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公开(公告)号：CN113240698A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110540075.9
申请日：2021-05-18
申请人： 长春理工大学
摘要： 一种多类分割损失函数及其构建方法和应用，涉及深度学习与医学影像处理领域，解决了现有技术存在的类间不平衡、分割精度差的问题。本发明包括：设定基础损失函数；根据基础损失函数，设定限制权重，用于调整分割目标对应的损失函数权重；组合基础损失函数与限制权重得到多类分割损失函数。本发明具有显著抑制类间不平衡问题对脊椎组织影像的多类分割的影响、提高全卷积神经网络分割性能的优点，提升了脊椎组织影像分割效果，增强了损失函数的分割性能，其在深度学习与医学影像处理技术领域有极高的应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN113240014A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110538676.6
申请日：2021-05-18
申请人： 长春理工大学
摘要： 一种二类分割损失函数及其构建方法和应用，涉及深度学习与医学影像处理领域，解决了现有技术存在的背景不平衡、分割精度差的问题。本发明通过设定基础损失函数、设定适用于基础损失函数的限制项，设定平衡量，通过平衡量组合基础损失函数与限制项得到二类分割损失函数。本发明显著抑制了椎间盘组织图像分割时分割目标不平衡所带来的假阳性影响，提高了全卷积神经网络和二类分割损失函数的分割性能，提升了分割效果，在深度学习与医学影像处理技术领域具有极高的应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN110286757A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910514668.0
申请日：2019-06-14
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： G06F3/01
摘要： 本发明涉及脑机接口技术领域，具体涉及一种基于混合现实的可穿戴式脑机接口系统及控制方法。本发明包括视觉刺激模块、脑电采集模块、脑电处理模块以及信号输出模块；视觉刺激模块用于提供可以诱发事件相关电位的混合现实视觉刺激；脑电采集模块用于采集视觉刺激下大脑皮层产生的诱发电位，将所采集诱发电位进行信号放大输出脑电信号；脑电处理模块用于对接收到的脑电信号进行滤波、光滑化、降采样处理，得到性能更好的脑电信号；信号输出模块用于对处理过后的信号进行进一步的分析，输出脑电信号所要表达的信息并将其转化为控制指令通过WiFi发送到外部设备，实现对外部设备的控制。
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公开(公告)号：CN110262658A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910514978.2
申请日：2019-06-14
申请人： 长春理工大学
摘要： 本发明涉及脑机接口技术领域，具体涉及一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统及实现方法。本发明包括：包括信息采集部分、信号处理部分、分类识别部分和反馈环节四个组成部分，所述信息采集部分用于采集大脑的脑电信号，所述信号处理部分将采集到的脑电信号去除原始信号其中的眼电、心电以及信号干扰，所述分类识别部分用于实现字符输出，所述反馈环节将分类识别部分的效果反馈给用户，所述信息采集部分上还设有视觉刺激设备。
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公开(公告)号：CN107168533A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710319613.5
申请日：2017-05-09
申请人： 长春理工大学
CPC分类号： G06F3/015 , G06K9/6269
摘要： 本发明涉及一种基于集成支持向量机的P300拼写器脑机接口系统训练集扩展方法，其特征在于具体包括以下步骤：使用基于名人熟悉人脸的P300拼写器脑机接口系统进行EEG脑电数据采集获取训练集样本；对训练集样本进行预处理，过叠加平均不同两组EEG脑电数据的方法进行训练集样本数量的扩展；对叠加平均后的EEG脑电数据进行降采样，将降采样后所有电极的EEG脑电数据按照固定的电极顺序进行排列形成特征向量；采用集成支持向量机算法对特征向量进行分类，得到系统正确输入字符的结果。其是针对集成支持向量机需要使用大量的训练集样本进行训练以确保分类性能的缺陷，提出了通过叠加平均不同两组脑电信号的方法扩展训练集的样本数量的方法。
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公开(公告)号：CN110262658B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910514978.2
申请日：2019-06-14
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： G06F3/01 , G06F18/214 , G06F18/24
摘要： 本发明涉及脑机接口技术领域，具体涉及一种基于强化注意的脑机接口字符输入系统及实现方法。本发明包括：包括信息采集部分、信号处理部分、分类识别部分和反馈环节四个组成部分，所述信息采集部分用于采集大脑的脑电信号，所述信号处理部分将采集到的脑电信号去除原始信号其中的眼电、心电以及信号干扰，所述分类识别部分用于实现字符输出，所述反馈环节将分类识别部分的效果反馈给用户，所述信息采集部分上还设有视觉刺激设备。
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公开(公告)号：CN113240698B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202110540075.9
申请日：2021-05-18
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： G06T7/194 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06V10/774
摘要： 一种多类分割损失函数及其构建方法和应用，涉及深度学习与医学影像处理领域，解决了现有技术存在的类间不平衡、分割精度差的问题。本发明包括：设定基础损失函数；根据基础损失函数，设定限制权重，用于调整分割目标对应的损失函数权重；组合基础损失函数与限制权重得到多类分割损失函数。本发明具有显著抑制类间不平衡问题对脊椎组织影像的多类分割的影响、提高全卷积神经网络分割性能的优点，提升了脊椎组织影像分割效果，增强了损失函数的分割性能，其在深度学习与医学影像处理技术领域有极高的应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN110347242A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910455137.9
申请日：2019-05-29
申请人： 长春理工大学
摘要： 本发明涉及一种基于空间和语义一致的视听觉脑机接口拼写系统及其方法，在拼写系统中，视听觉刺激装置采用基于空间和语义一致的视听觉实验范式对被试者产生关于目标字符的视觉和听觉刺激；脑电信号采集装置采集被试者的脑电信号；计算机对脑电信号数据进行数据预处理，得到预处理后的脑电信号数据；计算机对预处理后的脑电信号数据进行特征提取与分类，得到分类结果，并将分类结果发送至输出显示设备。本发明通过将视觉刺激和听觉刺激的空间特征和语义特征相结合，实现视听觉双模态刺激的空间和语义一致性，相比于单一的视觉刺激或者听觉刺激，能够诱发更大幅度的ERPs，从而提高脑机接口的性能。
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公开(公告)号：CN113240014B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110538676.6
申请日：2021-05-18
申请人： 长春理工大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06N3/04 , G06T7/194 , G06V10/774
摘要： 一种二类分割损失函数及其构建方法和应用，涉及深度学习与医学影像处理领域，解决了现有技术存在的背景不平衡、分割精度差的问题。本发明通过设定基础损失函数、设定适用于基础损失函数的限制项，设定平衡量，通过平衡量组合基础损失函数与限制项得到二类分割损失函数。本发明显著抑制了椎间盘组织图像分割时分割目标不平衡所带来的假阳性影响，提高了全卷积神经网络和二类分割损失函数的分割性能，提升了分割效果，在深度学习与医学影像处理技术领域具有极高的应用和推广价值。
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