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公开(公告)号：CN109710065B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201811549311.8
申请日：2018-12-18
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大脑血红蛋白信息的行走调节意图的识别方法。本发明一种基于大脑血红蛋白信息的行走调节意图的识别方法，包括：获取脑皮层血红蛋白浓度，进行数据的预处理，其中，所述脑皮层血红蛋白浓度是“应用近红外光谱脑成像技术(NIRS)进行测试实验，受试者在固定区域内完成相应的自发调节行走状态的任务；”中。本发明的有益效果：本发明应用近红外光谱脑成像技术进行测试实验，其操作简便，易于携带，对外部环境的要求不高，对环境噪音的敏感度低行走调节发生时刻所记录的脑皮层血红蛋白浓度，进行数据的预处理。
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公开(公告)号：CN112656372A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011495718.4
申请日：2020-12-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑网络拓扑规律的脑力疲劳检测方法及系统,包括：采集大脑中的血红蛋白信息，并记录实验前后的主观评价量表和行为学数据；对采集的血红蛋白信息进行预处理；根据所述主观评价量表和行为学测试结果对预处理后的血红蛋白信息按脑力疲劳等级进行分类，分析各脑区之间的相关性，建立跨任务下不同脑疲劳等级的网络连接拓扑规律，其中所述网络连接拓扑规律是各种任务诱发疲劳对应的共性表征；根据网络连接拓扑规律构建两两对应疲劳等级之间具有统计性差异的网络连接变化图。本发明的计算复杂度低，脑机接口系统的实时性能好。
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公开(公告)号：CN112656373B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202011495740.9
申请日：2020-12-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑网络拓扑规律的体力疲劳检测方法及系统,包括：采集大脑中的血红蛋白信息，记录被试疲劳诱发实验前后的主观评价量表和行为学测试结果；对采集的大脑血红蛋白信息进行预处理；根据所述主观评价量表和行为学测试结果对预处理后的大脑血红蛋白信息按体力疲劳等级进行分类，计算各脑区之间的相关性，分别统计对应各体力疲劳等级的脑网络连接拓扑规律，其中所述脑网络连接拓扑规律是各种任务诱发疲劳对应的共性表征；根据所述脑网络连接拓扑规律，构建对应两两体力疲劳等级之间、脑区连接相关性的具体的统计性差异变化图。本发明可以实时检测出疲劳的具体状态，有利于提前预警。
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公开(公告)号：CN112656372B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202011495718.4
申请日：2020-12-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑网络拓扑规律的脑力疲劳检测方法及系统,包括：采集大脑中的血红蛋白信息，并记录实验前后的主观评价量表和行为学数据；对采集的血红蛋白信息进行预处理；根据所述主观评价量表和行为学测试结果对预处理后的血红蛋白信息按脑力疲劳等级进行分类，分析各脑区之间的相关性，建立跨任务下不同脑疲劳等级的网络连接拓扑规律，其中所述网络连接拓扑规律是各种任务诱发疲劳对应的共性表征；根据网络连接拓扑规律构建两两对应疲劳等级之间具有统计性差异的网络连接变化图。本发明的计算复杂度低，脑机接口系统的实时性能好。
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公开(公告)号：CN107854127B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201711034365.6
申请日：2017-10-30
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/11 , G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种运动状态的检测方法及装置，包括：被测试对象执行运动任务的过程中，通过N个测试通道检测所述被测试对象的大脑血红蛋白数据；针对各个测试通道的大脑血红蛋白数据，将所述大脑血红蛋白数据分解到M个子频段，M为正整数；针对每个测试通道的每个子频道的大脑血红蛋白数据，对所述大脑血红蛋白数据进行重构，得到相应的时序信号，并计算所述时序信号的变化率，作为待处理数据；对所述数据进行量化，并统计出大脑血红蛋白数据的量化结果，并基于所述量化结果确定每个测试通道的每个子频道的对应的特征向量；在每个子频段下整合空间分布上具有交集的特征向量，并确定出最优识别率对应的特征向量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107854127A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711034365.6
申请日：2017-10-30
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/1455 , A61B5/11 , G06K9/00
CPC classification number: A61B5/14553 , A61B5/11 , A61B5/1118 , A61B5/6803 , A61B5/7253 , G06K9/00885 , G06K2009/00939
Abstract: 本发明公开了一种运动状态的检测方法及装置，包括：被测试对象执行运动任务的过程中，通过N个测试通道检测所述被测试对象的大脑血红蛋白数据；针对各个测试通道的大脑血红蛋白数据，将所述大脑血红蛋白数据分解到M个子频段，M为正整数；针对每个测试通道的每个子频道的大脑血红蛋白数据，对所述大脑血红蛋白数据进行重构，得到相应的时序信号，并计算所述时序信号的变化率，作为待处理数据；对所述数据进行量化，并统计出大脑血红蛋白数据的量化结果，并基于所述量化结果确定每个测试通道的每个子频道的对应的特征向量；在每个子频段下整合空间分布上具有交集的特征向量，并确定出最优识别率对应的特征向量。
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公开(公告)号：CN107563298A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710669803.X
申请日：2017-08-08
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大脑血红蛋白信息的想象运动阶段的蹲起走状态的识别方法，具体步骤如下：(1).应用近红外光谱脑成像技术进行测试实验，受试者在固定区域内完成下蹲、起立和行走的任务，在进行任务前，受试者需要对下一个相应的任务进行数秒的想象；(2).针对运动想象阶段所记录的脑皮层血红蛋白浓度，以含氧血红蛋白作为分析参数进行研究；(3).对运动想象阶段的数秒时间划分为T1和T2时刻，提取出T1和T2时刻的相关参数作为特征并进行比较；(4).得出识别结果；整个过程中受试者处于自然环境下完成下蹲、起立以及行走的动作，运动状态起止的自主控制使得在认知活动的自然情景下获取脑皮质生物信息，增加了行走状态的实用价值。
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公开(公告)号：CN104771255A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510010037.7
申请日：2015-01-06
Applicant: 苏州大学
IPC: A61F4/00 , A61F2/70 , A61F3/00 , A61B5/1455
Abstract: 本发明公开了一种基于脑皮层血红蛋白信息识别运动模式的实现方法，受试者在四种运动模式下自主控制起始与终止时刻，针对脑皮层血红蛋白浓度的变化速率，应用统计分析方法分析在不同的运动模式下脑皮层各个运动关联区域内含氧与脱氧血红蛋白的统计差异，基于统计特征区分出起坐和上下台阶两种相对运动趋势；在此基础上，分析脑皮层各个运动区域之间的含氧和脱氧血红蛋白差异，结合双腿相对运动趋势以及新的统计特征判别出具体的运动模式。应用非侵入式NIRS技术记录人体脑皮层血红蛋白浓度信息，无需外界刺激和前期训练，对测试环境以及受试者限制少；具有理想的空间和时间分辨率等优点；提高了助行设备的智能性。
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公开(公告)号：CN109087693B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN201810714016.7
申请日：2018-06-29
Applicant: 苏州大学
IPC: G16H20/30 , G16H50/50 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于大脑信息判别转身运动意图的方法，本发明应用fNIRS技术采集多名志愿者在转身实验中的血氧信号，分别对进行左转和右转志愿者的脑功能区域展开了相关分析，然后使用单因素方差分析提取出有利于识别的特征向量，运用支持向量机进行分类识别，以期望能基于大脑的血氧信号识别出人的转身意图。
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