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[发明专利]一种基于P300信号的智能脑控系统及康复设备-CN202010737661.8有效
发明人：于扬;刘凯玄;曾令李;刘亚东;周宗潭;胡德文;唐景昇 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于P300信号的智能脑控系统及康复设备，包括：控制模块及分别与其相连的脑电信号采集处理模块、深度及距离判别模块、目标识别模块和操作执行模块，控制模块用于综合处理脑电信号采集处理模块、深度及距离判别模块和目标识别模块发送的信息，并将处理结果实时反馈给操作执行模块，同时，将操作执行模块做出的相关操作反馈给脑电信号采集处理模块、深度及距离判别模块和目标识别模块。本发明具有适用范围广，实用性强，鲁棒性高的优点。
一种基于 p300 信号智能系统康复设备

[发明专利]一种基于多脑BCI的目标增强判读方法和装置-CN202211211913.9在审
发明人：于扬;卢盖;张壹帆;叶泽祺;刘迎欣;储星星;吴思凯;曾令李 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多脑BCI的目标增强判读方法和装置，包括获取多名被试者看到当前组测试图片时的脑电数据并进行预处理；将多名被试者的当前组的预处理后的脑电数据输入至分类器中进行训练更新分类器的参数；获取下一组测试图片作为当前组测试图片，重复上述步骤，直至完成预设组测试图片的分类，得到预设组的输出分数，输出分数最高对应的一组测试图片中含有目标图片。结合了多脑的先天优势，在相同的时间内获得了更多的信息，将多人的脑电数据通过对齐算法对齐都叠加平均可以增加脑电信号的信噪比，进而增加分类精度；或者通过与被试者数量对应的分类器单独得到每一个被试者的输出分数再叠加，在保障效率的同时，可有效提高目标判读的精度。
一种基于 bci 目标增强判读方法装置

[发明专利]面向多站点三维影像的联邦深度学习方法及系统-CN202110019107.0有效
发明人： 曾令李;范智鹏;胡德文;沈辉;苏建坡;高凯 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多站点三维影像的联邦深度学习方法及系统，本发明包括单个站点分别使用私有数据对深度学习网络模型进行本轮训练，完成本轮训练后将本轮训练得到梯度信息发送给中央计算服务器，收到返回的全局梯度信息后采用全局梯度信息更新深度学习网络模型，然后选择继续迭代训练或结束。本发明可利用单一站点有限的私有数据、安全地联邦全局梯度信息协同更新的联邦深度学习方法来从三维影像中实现对目标区域有效特征的提取，有助于打破现有法律规定下不同站点之间数据所有权问题和分享的壁垒，鼓励更多拥有同种类三维数据的站点加入联邦以丰富可安全聚合的全局信息，得到更稳健有效的、普适性更强的联邦三维深度分类模型。
面向站点三维影像联邦深度学习方法系统

[发明专利]基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类方法和系统-CN202010738839.0有效
发明人：胡德文;秦键;沈辉;曾令李 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-07-28 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏池化图卷积的功能连接精神疾病分类方法和系统，包含下述特征提取方法包括根据模板对预处理后的功能磁共振脑成像数据提取每个脑区的平均时间序列，计算每两个脑区之间的时间序列的相关性得到功能连接矩阵；根据功能连接矩阵构建脑区之间的邻接关系矩阵；将功能连接矩阵作为节点的特征，邻接关系矩阵作为节点的边，构建功能连接图作为提取得到的样本特征。本发明方法能够表示功能连接的图结构，自动学习不同尺度的图特征嵌入，对功能连接具有更强的表达能力，本发明通过构建功能连接图作为提取得到的样本特征，样本特征可用于实现精神疾病的分类特征且对常见的精神疾病分类精度高，并且模型可在不同中心数据之间可迁移。
基于稀疏图卷功能连接精神疾病分类方法系统

[发明专利]一种基于脑电信号特征融合的认知负荷评估方法-CN202210757622.3在审
发明人： 曾令李;刘迎欣;于扬;叶泽祺;周宗潭;胡德文 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-06-30 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑电信号特征融合的认知负荷评估方法，包括采集被试者不同认知负荷水平对应的脑电信号；对脑电信号进行预处理；对预处理后的脑电信号进行特征提取，分别提取得到功率谱密度、功能连接性和微状态特征；对功率谱密度、功能连接性和微状态特征进行特征融合，得到不同认知负荷水平下的融合后的特征，将不同认知负荷水平下的融合后的特征输入至训练好的分类模型后进行分类，得到分类评估结果。通过对脑电信号进行分析，对认知负荷进行准确识别，防止了过度的认知负荷导致的操作错误可能会导致严重的安全隐患以及认知负荷过低造成的认知资源浪费，有效提高人机交互系统的效率。
一种基于电信号特征融合认知负荷评估方法

[发明专利]多人多维识别模型协同决策系统及方法-CN202011447933.7有效
发明人： 曾令李;叶泽祺;于扬;周宗潭;胡德文;李月昊 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种多人多维识别模型协同决策系统及方法。所述多人多维识别模型协同决策系统包括多维识别模型及计算处理模块，所述多维识别模型为将MD个备选任务抽象布局到一个包含MD个节点的D维结构空间中，K个决策者在D维结构空间中识别待识别任务，每个决策者负责M个包含MD‑1个备选任务的D‑1维次空间块，识别待识别任务处于哪个D‑1维次空间块中，所述计算处理模块通过计算所有决策者的识别结果，获得待识别任务所在的多维坐标(C1,C2,…CD‑1,CD)的全部值或部分值，以获得识别结果或识别区域，当K＝D时，可获得待识别任务所在的多维坐标的全部值。本发明利用脑机接口多人协同决策，通过多个维度的坐标可以实现识别多个任务，识别速度高，并突破了传统范式对可识别任务个数的限制。
多人多识别模型协同决策系统方法

[发明专利]一种结合眼动仪与异步运动想象技术实现虚拟鼠标的方法-CN202110115741.4有效
发明人：于扬;叶泽祺;曾令李;周宗潭;胡德文;卢惠民 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种结合眼动仪与异步运动想象技术实现虚拟鼠标的方法包括如下步骤：步骤S1、通过眼动信号实现鼠标的移动功能：通过眼动仪实时采集用户的视觉轨迹，获得用户眼动注视点的坐标，并对用户眼动注视点的坐标进行数据处理，将虚拟鼠标的指针位置与用户的视觉轨迹建立关联，实现虚拟鼠标的移动功能；步骤S2、通过运动想象实现鼠标的左右键点击功能：用户想象左右键相关联的动作，通过解码运动区的脑电波信号，实现鼠标的左右键点击功能。本发明结合眼动仪与异步运动想象技术实现虚拟鼠标进行目标选择，使得用户可以不采取任何动作，只凭眼睛与大脑就实现对计算机的远程遥控。
一种结合眼动仪异步运动想象技术实现虚拟鼠标方法

[发明专利]基于RIDE算法的多人协同实现单trial的ERP信号检测方法-CN202011447919.7在审
发明人： 曾令李;叶泽祺;于扬;周宗潭;胡德文;谢丰钰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-12-11 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RIDE算法的多人协同实现单trial的ERP信号检测方法，将原本只由一名被试者完成的ERP信号检测任务分配给四个人协同完成，通过RIDE算法克服了个体差异，将单人多trial串行的任务转化为多人单trial并行，实现了多人单个trial的ERP信号检测，成倍地提高了ERP信号检测的识别效率。并根据每名被试者的识别能力，赋予他们相应的投票权重，进而将RIDE的平均步骤改进为加权平均并命名为WRIDE，在一定程度上提高了系统的识别准确率。
基于 ride 算法协同实现 trial erp 信号检测方法

[发明专利]一种基于最优传输映射的脑影像二维卷积深度学习方法-CN202010910497.6在审
发明人： 曾令李;高凯;胡德文;沈辉;范智鹏 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-09-02 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于最优传输映射的脑影像二维平面图像映射方法，包括获取待映射的脑影像数据；将脑影像数据重建脑皮层三维网格表面，并获取三维网格顶点的形态学测量值；将脑皮层三维网格表面映射为二维平面并进行网格化；将三维网格顶点的形态学测量值映射到二维平面，得到二维平面图像；对生成的二维平面图像进行深度学习或深度迁移学习。本发明实现了成熟的二维卷积神经网络模型在三维/四维脑影像数据上的运用，克服了三维/四维脑影像数据缺乏性能优良的深度学习模型的瓶颈，可利用二维卷积神经网络模型进行迁移学习，解决了脑影像样本小而模型训练难的问题。
一种基于最优传输映射影像二维卷积深度学习方法

[发明专利]基于三维卷积的人机交互式颅内电极定位方法与系统-CN201910156119.0有效
发明人： 曾令李;苏建坡;胡德文;沈辉;汤鹏飞 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： A61B34/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维卷积的人机交互式颅内电极定位方法与系统，本发明通过结合被试在术前的MRI三维脑影像和术后的CT三维脑影像，将MRI脑影像分割生成检测电极的目标区域掩模图像；对配准后的CT脑影像进行三维卷积运算，根据掩模图像提取出检测电极的目标区域并提取待筛选电极信号图像；根据术前的埋设电极信息对待筛选电极信号图像进行筛选得到正确的电极图像并人机交互进行编号。本发明通过卷积运算提高电极图像的区分能力，有效提高了颅内电极在CT脑影像中的区分度，方便了计算机的自动识别，并通过高效的人机交互手段进行电极筛选和编号，有利于准确定位颅内电极在人脑中的坐标，具有原理简单、实现方便、结果稳定的优点。
基于三维卷积人机交互式电极定位方法系统

[发明专利]基于AR眼镜的脑控系统-CN202010807214.5在审
发明人： 曾令李;刘凯玄;于扬;刘亚东;周宗潭;胡德文 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于AR眼镜的脑控系统，其包括：AR眼镜，用于显示刺激界面；计算机，用于目标识别；脑电信号分析处理模块，用于采集处理脑电信号；所述AR眼镜、计算机及脑电信号分析处理模块工作在一个局域网里，所述计算机起到服务端的功能，所述AR眼镜和脑电信号分析处理模块起到用户端的功能。本发明具有结构更简单、操作更加简便、准确率高等优点。
基于 ar 眼镜系统

[发明专利]基于动态功能连接的个体认知能力预测方法和系统-CN202010613084.1在审
发明人：沈辉;范良伟;胡德文;秦键;曾令李;李明 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-06-30 - 公布日： 2020-10-02 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态功能连接的个体认知能力预测方法和系统，方法包括采集静息状态下的功能磁共振成像数据，将其预处理后通过脑模板提取各个脑区的平均时间序列信号，使用滑动时间窗口计算构建动态功能连接矩阵并作为输入的高维大脑动态描述原始数据，构建一个卷积和长短时记忆网络结合的模型，将动态功能矩阵和对应的认知行为数据送入模型进行训练和测试，实现对认知能力的预测。本发明充分利用了脑功能连接的动态信息，利用了深度学习方法在处理大数据上的优势，计算迅速，预测效果理想，可预测人群的多种行为数据，不依赖于成像信号的幅值绝对值、不同MRI机器间可迁移、预测性能优良。
基于动态功能连接个体认知能力预测方法系统

[发明专利]一种基于脑组织基因表达预测个体年龄信息的方法-CN202010421537.0在审
发明人：刘伟;秦键;曾令李;沈辉;胡德文 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2020-05-18 - 公布日： 2020-07-31 - 主分类号： G16B25/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑组织基因表达预测个体年龄信息的方法、系统、介质及设备，属于年龄预测技术领域，用于解决目前年龄预测精度低的技术问题，采用的技术方案为：获取待预测个体的脑组织样本的全基因组表达数据；筛选全基因组表达数据中与年龄具有显著相关关系的基因，作为特征基因；将特征基因输入至预先建立的年龄回归模型中，预测待预测个体的年龄信息。本发明的基于脑组织基因表达预测个体年龄信息的方法、系统、介质及设备均具有准确率高、鲁棒性强、可以覆盖胚胎早期样本等优点。
一种基于组织基因表达预测个体年龄信息方法

[发明专利]基于EEG-fMRI的癫痫异常放电位点定位系统-CN201711025349.0有效
发明人： 曾令李;苏建坡;胡德文;沈辉 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EEG‑fMRI的癫痫异常放电位点定位方法及系统，方法步骤包括：同步采集病人静息态下脑电数据、功能磁共振成像数据并预处理；标记出发作间期的痫性放电时间点及对应的持续时长；将脑电数据、功能磁共振成像数据在时间上对准，选取功能磁共振成像数据的图像帧提取灰质部分信号进行层次聚类构建痫性放电灰质模板；标记痫性放电相关时间点，获取预期的BOLD时间信号并通过广义线性模型进行相关分析找出与痫性放电活动相关的脑区，综合获取癫痫异常放电位点。本发明通过脑电‑功能核磁共振融合分析有效扩充了医生标记的痫性放电时间点，提高了异常放电位点定位的准确率，具有原理简单、实现方便、结果稳定的优点。
异常放电放电功能磁共振成像位点定位时间点癫痫脑电数据预处理功能核磁共振广义线性模型层次聚类持续时长放电活动时间信号同步采集静息态图像帧预期的准确率构建间期脑电脑区位点对准分析融合医生

[发明专利]一种基于皮层顶点云的大脑局部形态特征描述方法-CN201711025350.3有效
发明人： 曾令李;胡德文;彭立旻;李福全;沈辉;郭裕兰 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2017-10-27 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于皮层顶点云的大脑局部形态特征描述方法，实施步骤包括：获取脑结构磁共振成像的原始数据；根据脑结构磁共振成像进行皮层顶点云采样并重构获取大脑曲面重构图像；针对大脑曲面重构图像的目标局部区域选取关键点，确定关键点的局部表面；使用旋转投影统计量算法RoPS提取局部表面的三维特征描述量，从而得到局部表面对应的皮层局部形态特征描述。本发明具有计算迅速、数据处理效果理想，使用顶点云描述的大脑皮层局部形态特征不依赖于成像信号的幅值绝对值、不同MRI机器间可迁移、分类判别性能优良的优点。
一种基于皮层顶点大脑局部形态特征描述方法

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