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公开(公告)号：CN117860544B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410074279.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 华南理工大学 , 华南脑控(广东)智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及脑机接口技术领域，尤其涉及一种基于多模态虚拟现实交互的智能按摩系统，包括：可穿戴数据采集模块、脑电信号处理模块、显示控制模块和按摩组件；可穿戴数据采集模块用于采集前额单通道脑电信号；脑电信号处理模块与可穿戴数据采集模块通信连接，用于从可穿戴数据采集模块接收前额单通道脑电信号，确定前额单通道脑电信号指示的第一状态；显示控制模块与脑电信号处理模块通信连接，用于从脑电信号处理模块接收第一状态；显示控制模块还与按摩组件通信连接，还用于基于第一状态，向按摩组件发送控制指令，以控制按摩组件。本发明的智能按摩系统通过物理按摩融合虚拟现实元素，进一步促进用户对环境的沉浸感，从而提升康复治疗的效果。
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公开(公告)号：CN118332301A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410554541.2
申请日：2024-05-07
Applicant: 华南理工大学 , 华南脑控(广东)智能科技有限公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F3/01
Abstract: 本发明公开了跨被试五通道运动想象脑电信号在线识别方法、装置，包括以下三种跨被试五通道运动想象脑电信号在线识别方法：五通道运动想象脑电信号在线识别的完全跨被试方法、五通道运动想象脑电信号在线识别的少训练跨被试方法和五通道运动想象脑电信号在线识别的在线更新模型跨被试方法；本发明的有益效果是：这些方法不仅提高了识别的准确性和可靠性，而且消除了对个性化训练的需求，具有更广泛的适用性和可操作性；采用五通道可穿戴式脑电头环装置的设计使得该技术更加便携和舒适，为用户提供了更加自然和无拘束的体验，进一步提高了技术的实用性和用户接受度。
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公开(公告)号：CN112163518B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202011038628.2
申请日：2020-09-28
Applicant: 华南理工大学 , 华南脑控(广东)智能科技有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种情绪监测的情绪建模方法及情绪监测调节系统，该方法是拾取训练的情绪信号，依次进行滤波预处理和微分熵特征提取，得到相应的特征向量；将特征向量通过基于线性核的SVM构建情绪分类的分类器，将训练中的高兴、中性、悲伤情绪状态下对应的情绪特征数据构成一个训练集，并将高兴、中性、悲伤情绪状态下对应的特征向量送入分类器进行训练，得到基于情绪的分类器模型；再次调用上述训练集中三种情绪状态对应的特征向量分别送入分类器模型，在分类器模型的输出中得到每种情绪状态的score值(代表情绪的强弱程度)，并基于score值构建反馈准则，用于帮助用户有效地改变自己的情绪调节策略，达到情绪调节的有用效果。
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公开(公告)号：CN118519539B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410985142.1
申请日：2024-07-23
Applicant: 华南理工大学 , 华南脑控(广东)智能科技有限公司
IPC: G06F3/01 , G06F3/023 , G06F3/04886 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06F18/213 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于头动信号和SSVEP的多模态脑机接口字符输入方法，包括：字符拼写界面中布置虚拟光标和若干字符按钮，每个字符按钮关联唯一字符；实时获取用户头动信号，根据头动信号操作虚拟光标在字符拼写界面上移动，从若干字符中选择目标字符生成视觉刺激并标记；实时采样用户脑电信号，并做带通滤波和陷波处理，得到处理后的脑电信号，基于Transformer模型对脑电信号进行时域和频域的特征提取并进行拼接得到包含时频信息的特征矩阵，使用线性支持向量机对特征矩阵进行二分类；根据分类结果，判断用户有无点击按钮意图。本发明具有目标字符数量多、字符输出准确率高、误报率低、响应快、用户不易疲劳、使用便捷舒适等优点。
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公开(公告)号：CN118519539A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410985142.1
申请日：2024-07-23
Applicant: 华南理工大学 , 华南脑控(广东)智能科技有限公司
IPC: G06F3/01 , G06F3/023 , G06F3/04886 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06F18/213 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种基于头动信号和SSVEP的多模态脑机接口字符输入方法，包括：字符拼写界面中布置虚拟光标和若干字符按钮，每个字符按钮关联唯一字符；实时获取用户头动信号，根据头动信号操作虚拟光标在字符拼写界面上移动，从若干字符中选择目标字符生成视觉刺激并标记；实时采样用户脑电信号，并做带通滤波和陷波处理，得到处理后的脑电信号，基于Transformer模型对脑电信号进行时域和频域的特征提取并进行拼接得到包含时频信息的特征矩阵，使用线性支持向量机对特征矩阵进行二分类；根据分类结果，判断用户有无点击按钮意图。本发明具有目标字符数量多、字符输出准确率高、误报率低、响应快、用户不易疲劳、使用便捷舒适等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116301378A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310275731.6
申请日：2023-03-20
Applicant: 华南理工大学 , 华南脑控(广东)智能科技有限公司
IPC: G06F3/01 , A61G5/10 , A61B5/291 , A61B5/256 , A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/16 , A61B5/00 , G06F18/2411
Abstract: 本发明公开了一种可疲劳检测的脑机接口轮椅系统，包括：智能脑环模块，用于采集人体脑电信号，利用蓝牙实时传输脑电数据；轮椅上位机模块，对脑电信号进行滤波、样本熵提取和支持向量机分类，得到疲劳状态判断结果，利用支持向量机构建的脑电信号分类模型，对接收的脑电信号进行分类识别，得到轮椅的控制指令，利用蓝牙发送控制指令；轮椅控制器模块，利用蓝牙接收控制指令，用于控制轮椅执行指定操作。本发明在现有的脑机接口轮椅研究基础上融合疲劳检测技术，实现对使用者疲劳状态的检测和判断，确保在轮椅使用过程中不会发生误触、失控等问题，有效提升了脑机接口轮椅的安全性。
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公开(公告)号：CN112905015B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110249943.8
申请日：2021-03-08
Applicant: 华南理工大学 , 华南脑控(广东)智能科技有限公司
IPC: G06F3/01 , G06F18/2411 , G06F18/2451
Abstract: 本发明公开了一种基于脑机接口的冥想训练方法，系统初始化：用户戴上脑电采集头环，将脑电采集头环蓝牙接收器插入电脑客户端USB接口，打开脑电采集头环，脑电采集头环与电脑端自动进行蓝牙配对连接；打开客户端操作界面显示程序，点击训练模型按钮进入模型训练界面，按照提示字幕进行了冥想和放松两个状态脑电的数据采集后，客户端自动将包含采集到的用户两种状态下的脑电数据文件上传至云端服务器进行脑电数据分析处理并生成对用户冥想和放松两个状态的SVM模型，本发明实现通过脑机接口输出的控制命令自适应的根据用户冥想状态的改变而控制虚拟场景状态的变化，从而实现基于脑电特征的冥想训练，拓展了脑机交互在冥想训练和虚拟现实中的应用。
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公开(公告)号：CN116058800A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310149468.6
申请日：2023-02-21
Applicant: 华南理工大学 , 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) , 华南脑控(广东)智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络与脑机接口的自动睡眠分期系统，包括：数据采集模块，用于采集并记录用户的脑电信号；数据预处理模块，用于处理脑电信号；分期模型训练模块，采用深度神经网络构建自动睡眠分期模型，并通过构建的自动睡眠分期模型对单通道脑电信号进行特征表示、特征加强和特征抓取，并通过多次迭代获取最优的自动睡眠分期模型；自动分期模块，利用最优的自动睡眠分期模型对已预处理的睡眠脑电样本进行全自动的睡眠阶段判别；反馈模块，用于反馈自动分期模块处理后的结果，实时输出，并写入到整晚的睡眠分析报告中。本发明提供了端到端的自动睡眠分期框架，克服了传统手工分期的低效繁琐，提升对人类睡眠阶段的分类精度。
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公开(公告)号：CN115890655A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211243204.9
申请日：2022-10-11
Applicant: 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) , 华南脑控(广东)智能科技有限公司 , 华南理工大学
IPC: B25J9/16 , B25J18/00 , G06F3/01 , G06F3/0481
Abstract: 本发明公开一种基于头部姿态和眼电的机械臂控制方法、装置及介质，该方法包括以下步骤：实时获取用户的头部方位姿态角信号，根据头部方位姿态角信号调节人机交互界面中的光标的位置；实时获取用户的眼电信号和注意力信号，若同一时刻的眼电信号和注意力信号同时满足对应的预设阈值条件，则生成主动眨眼信号；判断光标的位置是否位于人机交互界面中的按钮区域内，若是，则触发按钮区域按照区域映射关系生成控制指令，根据控制指令控制机械臂执行相应的动作。本发明的有益效果是：无需将大量的注意力放在生成命令上，故长时间使用脑机接口不容易疲劳，而且不会分散用户对机械臂实时状态的注意力。
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公开(公告)号：CN115670463A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211314994.5
申请日：2022-10-26
Applicant: 华南理工大学 , 华南脑控(广东)智能科技有限公司 , 人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
Abstract: 本发明公开了一种基于脑电情绪神经反馈信号的抑郁检测系统，包括：图形用户界面模块，用于呈现脑电情绪神经反馈实验程序图形界面；多通道脑电信号采集模块，用于采集患者进行脑电情绪神经反馈实验过程中的脑电信号；脑电信号预处理模块，用于对脑电信号片段进行预处理；情绪特征提取模块，用于对脑电信号片段进行特征提取得到脑电信号片段情绪特征；情绪实时识别反馈模块，用于对脑电信号片段情绪特征进行情绪分类预测，得到情绪实时反馈结果，用于在图形用户界面模块进行情绪实时反馈结果呈现；抑郁检测模块，用于对脑电信号片段情绪特征进行抑郁水平评估。本发明设计了基于脑电情绪神经反馈信号的抑郁检测系统，存在潜在临床价值和社会价值。
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