，分别确定各样本基因分析任务对应的目标区域基因矩阵，对目标区域基因矩阵进行重组处理，确定组合基因矩阵；确定矩阵特征数据，以及各样本基因分析任务的代表性策略，并确定矩阵特征数据的重要度指标；以根据代表性策略和重要度指标分别确定各样本基因分析任务的最优区域基因矩阵。提高了对影像转录组数据预处理的效率。
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