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公开(公告)号:CN114943326A
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202210659887.X
申请日:2022-06-13
申请人: 西安交通大学
摘要: 一种基于反演方程和灰狼算法的FHN模型及参数优化方法,先预设互相关系数判别值和参数[ε,B],然后进行模型参数等量变换,接着利用四阶定步长龙格‑库塔方法求解微分方程;然后利用FHN反演方程提取有用信号,输出互相关系数值,进行模型优化的定量评价;如果最终判断定量评价失败,则基于改进的灰狼优化算法,以互相关系数为适应度函数优化FHN模型参数,得到不同输入条件下的最优组合[ε,B],最后输出最优FHN模型;本发明大大减少求解耗时,提高求解精度;实现FHN模型的定量化评价;在不同输入条件下,得到FHN模型参数的最优组合值。
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公开(公告)号:CN107122050A
公开(公告)日:2017-09-01
申请号:CN201710280585.0
申请日:2017-04-26
申请人: 西安交通大学
CPC分类号: G06F3/015 , G06F2203/011 , G06K9/00536 , G06K9/6273
摘要: 基于CSFL‑GDBN的稳态运动视觉诱发电位脑‑机接口方法,先进行硬件连接,再收集带有标签的SSMVEP数据对CSFL‑GDBN进行训练,使其能对SSMVEP信号进行有效分类,CSFL‑GDBN由GRBM和RBM堆叠而成,在其底层的输入数据层对来自不同通道的数据进行多个GRBM训练,提取各通道的信号特征,接下来将提取到的分通道特征在下一层特征融合层进行融合,最后对融合特征再抽象后进行分类,得到SSMVEP的刺激目标信息;本发明能够自动提取信号特征,不易丢失有用信息,多通道融合机制使提取到的特征包含多通道脑电信号中的空间信息,具有识别速度快、识别正确率个体间表现稳定的优点。
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公开(公告)号:CN115040143A
公开(公告)日:2022-09-13
申请号:CN202210659754.2
申请日:2022-06-13
申请人: 西安交通大学
IPC分类号: A61B5/378
摘要: 一种基于FHN‑PSD或FHN‑STFTCSP运动想象时频能量增强及特征响应检测方法,先进行多通道MI数据采集,然后使用巴特沃斯和IIR陷波滤波器滤波,接着提取了视觉提示开始后0.5‑2.5秒的时间段;然后进行FHN模型参数初始化及FHN模型处理,将预处理后的信号和噪声送入到FHN模型进行随机共振处理,再基于PSD或STFTCSP方法提取信号特征,然后通过分类器分类,最后进行标签匹配检测;本发明实现用噪声能量去增强时频信息,大大增加了MI特征响应的鲁棒性和识别正确率。
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公开(公告)号:CN116077304B
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202211592529.8
申请日:2022-12-12
申请人: 西安交通大学
IPC分类号: A61H1/02 , A61B5/372 , A61B5/375 , A61B5/383 , A61B5/386 , A61B5/378 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06F3/01 , G16H20/30
摘要: 本发明涉及基于ErrP‑MI混合BCI的手康复训练系统,属于脑‑机接口技术领域。所述系统将非平稳性强、需要长时间训练才可稳定产生的运动想象信号与平稳性强且可固有产生的错误相关电位信号相结合构建双模态混合BCI,通过错误相关电位对运动想象的识别结果进行修正,以克服单模态MI脑‑机接口在线识别难度大、需要训练才可稳定使用的缺点,既实现了在康复训练中MI对与之相对应效应器的直接控制与闭环反馈,又能够更准确对患者的运动意图进行反馈,增强了康复效果,提升了康复训练效率。
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公开(公告)号:CN116077304A
公开(公告)日:2023-05-09
申请号:CN202211592529.8
申请日:2022-12-12
申请人: 西安交通大学
IPC分类号: A61H1/02 , A61B5/372 , A61B5/375 , A61B5/383 , A61B5/386 , A61B5/378 , G06F18/24 , G06F18/10 , G06F3/01 , G16H20/30
摘要: 本发明涉及基于ErrP‑MI混合BCI的手康复训练系统,属于脑‑机接口技术领域。所述系统将非平稳性强、需要长时间训练才可稳定产生的运动想象信号与平稳性强且可固有产生的错误相关电位信号相结合构建双模态混合BCI,通过错误相关电位对运动想象的识别结果进行修正,以克服单模态MI脑‑机接口在线识别难度大、需要训练才可稳定使用的缺点,既实现了在康复训练中MI对与之相对应效应器的直接控制与闭环反馈,又能够更准确对患者的运动意图进行反馈,增强了康复效果,提升了康复训练效率。
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公开(公告)号:CN115040143B
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202210659754.2
申请日:2022-06-13
申请人: 西安交通大学
IPC分类号: A61B5/378
摘要: 一种基于FHN‑PSD或FHN‑STFTCSP运动想象时频能量增强及特征响应检测方法,先进行多通道MI数据采集,然后使用巴特沃斯和IIR陷波滤波器滤波,接着提取了视觉提示开始后0.5‑2.5秒的时间段;然后进行FHN模型参数初始化及FHN模型处理,将预处理后的信号和噪声送入到FHN模型进行随机共振处理,再基于PSD或STFTCSP方法提取信号特征,然后通过分类器分类,最后进行标签匹配检测;本发明实现用噪声能量去增强时频信息,大大增加了MI特征响应的鲁棒性和识别正确率。
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公开(公告)号:CN114997315B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202210659874.2
申请日:2022-06-13
申请人: 西安交通大学
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/0985 , A61B5/369 , G06N3/048
摘要: 一种基于多通道脑电图集成的错误相关电位分类方法,先从原始脑电信号中选取九个脑电通道,对九个脑电通道的信号进行预处理,将一维的脑电信号转化为二维的脑电图;然后构建基于注意力的卷积神经网络AT‑CNN模型,设置网络参数;再构建神经网络集成模型,设置网络参数;最后采用两阶段集成方法,得到最终的错误相关电位分类结果;本发明提升错误相关电位分类性能。
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公开(公告)号:CN116186532A
公开(公告)日:2023-05-30
申请号:CN202211592470.2
申请日:2022-12-12
申请人: 西安交通大学
IPC分类号: G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2411 , G06F3/01 , A61B5/372 , A61B5/00
摘要: 本发明涉及一种基于ErrP的运动想象算法在线自适应方法,用于解决MI脑机接口系统识别算法在线分类准确率的问题。本发明方法通过检测ErrP对MI在线识别结果校正,从而生成MI试次的伪标签,并将带标签的在线MI脑电数据用于其识别算法的在线自适应,通过在线自适应的方法提高MI识别算法在线准确率。本发明利用ErrP脑电信号对MI识别算法进行在线自适应训练,而因ErrP脑电信号自身平稳性强,且分类准确率高,因此提高了MI分类器的在线分类准确性,从而在使用者不同状态下都能保持MI‑BCI系统较高的在线性能及可用性,推进了MI‑BCI在临床、控制等方面的应用,具有重要的理论研究价值。
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公开(公告)号:CN114997315A
公开(公告)日:2022-09-02
申请号:CN202210659874.2
申请日:2022-06-13
申请人: 西安交通大学
摘要: 一种基于多通道脑电图集成的错误相关电位分类方法,先从原始脑电信号中选取九个脑电通道,对九个脑电通道的信号进行预处理,将一维的脑电信号转化为二维的脑电图;然后构建基于注意力的卷积神经网络AT‑CNN模型,设置网络参数;再构建神经网络集成模型,设置网络参数;最后采用两阶段集成方法,得到最终的错误相关电位分类结果;本发明提升错误相关电位分类性能。
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公开(公告)号:CN110251064A
公开(公告)日:2019-09-20
申请号:CN201910644467.2
申请日:2019-07-17
申请人: 西安交通大学
IPC分类号: A61B3/02 , A61B3/028 , A61B5/0484
摘要: 基于运动视觉诱发电位的视敏度检测方法,先设计同心圆环刺激范式,再设计刺激范式空间频率梯度,然后进行脑-机接口平台搭建与刺激范式呈现,对脑电结果进行视敏度阈值判定,最后进行视敏度检测结果反馈;本发明通过设计一种用于视敏度检查的同心圆环稳态运动视觉诱发电位(SSMVEP)范式,并提出相应的阈值判定标准,得出脑电客观视敏度值,为眼科检查中视敏度的检测提供一种客观且定量的测量方法。
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