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公开(公告)号：CN118840515B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411073812.9
申请日：2024-08-07
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供了一种脑机融合的视觉导航方法、电子设备以及存储介质，可以应用于具身智能体导航技术领域。该方法包括：利用脑模块对观测图像进行特征提取，得到具有认知信息的神经表征；利用视觉‑目标模块对目标定位信息和观测图像进行处理，得到视觉‑目标表征；基于交叉注意力机制，利用多模态融合模块对神经表征和视觉‑目标表征进行融合，得到联合表征；利用策略模块对联合表征进行处理，得到运动控制指令，并基于运动控制指令控制目标对象完成视觉导航任务。本发明通过神经表征将高级认知能力引入到视觉导航智能体中，并通过多模态融合模块对齐了神经表征和视觉‑目标表征得到了更加一致的脑‑视觉联合表征，提高视觉导航智能体的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN104637061A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510080333.4
申请日：2015-02-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06T7/30 , G06T2207/10081 , G06T2207/10124 , G06T2207/20024
Abstract: 本发明提供能够快速对术中二维X光图像和术前三维CT图像配准的一种二维三维医学图像配准方法，包括：对三维CT图像进行滤波预处理，根据最大密度投影MIP算法，将所述三维CT图像在互相正交的两平面系内进行投影获得对应的两个数字重建影像DRR集；获取另外两个正交平面上的两个二维X光图像，并对所述二维X光图像进行滤波预处理；遍历所述两个DRR集与相应的所述另外两个正交的二维X光图像进行配准，确定对应的最相似的所述DRR及其平面内位置坐标、平面内旋转角度和平面外旋转角度；将所述坐标和角度转换到三维CT图像坐标系下得到六个配准参数。本发明所述方法能够对X光图像与预先生成的CT图像准确快速的进行实时配准。
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公开(公告)号：CN101739661A
公开(公告)日：2010-06-16
申请号：CN200910242341.9
申请日：2009-12-09
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种快速高保真地构造血管内超声长轴影像的方法，使用基于图形处理器的并行计算架构，通过四叉树数据结构对大数据量三维IVUS数据进行高效管理，递归遍历四叉树并且计算长轴影像所在平面与四叉树节点的交点坐标，将长轴影像分解为一系列小的平面，然后再送至图形处理器绘制并作插值计算。解决数据量太大不能全部加载到图形处理器显存中的问题，提高图形处理器纹理缓存的利用效率。将三维样条曲线插值使用图形处理器的单指令多数据矢量点积来计算，提高了运算速度和图像的质量。本发明在普通中高档显卡上，对512×512×4000×16bit这样大规模的IVUS影像数据，达到每秒钟30帧以上的高保真长轴影像构造速度。
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公开(公告)号：CN118948303A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411450447.9
申请日：2024-10-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/372 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06F18/241 , G06N3/0464 , A61B5/00 , A61B5/374
Abstract: 本发明提供一种脑力细粒度读取和解译的脑机接口装置，涉及脑力负荷检测领域，装置包括：脑电信号采集模块，在被测用户执行不同细粒度的目标占搜索空间比例的快速序列视觉呈现任务时采集脑电信号形成脑电信号样本；时域传播模块，提取脑电信号样本的时域传播图嵌入特征；频域演变模块，提取脑电信号样本的频域演变汇总图嵌入特征；信息共享导联动态选择模块，对时域传播图嵌入特征和频域演变汇总图嵌入特征进行融合，得到融合特征；脑力负荷预测模块，调用脑力负荷分类器对融合特征进行解码，得到脑力负荷评估结果。通过本申请，解决脑力负荷检测时，难以预测脑力负荷的精细梯度变化，忽略脑力负荷动态变化因素而导致检测精确度低的问题。
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公开(公告)号：CN116449964A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310708285.3
申请日：2023-06-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F3/01 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及脑机接口技术领域，提供一种脑电和脑磁融合的脑机接口指令下达方法及装置，其中方法包括：获取脑电数据和脑磁数据；将脑电数据和脑磁数据输入至脑电脑磁联合解码模型中，得到运动意图结果；基于运动意图结果，进行指令下达；脑电脑磁联合解码模型包括脑电/脑磁时间注意力模块、脑电/脑磁空间注意力模块、时间/空间跨模态注意力模块和分类器；脑电/脑磁时间/空间注意力模块用于对脑电数据进行时间/空间注意力提取，得到脑电/脑磁时间/空间注意力特征，时间/空间跨模态注意力模块用于得到全局时间/空间特征，分类器用于基于全局时间特征和全局空间特征进行意图解码，得到运动意图结果，提高了精细运动想象分类的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101923713B
公开(公告)日：2012-09-05
申请号：CN201010244941.1
申请日：2010-08-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种提取冠状动脉血管中心线的方法。该方法首先，对CTA原始图像进行重采样，交互式确定血管的起始点、路径点和终止点；其次，计算重采样图像中，经过路径点的起始点和终止点之间的最短路径；再次，提取最短路径的二维多平面重建(MPR)平面，截取以最短路径点为图像中心的MPR子图像，并在MPR子图像上修正中心点；最后，把MPR子图像上的中心点变换到原始图像上，并连接成一条中心线。本发明利用重采样和快速行进算法提取血管中心线，不仅大大提高了提取中心线的速度，并且保证提取的准确性。本发明适用性广泛，不仅适用于CT图像，还适用于核磁(MR)图像。在虚拟手术、计算机手术导航等领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN101923713A
公开(公告)日：2010-12-22
申请号：CN201010244941.1
申请日：2010-08-04
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种提取冠状动脉血管中心线的方法。该方法首先，对CTA原始图像进行重采样，交互式确定血管的起始点、路径点和终止点；其次，计算重采样图像中，经过路径点的起始点和终止点之间的最短路径；再次，提取最短路径的二维多平面重建(MPR)平面，截取以最短路径点为图像中心的MPR子图像，并在MPR子图像上修正中心点；最后，把MPR子图像上的中心点变换到原始图像上，并连接成一条中心线。本发明利用重采样和快速行进算法提取血管中心线，不仅大大提高了提取中心线的速度，并且保证提取的准确性。本发明适用性广泛，不仅适用于CT图像，还适用于核磁(MR)图像。在虚拟手术、计算机手术导航等领域有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN118410374B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410341481.6
申请日：2024-03-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06F18/10 , G06N3/0475
Abstract: 本发明提供一种基于脑电信号的连续外设控制指令下达方法、装置及设备，其中方法包括：将实时全脑信号数据输入至外设控制解码模型中，得到运动类别和运动参数；将运动类别和运动参数转换为外设控制指令，基于外设控制指令进行实时指令下达；外设控制解码模型包括多频带特征生成器、黎曼特征提取模块、特征拼接与向量化模块、降维模块和多头Transformer解码器。从而，实现了从离散运动想象指令到连续运动想象指令的转换，能够实现对外部设备进行精确且连续的控制，通过引导用户根据不同的外设运动参数进行相应程度的想象，并以外设运动为反馈，从而提高了精细运动想象分类的准确率，显著增强了脑电对外设控制的流畅性及用户的交互体验。
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公开(公告)号：CN117216330A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311082767.9
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F16/903 , G06F16/901 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种图数据结构中的主干提取方法、装置、电子设备及介质，其中方法包括：获取待处理图数据结构；基于树分解算法从所述待处理图数据结构中提取骨架树；基于所述骨架树中任意路径的路径影响，确定所述骨架树中的树干；基于所述树干从所述待处理图数据结构中提取所述待处理图数据结构的图主干。本发明提供的方法、装置、电子设备及介质，能够在任意图数据结构中寻找到发挥核心作用的关键图主干，并基于所述图主干处理各种类型的图级任务。综合而言，本发明打破了“以结点和边为中心”的传统思维方式，克服了传统消息传递范式面临的主要挑战，包括长程问题、信息瓶颈、过度挤压现象和表达能力有限，可广泛应用于各种领域的图数据结构。
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公开(公告)号：CN116090294A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211652404.X
申请日：2022-12-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F30/23 , A61N1/20 , G06F30/18 , G06F119/14 , G06F111/02
Abstract: 本发明提供一种个体化经颅直流电刺激的脑响应方法、装置、设备和介质，包括基于个体化的脑结构网络和个体化的脑功能网络建立出个体化的脑网络动力学计算模型；基于预设有限元模型构建个体化的经颅电刺激的电流密度分布矩阵；融合个体化的脑网络动力学计算模型与电流密度分布矩阵，得到经颅直流电刺激‑脑网络动力学耦合模型，建立经颅电刺激的刺激方案的刺激参数空间，基于预设有限元模型构建出刺激参数空间中各刺激方案的电流密度分布矩阵；将电流密度分布矩阵输入经颅直流电刺激‑脑网络动力学耦合模型，获取经颅直流电刺激‑脑网络动力学耦合模型模拟出不同刺激参数下经颅直流电刺激的脑响应，由此实现有效模拟出大脑网络活动真实响应。
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