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公开(公告)号：CN113671430B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110886221.3
申请日：2021-08-03
摘要： 本发明公开一种提升信号动态范围的磁共振接收方法，应用于电子信息技术领域，针对现有技术存在的信号失真以及动态范围不理想的问题，本发明通过传统接收装置内部集成的自动增益控制的功能，简化了软件控制流程；并在接收装置数字域对ADC输出的数字信号进行增益补偿，相位补偿以及直流偏直补偿；实现了对幅值较小的信号进行更大的接收增益，对幅值较大的信号进行较小的接收增益的技术效果，并提高了磁共振接收信号的动态范围。
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公开(公告)号：CN113671430A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110886221.3
申请日：2021-08-03
摘要： 本发明公开一种提升信号动态范围的磁共振接收方法，应用于电子信息技术领域，针对现有技术存在的信号失真以及动态范围不理想的问题，本发明通过传统接收装置内部集成的自动增益控制的功能，简化了软件控制流程；并在接收装置数字域对ADC输出的数字信号进行增益补偿，相位补偿以及直流偏直补偿；实现了对幅值较小的信号进行更大的接收增益，对幅值较大的信号进行较小的接收增益的技术效果，并提高了磁共振接收信号的动态范围。
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公开(公告)号：CN118098340A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410059577.3
申请日：2024-01-15
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种TMS干预对精神分裂症患者治疗个体化靶点的选取以及治疗效果的预测方法，包括以下步骤：步骤一、采集治疗前后的患者头部磁共振扫描数据以及治疗前后的PANSS评分；步骤二、得到干预前后患者的PANSS评分变化量；步骤三、对静息态fMRI进行预处理；步骤三、群体水平的震中分析；步骤四、个体‘震中’的确定；步骤五、rTMS干预靶点的预测；步骤六、将干预前后的PANSS评分变化量与偏差距离进行spearman相关分析。本发明结合了震中与功能连接，为rTMS精准治疗精神分裂症患者提供了新的个体化靶点选取方法。
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公开(公告)号：CN116663658A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310648667.1
申请日：2023-06-02
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06N3/0985 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/084 , A61B5/369 , A61B5/00
摘要： 本发明提出了一种端到端的基于图神经网络的时空自适应脑网络构建方法，包括预处理脑电信号；构建基于图神经网络的时空自适应神经网络端到端模型；加载训练后的模型参数；输入信号到构建的模型，估计有向脑网络矩阵；设置连接阈值得到显著有向连接。该模型基于序列分解与重组使得集成基于时间片段输入的长短期记忆的图神经网络模型具有时空自适应特点，训练后的模型能够作为一种广义的高效神经关系提取器，以数据驱动的方式直接获取不同脑电信号实例(不同通道数目，不同信号长度)特有的有向网络模式。从而避免传统解析方法面临的模型、假设约束等问题，同时扩展端到端方案应对不同应用场景(不同时长、不同传感器源数量下构建脑网络)的适用性，对于探寻大脑网络潜在的交互机制、提高相关研究可靠性、可重复性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN116503787A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310522398.4
申请日：2023-05-10
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G06V20/40 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V30/32 , G06V30/226 , G06N3/0464 , G06N3/082
摘要： 本发明公开一种基于张量分解的轻量化脉冲神经网络的手写数字识别方法，应用于类脑智能技术领域，针对现有的脉冲神经网络的硬件资源消耗过大的问题；本发明的脉冲神经网络包括输入模块、张量化时空特征提取模块、输出模块；所述输入模块的输入信息为实时动态手写数据；所述张量化时空特征提取模块通过张量化卷积连接和张量化全连接等结构同时整合动态手写数据时间和空间方向上的信息，提取动态手写数据的时空特征；所述输出模块采用卷积、循环连接或全连接等结构将提取到的动态手写数据时空特征转换为对应任务的输出，并在完成整个数据处理后统计所有时间窗口内的结果，综合判断。
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公开(公告)号：CN116172558A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310086341.4
申请日：2023-02-09
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： A61B5/16 , A61B5/291 , A61B5/372 , A61B5/00 , G06F18/2415
摘要： 本发明公开了一种基于贝叶斯谱回归策略的情绪脑电网络识别系统，属于脑电信号处理领域。该系统能稳健挖掘情绪脑电网络的判别性特征信息，实现对情绪脑电网络的有效刻画。为验证所提情绪识别系统的稳健性，分别设计了仿真和基于DEAP数据集和MAHNOB数据集的真实数据实验。实验结果表明：本申请提出的基于学生T和Laplace先验分布的稳健贝叶斯谱回归模型能有效提升情绪脑电信号的识别准确率，实现对个体情绪状态的稳健识别。该申请为基于脑电的稳健情绪识别及情感脑‑机接口系统的设计与实现提供了一种潜在的解决方案。
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公开(公告)号：CN114504317A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210005587.X
申请日：2022-01-05
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于脑电网络的情绪实时监测系统，生物医学信息技术领域。本发明系统通过佩戴在头部的电极帽(图1，64通道，国际标准10‑20系统电极位置)采集被试在不同情绪状态下的脑电信号，针对采集到的脑电数据，利用脑电网络分析方法构建对应情绪状态下的脑电网络，通过发展所得的脑电网络特征挖掘算法及情绪识别模型，对被试情绪脑电数据进行实时在线分析与解码，最终系统实现对不同情绪状态的解码、识别与监测。
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公开(公告)号：CN112763956B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202011589189.4
申请日：2020-12-29
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： G01R33/56
摘要： 本发明公开了一种通过加扰技术增强磁共振信号动态范围的方法，包括以下步骤：S1、在磁共振信号采集板信号输入端加入分布在m1～m2MHz区间的噪声加扰源，噪声加扰源的幅值为n个LSB大小；S2、对混入了噪声加扰源的磁共振信号进行模数转换；S3、采集磁共振信号采集板信号输出端的信号并输入陷波滤波器，通过陷波滤波器将噪声加扰源引入的额外频谱成分去除；S4、对信号进行正交解调和抽取滤波。本发明施加一个噪声干扰源混入磁共振信号采集单元的接收信号里，降低了模数转换器在采样量化过程由相干采样和量化误差引起的失真谐波成分，提高了磁共振模数转换器的无杂散动态范围，从而提高了磁共振信号的动态范围。
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公开(公告)号：CN111631714B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202010546994.2
申请日：2020-06-16
申请人： 电子科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于fMRI的血管基础‑脑连接与认知行为的模型构建方法，包括以下步骤：S1、用SPM12和NIT对脑功能磁共振数据进行预处理；S2、找出梯度分析和层级功能连接差异脑区作为感兴趣区，并提取感兴趣区对应的梯度值和层级功能连接值；S3、使用肾脏髓质R2*值来刻画血管老化的状态；S4、采集被试的行为认知测验的评分；S5、将感兴趣区的功能连接值分别与刻画血管老化的指标和行为认知测验的评分进行皮尔逊相关性分析；S6、将血管老化的指标和行为认知测验的评分进行皮尔逊相关性分析。本发明基于功能磁共振，从层级网络的角度来构建一个血管基础‑脑连接‑认知行为的脑老化研究的模型，为脑老化功能连接机制的理解提供了新的证据。
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公开(公告)号：CN113080864A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110370678.9
申请日：2021-04-07
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种通过自动睡眠分期结果的常见睡眠疾病检测方法，包括以下步骤：S1、获取健康人、患有夜间额叶癫痫的患者、患有阻塞性睡眠呼吸暂停的患者的睡眠数据集；S2、特征提取；S3、采用时间注意力结合条件随机场构建睡眠自动分期模型；S4、采用迁移学习进行患者数据集分期；S5、构建睡眠疾病检测模型：将睡眠分期的预测结果作为输入数据，打上相应身体状态的标签，制作睡眠疾病检测数据集；然后通过机器学习Xgboost模型进行训练，得到睡眠疾病检测模型。本发明采用条件随机场和时间注意力模型，可以有效提取睡眠数据的时间连续性信息；引入迁移学习，将睡眠疾病数据集迁移到健康人数据集的网络上；数据量少，且可以完成多种睡眠疾病检测。
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