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[发明专利]基于脑电信号通道注意力卷积神经网络的身份识别方法-CN202110544789.7在审
发明人：郜东瑞;张云霞;李鑫;王宏宇;郑文银;王珂杰;严明靖;汪漫青;张欢;张永清 -专利权人：成都信息工程大学
申请日： 2021-05-19 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑电信号通道注意力卷积神经网络的身份识别方法，包括以下步骤：S1、从情感脑电数据库中选择不同通道的EEG信号作为原始信号；S2、利用带通滤波器去除原始信号中的眼电伪迹信号以及工频干扰信号，得到纯净的情感脑电信号；S3、将预处理之后的情感脑电信号输入深度学习身份识别模型中，利用深度学习算法对情感脑电信号进行身份识别。本发明选用了情感EEG信号进行身份识别，情感EEG易于获取，身份识别方法更具有普适性和泛化性。本发明缩短了前层和后层之间连接的神经元数量，减轻了梯度消失问题，加强特征传播和减少网络参数更有效的利用了不同情感状态的EEG信号特征，从而有效的进行情感脑电信号的身份识别。
基于电信号通道注意力卷积神经网络身份识别方法

[发明专利]一种运动想象脑电信号分类方法及系统-CN202110454184.9在审
发明人：牛屹;陈凌云;秦雪;刘玉雪 -专利权人：山东师范大学
申请日： 2021-04-26 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明提供了一种运动想象脑电信号分类方法及系统，利用第一分类模型对运动想象脑电原始数据进行时间空间特征的提取和分类；利用第二分类模型对运动想象脑电微分熵进行时间空间特征的提取和分类；利用第三分类模型对运动想象脑电似熵进行时间空间特征的提取和分类；将不同维度的分类结果进行融合，得到最终分类结果。本发明根据信号的不同，进行分别处理，再融合不同维度的特征分类结果，能够提升运动想象脑电信号的分类精度。
一种运动想象电信号分类方法系统

[发明专利]一种基于EEG信号的焦虑状态神经调控方法及系统-CN202110365803.7在审
发明人：韩越;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EEG信号的焦虑状态神经调控方法及系统，该方法包括EEG信号采集设备对佩戴者进行脑电信号采集，对采集到的脑电信号进行放大并编码，然后传输到数据分析系统进行分析和识别分类；数据分析系统将分类结果传入电磁调控系统，以触发电磁调控系统，向用户目标脑区发送刺激；调控结束后，电磁调控系统向用户反馈当前调控的实时效果。本发明不仅可实现对脑电波的收集、分析和识别分类，还能区分使用者焦虑程度，根据不同焦虑程度触发电磁调控系统施加对应的电磁刺激，达到针对性缓解焦虑的有益效果。
一种基于 eeg 信号焦虑状态神经调控方法系统

[发明专利]一种基于EEG信号的大小便排泄预警方法、系统-CN202110365832.3在审
发明人：韩越;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EEG信号的大小便排泄预警方法、系统，该方法包括：EEG信号采集设备对用户进行EEG信号的采集，并将采集到的EEG信号传输至数据分析系统；数据分析系统对EEG信号进行处理，得到纯净的EEG信号，再对纯净的EEG信号进行分析，得到目标特征值，将目标特征值输入到算法模型中进行分类识别，以评估用户当前对排泄的控制状态；数据分析系统在通过所述控制状态检测到用户处于排便感时，向扩音设备发送语音提示信息，提醒工作人员提前处理用户的排便问题。本发明实现了预测和监测排便事件的智能化，提高了检测效率，降低了人工成本。
一种基于 eeg 信号大小便排泄预警方法系统

[发明专利]一种基于EEG信号的帕金森疾病筛查方法及系统-CN202110365836.1在审
发明人：沈阳;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EEG信号的帕金森疾病筛查方法及系统，该方法包括以下步骤：EEG设备采集用户的EEG信号，对采集到的EEG信号进行预处理、编码，并进行传输至检测算法系统；检测算法系统从EEG信号中提取普通特征和高级特征，利用深度学习算法对普通特征和高级特征进行分析，得到帕金森疾病发病概率评级。本发明能够自动化识别帕金森症早期EEG特征，能提前3‑5年对发病情况进行预测、预警；针对发病概率、发病时间、病情程度进行多维度预测；方法仅需佩戴检查设备进行短时间静息EEG采集，快速高效，易于大规模推广。
一种基于 eeg 信号帕金森疾病方法系统

[发明专利]一种基于睡眠分期的阿尔兹海默症筛查方法、系统-CN202110365837.6在审
发明人：沈阳;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于睡眠分期的阿尔兹海默症筛查方法、系统，该方法包括以下步骤：BCI设备采集用户睡眠过程中EEG信号，并传输至睡眠分期算法系统；睡眠分期算法系统对用户的EEG信号进行特征提取及分析，判别出睡眠状态并进行分期；早期筛查系统对睡眠分期结果进行特征提取及分析，判别用户是否处于阿尔兹海默症早期发病高风险阶段。该方法实现对阿尔兹海默症早期征兆进行判别，能提前对阿尔兹海默症高概率发病进行预警，并有效介导早期干预，且方法便捷快捷，易于大规模筛查。
一种基于睡眠分期阿尔兹海默症筛查方法系统

[发明专利]一种基于EEG信号的梦境交互方法、系统-CN202110365846.5在审
发明人：沈阳;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-06 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EEG信号的梦境交互方法、系统，该方法包括以下步骤EEG设备采集用户睡眠状态下的EEG信号，对EEG信号进行初步处理后传输至数据分析系统；数据分析系统提取EEG信号的特征值，将特征值送入算法模型，对梦境进行识别；梦境交互系统对识别到的梦境信息进行编码和存储，并对用户梦境进行主动引导。该方法实现了对用户的梦境的检测，对梦境内容的识别记录，以及对梦境的引导和调整。
一种基于 eeg 信号梦境交互方法系统

[发明专利]基于深度神经网络技术的脑电EEG信号去噪方法及系统-CN202110372639.2在审
发明人：沈阳;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度神经网络技术的脑电EEG信号去噪方法及系统。其中方法包括以下步骤：(1)通过EEG设备采集用户脑电EEG信号，并对脑电EEG信号进行传输；(2)通过瞬时噪声的判别与去除子系统获取脑电EEG信号，对脑电EEG信号进行分割以及对噪声进行识别，并进行噪声的去除；(3)通过对脑电EEG信号整体状态进行判断，判别用户所处的状态，并使用去噪算法对整体的状态噪声进行去除；(4)通过报告子系统，输出去噪过程中的噪声分析及去除结果。本方法具有适应性强，自动化的特点，可以适配于不同设备和被试状态，噪声去除过程可以全自动进行，无需人为判别，使用门槛低，并且易于广泛推广。
基于深度神经网络技术 eeg 信号方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的睡眠分期方法、系统-CN202110372662.1在审
发明人：马鹏程;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的睡眠分期方法及系统，该方法包括EEG信号采集设备采集用户整晚的睡眠EEG信号，对睡眠EEG信号进行预处理后传输到数据分析系统；数据分析系统采用卷积神经网络CNN对睡眠EEG信号进行分类，得到整晚睡眠分期结果；后处理系统对整晚睡眠分期结果的持续性和合理性进行分析。该方法可以实时获取人的睡眠分期状态，并对整晚睡眠分期持续性和合理性的分析，提升了分析的效率和准确性，且拓宽了检测的应用场景。
一种基于卷积神经网络睡眠分期方法系统

[发明专利]一种基于卷积神经网络的疲劳检测方法、系统-CN202110372671.0在审
发明人：马鹏程;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的疲劳检测方法及系统，该方法包括EEG信号采集设备采集用户的EEG信号，对EEG信号进行预处理后传输到数据分析系统；数据分析系统根据提取EEG信号的特征，传输至判断识别系统；判断识别系统通过卷积神经网络算法识别用户疲劳状态。该方法实现对脑波疲劳状态检测的智能化，提高了检测准确率，降低检测时间，拓宽了检测的应用场景。
一种基于卷积神经网络疲劳检测方法系统

[发明专利]一种基于LightGBM算法的睡眠分期方法、系统-CN202110372674.4在审
发明人：马鹏程;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于LightGBM算法的睡眠分期方法、系统，包括EEG信号采集设备对用户进行EEG信号采集，并将采集到的EEG信号传输到数据分析系统；数据分析系统对EEG信号进行特征提取，并通过LightGBM分类算法进行睡眠分期。该方法可实现根据使用者EEG睡眠周期信号来对睡眠状态进行智能化分期，拓宽了应用场景，提升了检测效率。
一种基于 lightgbm 算法睡眠分期方法系统

[发明专利]一种基于EEG信号的情绪状态调控方法、系统-CN202110372698.X在审
发明人：沈阳;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EEG信号的情绪状态调控方法、系统，该方法包括以下步骤：BCI设备对佩戴者进行EEG电信号采集，对采集到的EEG信号进行预处理，然后传输到情绪分析算法系统；情绪分析算法系统对情绪状态进行判别，并对引导情绪发生的重点脑区进行识别，最终生成干预方案，发送到BCI设备中的电路设备；电路设备接收干预方案，产生模拟刺激信号并传输到BCI设备中的刺激引导装置，由刺激引导装置产生经颅直流电刺激tDCS，对用户头皮进行刺激调节。本发明可针对用户情绪状态进行实时监测，并根据不同情绪程度触发调控系统施加对应的刺激，达到智能化、实时化调控情绪的有益效果。
一种基于 eeg 信号情绪状态调控方法系统

[发明专利]基于脑电EEG信号的梦境判别方法及系统-CN202110373217.7在审
发明人：周天颖;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑电EEG信号的梦境判别方法及系统。其中方法包括以下步骤：脑电EEG采集设备采集用户睡眠状态下的EEG信号，并在预处理后传输至算法分析子系统；算法分析子系统提取EEG信号的特征，将其送入基于深度学习的算法模型，对梦境进行识别，以得到梦境的场景和用户在梦境中的情绪特征；梦境报告子系统根据梦境的场景和用户在梦境中的情绪特征，自动绘制生成报告并向用户输出。该方法实现了对用户梦境的自动化检测与识别，并可向用户进行报告反馈，提升了对梦境识别的正确性和效率。
基于 eeg 信号梦境判别方法系统

[发明专利]一种基于网络拓扑描述的脑电信号分析方法-CN202110521739.7在审
发明人：李天睿 -专利权人：李天睿
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：一种基于网络拓扑描述的脑电信号分析方法，包括以下步骤：采集脑电波信号，将每个信道的数据表征为1各节点，基于节点间的欧氏距离或马氏距离构建脑电信号网络；通过确定性游走方法提取脑电信号网络的网络特征，包括瞬态长度和循环长度，同时提取网络图的部分统计特征以及熵特征，包括聚类系数、路径长度、信息熵，并对提取的特征进行组合；使用分类器对该网络特征分别进行识别，最终组合各项特征的分类结果，通过加权的方法计算得分，得分=0.8*确定性游走得分+0.2*统计特征/信息熵特征得分，并选取0.5作为阈值，以得分是否超过0.5判断该脑电波信号的类型。本方法主要采用网络拓扑结构的静态描述和动态演化规律。
一种基于网络拓扑描述电信号分析方法

[发明专利]一种基于EEG信号的阿尔兹海默症神经调控方法、系统-CN202110371838.1在审
发明人：沈阳;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EEG信号的阿尔兹海默症神经调控方法、系统，该方法包括以下步骤：神经调控仪采集用户的EEG信号，并对采集到的EEG信号进行预处理，然后传输到终端算法系统；终端算法系统对大脑功能状态进行判别，推测脑功能异常反应区域，最终生成刺激方案，发送到神经调控仪；神经调控仪将经颅直流电刺激tDCS发出，对用户头皮进行调节。本发明可在智能化监测、判断阿尔兹海默症的同时，实现对阿尔兹海默症病情的控制和缓和，同时尽可能地降低了副作用，显著改善患者病情。
一种基于 eeg 信号阿尔兹海默症神经调控方法系统