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公开(公告)号：CN103300828A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310234711.0
申请日：2013-06-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种分离式多模态融合的三维成像系统，其包括：X射线断层成像信号采集设备，在发射X射线对生物体的照射后，采集生物体内的X射线断层成像数据；激发荧光断层成像信号采集设备，在发射激发荧光光源对生物体的照射后，采集生物体内的激发荧光成像数据；成像辅助设备，用于消除不同模态测量之间的干扰；数据处理模块，根据采集到的数据进行模态融合处理，三维重建出生物体的结构信息和体内光源分布信息；系统控制设备，控制载物台的准确位置，控制两个模态下的滚筒精确旋转，获得多角度的投影数据和相机数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103325119A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310261987.8
申请日：2013-06-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于模态融合的默认态脑网络中心节点检测方法，该方法包括以下步骤：首先，针对经过数据预处理的fMRI图像，提取出默认态脑网络的空间信息；然后，基于fMRI提供的默认态脑网络空间信息，在经过预处理的MEG数据上分别提取delta(0.5-4Hz)，theta(4-8Hz)，alpha(8-13Hz)，beta(13-30Hz)和gamma(30-48Hz)频段内默认态脑网络的主要脑区的时间维度信息；最后，依据提取的MEG脑区时间序列，进行脑区间的功能连接度分析，并确定默认态脑网络的中心节点。本发明所述方法是一种有效的基于模态融合的默认态脑网络中心节点检测方法，能够比仅利用fMRI图像的检测方法更完整、全面地检测默认态脑网络中心节点。
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公开(公告)号：CN102496159A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110393691.2
申请日：2011-12-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种联合功能磁共振成像(FMRI)和脑磁图描记术(MEG)的脑区因果连接检测方法，该方法包括以下步骤：首先，对经过数据预处理的FMRI图像进行激活区坐标的提取；然后，基于提取的FMRI激活区坐标，在经过预处理的MEG数据上提取对应位置区域的脑区时间序列；最后，依据提取的MEG脑区时间序列，计算脑区间的因果连接强度和方向，利用有向网络图显示显著的连接。本发明所述方法是一种有效的联合FMRI和MEG两种成像模态的脑区因果连接检测方法，能够比仅利用FMRI图像的检测方法更完整准确地检测脑区因果连接。
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公开(公告)号：CN103345749B
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201310263230.2
申请日：2013-06-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于模态融合的大脑网络功能连接偏侧性检测方法，该方法包括以下步骤：首先，对fMRI图像进行预处理，并提取大脑网络左右半球内脑区的空间三维坐标信息；其次，基于fMRI图像提取的脑区的空间三维坐标信息，从经过预处理后的MEG数据中提取出对应的时间序列信息；然后，利用MEG数据提取的脑区的时间序列，进行脑区之间的功能连接度分析；最后，计算大脑网络脑区之间功能连接的偏侧性指数。本发明所述方法是一种有效的基于磁共振和脑磁图模态融合的大脑网络功能连接偏侧性检测方法，能够比传统的仅利用fMRI图像的检测方法更完整、全面地检测大脑网络功能连接的偏侧性。
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公开(公告)号：CN103300828B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310234711.0
申请日：2013-06-14
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种分离式多模态融合的三维成像系统，其包括：X射线断层成像信号采集设备，在发射X射线对生物体的照射后，采集生物体内的X射线断层成像数据；激发荧光断层成像信号采集设备，在发射激发荧光光源对生物体的照射后，采集生物体内的激发荧光成像数据；成像辅助设备，用于消除不同模态测量之间的干扰；数据处理模块，根据采集到的数据进行模态融合处理，三维重建出生物体的结构信息和体内光源分布信息；系统控制设备，控制载物台的准确位置，控制两个模态下的滚筒精确旋转，获得多角度的投影数据和相机数据。
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公开(公告)号：CN103345749A
公开(公告)日：2013-10-09
申请号：CN201310263230.2
申请日：2013-06-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于模态融合的大脑网络功能连接偏侧性检测方法，该方法包括以下步骤：首先，对fMRI图像进行预处理，并提取大脑网络左右半球内脑区的空间三维坐标信息；其次，基于fMRI图像提取的脑区的空间三维坐标信息，从经过预处理后的MEG数据中提取出对应的时间序列信息；然后，利用MEG数据提取的脑区的时间序列，进行脑区之间的功能连接度分析；最后，计算大脑网络脑区之间功能连接的偏侧性指数。本发明所述方法是一种有效的基于磁共振和脑磁图模态融合的大脑网络功能连接偏侧性检测方法，能够比传统的仅利用fMRI图像的检测方法更完整、全面地检测大脑网络功能连接的偏侧性。
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