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[发明专利]一种基于脑电网络的在线情绪反馈调控系统-CN202310817901.9在审
发明人：徐鹏;李存波;汪义锋;牟宇锋;汤骐;张舒涵;李发礼;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：该发明公开了一种基于脑电网络的在线情绪反馈调控系统，属于生物医学信息技术领域。本发明设计并实现了一套基于脑电网络的实时情绪反馈调控BCI系统，系统通过脑电帽采集被试不同情绪状态下的63通道EEG信号，根据采集的信号构建情绪脑电网络并通过网络分析方法挖掘与情绪有关的脑电网络特征，实现对个体三类情绪的实时解码，并在此基础上利用神经反馈技术实现对个体情绪状态的反馈和调控，最终实现针对个体产生的异常情绪，辅助个体将其调节为正常情绪的功能。
一种基于网络在线情绪反馈调控系统

[发明专利]一种基于图神经网络的时空自适应端到端脑网络构建方法-CN202310648667.1在审
发明人：徐鹏;陈婉钧;易婵林;李存波;牟宇锋;李发礼;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-06-02 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06N3/0985 文献下载
摘要：本发明提出了一种端到端的基于图神经网络的时空自适应脑网络构建方法，包括预处理脑电信号；构建基于图神经网络的时空自适应神经网络端到端模型；加载训练后的模型参数；输入信号到构建的模型，估计有向脑网络矩阵；设置连接阈值得到显著有向连接。该模型基于序列分解与重组使得集成基于时间片段输入的长短期记忆的图神经网络模型具有时空自适应特点，训练后的模型能够作为一种广义的高效神经关系提取器，以数据驱动的方式直接获取不同脑电信号实例(不同通道数目，不同信号长度)特有的有向网络模式。从而避免传统解析方法面临的模型、假设约束等问题，同时扩展端到端方案应对不同应用场景(不同时长、不同传感器源数量下构建脑网络)的适用性，对于探寻大脑网络潜在的交互机制、提高相关研究可靠性、可重复性具有重要意义。
一种基于神经网络时空自适应端到端脑网络构建方法

[发明专利]应用于生理信号采集的直流抑制装置-CN201811078768.5有效
发明人：谢佳欣;刘铁军;尧德中;应少飞;姜东;陈家鑫;宗欣;董丽娟;李建福;郜东瑞 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2018-09-17 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： A61B5/31 文献下载
摘要：本发明公开了一种应用于生理信号采集的直流抑制装置，其包括信号采集电极、仪用运算放大器、信号处理电路、信号传输电路和直流校正电路；所述信号采集电极、仪用运算放大器、信号处理电路、信号传输电路依次连接；所述直流校正电路采集仪用运算放大器的输出信号，对所述输出信号中的直流成份进行直流偏移电压校正后反馈至仪用运算放大器。本发明利用运算放大器、MCU单元和双极性电压比较器组成直流校正电路，通过直流校正电路采集仪用运算放大器的输出信号并输出直流偏移校正电压至仪用运算放大器的基准电压端，从而将直流偏移电压下拉至有效范围之内，实现直流偏移的动态消除。
应用于生理信号采集直流抑制装置

[发明专利]一种基于零参考技术的不同电极分布脑电信号变换方法-CN202310298916.9在审
发明人：杨润尘;董立;刘承赣;陈诗语;冯宗文;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：该发明公开了一种基于零参考技术的不同电极分布脑电信号变换方法，涉及仪器测量技术、信号处理方法和神经科学应用领域。本发明解决了多中心脑电数据分析中脑电数据电极分布不一致问题，使得多中心脑电数据可以有效的分析挖掘，促进了跨实验室共享的大规模脑电应用研究。成功实现了将不同电极分布脑电信号变换到一个统一的电极分布(目标电极分布)上。
一种基于参考技术不同电极分布电信号变换方法

[发明专利]基于张量分解的轻量化脉冲神经网络的手写数字识别方法-CN202310522398.4在审
发明人：郭大庆;杨宝鑫;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种基于张量分解的轻量化脉冲神经网络的手写数字识别方法，应用于类脑智能技术领域，针对现有的脉冲神经网络的硬件资源消耗过大的问题；本发明的脉冲神经网络包括输入模块、张量化时空特征提取模块、输出模块；所述输入模块的输入信息为实时动态手写数据；所述张量化时空特征提取模块通过张量化卷积连接和张量化全连接等结构同时整合动态手写数据时间和空间方向上的信息，提取动态手写数据的时空特征；所述输出模块采用卷积、循环连接或全连接等结构将提取到的动态手写数据时空特征转换为对应任务的输出，并在完成整个数据处理后统计所有时间窗口内的结果，综合判断。
基于张量分解量化脉冲神经网络手写数字识别方法

[发明专利]基于层级功能信息流和“点-线”调节的脑网络分析方法-CN202211110512.4有效
发明人：蒋思思;罗程;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于层级功能信息流和“点‑线”调节的脑网络分析方法，包括以下步骤：步骤一、采集IGE患者的同步EEG‑fMRI数据；步骤二、利用SMP12对fMRI数据进行预处理；步骤三、提取小脑和纹状体作为种子点，进行逐步功能连接分析；步骤四、利用广义线性模型计算不同区域之间“点‑点”的调节效应；步骤五、利用广义线性模型计算不同区域连接之间“边‑边”的调节效应；步骤六、基于同步EEG‑fMRI数据，标记出存在间期放电的数据，用放电数据验证癫痫脑网络特征。本发明充分考虑IGE中皮层下区域的关键调节作用，融合层级功能连接信息流和多重调节模型，对皮层下‑皮层的功能交互进行直观深入的刻画，并利用IEDs作为癫痫特异的脑特征，考察其对脑网络连接的扰动机制。
基于层级功能信息调节网络分析方法

[发明专利]一种基于贝叶斯谱回归策略的情绪脑电网络识别系统-CN202310086341.4在审
发明人：徐鹏;杨蕾;李存波;张舒涵;汤骐;陈昭瑾;吕斌;李发礼;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2023-02-09 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯谱回归策略的情绪脑电网络识别系统，属于脑电信号处理领域。该系统能稳健挖掘情绪脑电网络的判别性特征信息，实现对情绪脑电网络的有效刻画。为验证所提情绪识别系统的稳健性，分别设计了仿真和基于DEAP数据集和MAHNOB数据集的真实数据实验。实验结果表明：本申请提出的基于学生T和Laplace先验分布的稳健贝叶斯谱回归模型能有效提升情绪脑电信号的识别准确率，实现对个体情绪状态的稳健识别。该申请为基于脑电的稳健情绪识别及情感脑‑机接口系统的设计与实现提供了一种潜在的解决方案。
一种基于贝叶斯谱回归策略情绪网络识别系统

[发明专利]一种基于图神经网络的端到端大脑因果网络构建方法-CN202210040667.9有效
发明人：徐鹏;陈婉钧;易婵琳;姚汝威;李存波;李发礼;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-01-14 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图神经网络的端到端大脑因果网络构建方法，属于脑电信息处理领域。本发明设计了一个邻近k层特征融合的多层感知机用于多维特征提取，并进一步设计图神经网络用于大脑因果关系的直接挖掘。随后利用向量自回归模型得到具有真实脑电信号特性的多元序列及其因果监督性信息，以监督性方法训练神经网络模型。基于训练好的神经网络模型，可实现对脑电数据的因果关系的挖掘和因果网络构建。与传统方法的代表性方法格兰杰因果分析对比研究证明，本发明在低信噪比条件下捕捉因果网络拓扑结构和因果关系强弱作用方面具有显著的优势。本发明为突破传统模型驱动假设约束，以数据驱动的方式直接挖掘深度大脑因果网络机制方面提供了新的视角。
一种基于神经网络端到端大脑因果网络构建方法

[发明专利]基于因果特征的人体上肢运动神经行为辨识模型构建方法-CN202111473700.9有效
发明人：张羿;张力夫;王冠;李梓文;谢明君;斯蒂芬·苏;徐鹏;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于因果特征的人体上肢运动神经行为辨识模型构建方法,包括以下步骤：S1.对人脑表皮和左右臂肱二头肌电生理信号进行同步采集，进行滤波去噪和裁剪后得到原始样本集合ΓN；S2.获得脑肌任务态样本集和S3.获得脑肌静息态样本集S4.分割样本组，计算各个样本组对应的绝对因果强度矩阵；S5.获取具备显著性差异的脑电通道，作为主要脑电通道；S6.获取训练样本，并形成训练样本集；S7.构建人体上肢运动神经行为辨识的分类器模型，利用训练样本集对分类器模型进行训练，得到能够进行上肢运动神经行为辨识的分类器模型。本发明能够得到辨识上肢运动神经行为的分类器模型，为基于因果特征的人体上肢运动神经行为辨识提供了支撑。
基于因果特征人体上肢运动神经行为辨识模型构建方法

[发明专利]基于窗滑动技术的脑影像-基因动态演进分析方法-CN202211110513.9有效
发明人：蒋思思;罗程;尧德中;段明君 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-13 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于窗滑动技术的脑影像‑基因动态演进分析方法，包括以下步骤：步骤一、根据病程对患者进行排序，形式形成多个连续进展的患者亚组；步骤二、计算全脑体素水平的常见功能指标，与健康对照组进行双样本T检验；步骤三、进行聚类分析；步骤四、统计疾病不同阶段性下PANSS量表的得分情况；步骤五、进行关联分析；步骤六、进行KEGG通路的富集分析；步骤七、使用斯皮尔曼秩相关计算不同疾病阶段统计图谱与多巴胺合成能力与多巴胺转运体以及纹状体的D2/D3受体空间分布的相关性。本发明采用病程滑动窗分析方法，实现在大样本横断面数据上进行精神分裂症的疾病进展研究，为横断面临床数据研究提供了合理策略。
基于滑动技术影像基因动态演进分析方法

[发明专利]联合ICA和功能梯度的小脑-大脑运动功能整合方法-CN202211148736.4有效
发明人：蒋思思;陈均霞;罗程;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-21 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种联合ICA和功能梯度的小脑‑大脑运动功能整合方法，应用于图像处理领域，本发明首次组合应用独立成分分析和脑功能梯度两种不同的方法研究小脑‑大脑功能整合，并将独立成分分析作为自变量，脑功能梯度作为因变量，应用基于体素协变的多元线性回归模型将两种方法进行融合分析，进一步探究小脑运动功能对小脑整体功能层次结构的贡献，从而探索GTCS疾病对功能整合的扰动。
联合 ica 功能梯度小脑大脑运动整合方法

[发明专利]一种基于脑电网络的情绪实时监测系统-CN202210005587.X有效
发明人：徐鹏;李存波;李宁;汪义锋;李发礼;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑电网络的情绪实时监测系统，生物医学信息技术领域。本发明系统通过佩戴在头部的电极帽(图1，64通道，国际标准10‑20系统电极位置)采集被试在不同情绪状态下的脑电信号，针对采集到的脑电数据，利用脑电网络分析方法构建对应情绪状态下的脑电网络，通过发展所得的脑电网络特征挖掘算法及情绪识别模型，对被试情绪脑电数据进行实时在线分析与解码，最终系统实现对不同情绪状态的解码、识别与监测。
一种基于网络情绪实时监测系统

[发明专利]一种基于摇晃刺激的睡眠调控系统及方法-CN202210790594.5有效
发明人：王林;刘铁军;马茂林;赵亚辉;丁钦;任俊如;尧德中;汪曼青 -专利权人：四川脑科学与类脑智能研究院
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： A61M21/02 文献下载
摘要：本发明涉及人体脑电信号处理与脑调控技术领域，公开了一种基于摇晃刺激的睡眠调控系统及方法，旨在解决现有刺激入眠的方法存在刺激效果差的问题，方案主要包括：脑电信号采集模块，用于采集用户的脑电信号，并将所述脑电信号进行预处理后发送至数据计算处理模块；数据计算处理模块，用于接收预处理后的脑电信号，根据所述预处理后的脑电信号确定用户的睡眠状态，根据所述睡眠状态确定摇晃刺激参数，并将所述摇晃刺激参数发送至电机控制模块；电机控制模块，用于接收摇晃刺激参数，并根据所述摇晃刺激参数带动摇床摇晃。本发明提高了摇晃刺激的效率，优化了刺激入眠效果，特别适用于失眠用户。
一种基于摇晃刺激睡眠调控系统方法

[发明专利]基于突触-阈值协同的脉冲神经网络学习方法-CN202210644672.0在审
发明人：郭大庆;孙宏泽;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-06-09 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06N3/084 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于突触‑阈值协同的脉冲神经网络学习方法，包括：搭建脉冲神经网络；初始化脉冲神经网络参数；输入数据编码；数据前向传播；数据反向传播；测试网络精度。本发明的方法将神经元阈值参数化，实现了突触权重和神经元阈值的协同学习，通过增加神经元阈值异质性、平衡阈值和突触权重的关系改善了脉冲神经网络的性能；同时本发明通过调节神经元阈值的分布，在深度网络上进一步降低了脉冲神经网络的整体放电率，使网络能够在硬件系统上以低功耗的方式正常运行，节省了电能。
基于突触阈值协同脉冲神经网络学习方法

[发明专利]一种基于时空融合注意力脉冲神经网络的动态图像识别方法-CN202211084526.3在审
发明人：郭大庆;蔡吴缺;尧德中 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-06 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开一种基于时空融合注意力脉冲神经网络的动态图像识别方法，应用于动态图像识别领域，针对现有技术面对具有时间信息的动态数据时，没有办法处理动态数据在时间方向传递的具有时空特性的噪声和干扰的问题；本发明借鉴生物的预测性特征重映射理论，将提取到的时空特征通过注意力模块转换为时空注意力张量，通过膜电位继承过程中在时间方向调整下一时刻的时空特征图；本发明能够在小参数量的网络结构下，高效的生成时空注意力张量，改善了脉冲神经网络在时空动态图像识别中难以提取时空特征的难题，在引导特征提取的同时，减弱了沿时间方向的噪声干扰，使得脉冲神经网络高效地识别时空图像。
一种基于时空融合注意力脉冲神经网络动态图像识别方法

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