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[发明专利]一种基于ARM嵌入式的神经元闭环调控平台和上位机-CN202310913148.3在审
发明人： 魏熙乐;孙雨欣;巩博 -专利权人：天津大学
申请日： 2023-07-25 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种基于ARM嵌入式的神经元闭环调控平台。包括虚拟神经元模块和计算刺激模块；虚拟神经元模块用于获取第一参数，第一参数包括神经元配置参数，根据第一参数实时模拟神经元的电生理活动，得到虚拟神经元放电状态；计算刺激模块用于实时获取第二参数，第二参数包括期望神经元参数和虚拟神经元放电状态，根据第二参数确定并输出电刺激信号；虚拟神经元模块还用于根据第一参数和电刺激信号，实时模拟神经元的电生理活动，更新虚拟神经元放电状态。本发明实施例可以使研究人员无需参数界定即可有效完成放电状态的相关调整。为研究神经元的信息传递，信息检测，放电模式控制，非线性特性等研究提供重要理论依据。
一种基于 arm 嵌入式神经元闭环调控平台上位

[发明专利]基于深度学习集成模型的癫痫定位与发作预测方法-CN202110961032.8有效
发明人：王江;庄伟林;蔡立辉;伊国胜;邓斌;魏熙乐;王宽川 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-08-20 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： A61B5/37 文献下载
摘要：一种基于深度学习集成模型的癫痫定位与发作预测方法。其包括构建数据集；构建彩色时频图；获得HFO识别模型；确定疑似致痫通道；获得编码模型、解码模型、降维特征向量、特征预测模型和特征发作识别模型；构建发作预测模型；对被测癫痫患者的癫痫发作进行预测等步骤。本发明中HFO识别模型在卷积神经网络基础上增加对输入的小波变换特征提取，通过彩色时频图实现信号各频段特征增强融合，提高卷积神经网络的特征提取效果。HFO识别模型优化人工观察脑电信号寻找HFO信号过程，即定位致痫通道的复杂过程。发作预测模型能简化特征工程工作，利用卷积自编码模型实现自动提取降维特征，不需确定癫痫发作前期和利用先验知识提取信号特征。
基于深度学习集成模型癫痫定位发作预测方法

[发明专利]一种基于神经形态学的在体神经元建模方法-CN201910660107.1有效
发明人：于海涛;孟紫寒;王江;邓斌;魏熙乐;刘晨 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于神经形态学的在体神经元建模方法，包括：第一步、构建树突单间室模型；第二步、构建多间室级联模型：根据神经元树突的具体形态特征，包括树突的分布区域、分支数和拓扑结构，将N个节点对应的单间室线性‑非线性系统按照相应节点的连接方式进行连接，建立起保持神经元树突原有形态特征的多间室级联模型，用来模拟神经元的完整树突的特性。第三步、拟合在体神经元模型参数。
一种基于神经形态学神经元建模方法

[发明专利]抗癫痫电刺激硬件在环仿真系统-CN202011532349.1有效
发明人： 魏熙乐;赵美佳;周易非;常思远;伊国胜;王江;卢梅丽 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： A61N1/36 文献下载
摘要：本发明为抗癫痫电刺激硬件在环仿真系统，其中：该仿真系统包括癫痫脑电实时发生器、信号采集模块、电刺激控制器以及上位机四个部分。癫痫脑电实时发生器将输入的癫痫患者脑电信号通过数据驱动辨识策略和模型的嵌入式实现，转化为癫痫样放电信号，并进行信号采集与处理，通过基于无迹卡尔曼滤波器的PI闭环控制策略抑制个性化神经集群模型的癫痫样放电，各模块的程序流程采用C语言编程实现，编译下载到DSP中，并通过LabVIEW平台完成上位机与电刺激控制器的通讯，上位机主要用于数据通信与波形显示，实现显示控制效果。该仿真系统的有益效果是该系统实现了电刺激闭环控制策略的实时仿真验证，对癫痫闭环控制临床化具有重要推动作用。
癫痫刺激硬件仿真系统

[发明专利]基于可穿戴智能设备的帕金森闭环深部脑刺激系统-CN202110036263.8有效
发明人：刘晨;常思远;朱晓冬;韩玲民;王江;邓斌;魏熙乐;于海涛;伊国胜;蔡立辉;王钰;孙亚男;刘崴;张伟;李琪;邢梦娅;杨俊峰;杨满义;韩晓璇;李祯;沈潇;白丽鹏;李卓;张瑞 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-01-12 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： A61N1/36 文献下载
摘要：本发明为基于可穿戴智能设备的帕金森闭环深部脑刺激系统，包括可穿戴智能设备和深部脑刺激系统。可穿戴智能设备由智能指环，智能腕表和智能鞋垫组成，可用于帕金森患者震颤和步态冻结等症状的检测与评估。本系统有两种工作模式：手动调节模式和自动调节模式。本发明提出的基于可穿戴智能设备的帕金森闭环深部脑刺激系统可实现震颤和步态冻结等症状的智能检测和深度脑刺激参数的闭环调节，可应用于帕金森患者的监护和治疗。
基于穿戴智能设备帕金森闭环深部脑刺激系统

[发明专利]一种基于脑电数据驱动的多通道脑响应辨识系统-CN202211272903.6在审
发明人： 魏熙乐;白玉林;卢梅丽;伊国胜;王江;邓斌;张镇;于海涛 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-10-18 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑电数据驱动的多通道脑响应辨识系统，该系统包括大脑、可编程刺激器、脑电采集和处理模块、输入输出数据采集模块以及系统辨识模块。其中，可编程刺激器包括脉冲发生器、伪随机序列信号发生器、调制器和可编程刺激通道选择器，产生满足条件的各个参数对应的伪随机序列调制信号和脉冲序列信号，确定电刺激信号波形并通过可编程刺激通道选择器处理后对大脑施加刺激。脑电采集和处理模块包括采集电极、放大滤波电路、模数转换模块、傅里叶变换处理模块。本系统新颖的刺激输入刺激信号来激发出大脑各种模态，同时采集其神经活动作为反馈信号，利用该输入输出数据来量化其映射关系，从而进行线性状态空间脑模型辨识。
一种基于数据驱动通道响应辨识系统

[发明专利]基于多巴胺神经元仿生CPG系统的机械臂控制器-CN201910915849.4有效
发明人：王江;匡载波;杨双鸣;邓斌;魏熙乐;李会艳 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多巴胺神经元仿生CPG系统的机械臂控制器，在FPGA开发板上搭建多巴胺神经元仿真模型，之后通过多巴胺神经元仿真模型与另一个多巴胺神经元仿真模型通过耦合突触电流连接模块组成多巴胺神经元仿生CPG网络模块，通过上位机对机械臂关节期望移动轨迹进行设置，并通过上位机计算机械臂关节实际移动轨迹与期望轨迹之间的扭矩误差，并将其传输给误差校正反馈控制信号模块处理，之后传输给控制信号调制模块，计算对CPG网络模块的相应输入刺激，该CPG网络模块通过相互耦合的多巴胺神经元仿真模型模块产生输出控制信号，经控制信号输出模块输出到机械臂并通过USB接口模块传递到上位机中显示。
基于多巴胺神经元仿生 cpg 系统机械控制器

[发明专利]一种基于ARM的嵌入式模块化神经核团仿真平台-CN202210375872.0在审
发明人：王江;巩博;魏熙乐;邓斌;焦立峰;徐晋达 -专利权人：天津大学
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明为一种基于ARM的嵌入式模块化神经核团仿真平台，该系统通过神经元放电特性模块、突触数据传递模块、微型继电器阵列、模块化组装方式及上位机调试软件，能够实时地仿真BG‑TH网络，支持网络的实时调整、扩展与裁剪，并可以通过上位机或施加外部刺激来实现BG‑TH网络在多种干预模式下的仿真。极大地降低了不同神经系统疾病状态仿真的开发时间，并且在神经元及突触层次上进一步揭示了BG‑TH网络病变与退化的本质，并在时间尺度上与真实生物网络保持一致，这对于探究多种神经系统疾病及其相关治疗方案具有十分重要的意义。
一种基于 arm 嵌入式模块化神经仿真平台

[发明专利]帕金森闭环神经调控硬件在环测试系统-CN202110551731.5有效
发明人：刘晨;韩玲民;常思远;王江;魏熙乐;李会艳;邓斌 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-05-20 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：本发明涉及帕金森闭环神经调控硬件在环测试系统，该系统包括皮层‑基底核‑丘脑神经回路模拟单元、信号处理单元、闭环调控单元和测试管理单元，可用于闭环DBS治疗方案的评估与检测。皮层‑基底核‑丘脑神经回路模拟单元用来模拟真实脑区的电生理信号，信号处理单元对电生理信号进行放大、去除伪迹以及滤波处理，提高了反馈神经信号的信号质量；闭环调控单元利用嵌入式闭环算法对处理后的电生理信号进行分析并根据分析结果实时调整刺激参数。本发明测试系统为后续DBS研究提供了在实验室条件下能够复现真实环境的方法，降低了实验成本，推动了闭环刺激走向临床应用的进程。
帕金森闭环神经调控硬件测试系统

[发明专利]一种基于STM32与柔性阵列式电刺激装置的触觉显示平台-CN202210263476.9在审
发明人：邓斌;胡本勇;高天时;王江;魏熙乐 -专利权人：天津大学;钱塘科技创新中心
申请日： 2022-03-17 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于STM32与柔性阵列式电刺激装置的触觉显示平台，该平台主要包括上位机、STM32下位机以及柔性阵列式电刺激装置三部分。STM32下位机用于采集并识别音频信号以及控制电极阵列的电刺激空间模式，人体通过佩戴高空间分辨率柔性阵列式电刺激装置来获得不同的触觉再现感受。上位机主要用于对音频信号识别结果和电刺激空间模式的显示。该平台的优势在于利用高空间分辨率柔性阵列式电刺激装置的灵活性、舒适性、生物相容性等优点，以STM32作为触感信号再现的硬件载体，通过高时空分辨率的电刺激模拟触觉并实现了对音频信号的再现。
一种基于 stm32 柔性阵列刺激装置触觉显示平台

[发明专利]一种基于嵌入式系统的纹理识别平台-CN202111189328.9在审
发明人： 魏熙乐;胡本勇;高天时;王江;邓斌;伊国胜 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-10-12 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06V40/13 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于嵌入式系统的纹理识别平台，包括：柔性压力传感器、下位机和上位机，其中下位机包括数据采集模块和纹理识别模块，数据采集模块包括采集通道控制模块和模数转换采集模块。纹理识别模块包括数据滤波模块、尺度划分模块、特征提取模块和识别分类模块；下位机接收上位机给出的数字控制信号，通过采集通道控制模块控制传感器采集数据，采集通道控制模块的输出信号用来控制柔性压力传感器采集通道的通断，以此来获得相应通道的压力信号；数据采集模块采集到柔性压力传感器的压力信号后，模数转换采集模块对输入信号进行模数转换操作，之后将转换完成的数据传输到纹理识别模块中的数据滤波模块进行滤波处理。
一种基于嵌入式系统纹理识别平台

[发明专利]基于深度学习和静息态脑电数据分析病人意识水平的方法-CN202111090703.4在审
发明人： 魏熙乐;青阳;蔡立辉;伊国胜;王江;卢梅丽 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-09-16 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：一种基于深度学习和静息态脑电数据分析病人意识水平的方法。其包括脑电波信号预处理；构建锁相值、全频带多通道功率谱密度周期分量和非周期分量矩阵；划分训练集和测试集；构建卷积神经网络模型并训练和验证；重构训练集和测试集；再次训练和验证卷积神经网络模型；获得患者最终分类结果及分类结果可信度等步骤。本发明使用的CNN模型无需大量特征提取工作，仍可发挥模式识别的优良性能。引入梯度加权类激活映射技术，以达到对学习结果可视化的目的，增加优势。可找到静息态脑电波信号中与意识水平相关性较高的信息，以此建立具有较好分类性能的卷积神经网络模型，可辅助医护人员对患者的意识水平进行初步的分析评估。
基于深度学习和静息态脑电数据分析病人意识水平方法

[发明专利]基于多尺度脑功能网络分类脑电信号的方法-CN201910211727.7有效
发明人：邓斌;宋贞羲;王江;王若凡;魏熙乐;于海涛;蔡立辉 -专利权人：天津大学
申请日： 2019-03-20 - 公布日： 2021-11-23 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度脑功能网络分类脑电信号的方法，包括：数据获取：采集静息状态下的脑电信号，并进行预处理；计算多尺度时间序列：对经过预处理的各导联时间序列进行多尺度化处理，获得广义多尺度粗粒化时间序列；构建多尺度脑功能网络：以脑电信号各导联间的幅值相关程度与相位相关程度为量化标准，计算多尺度加权脑功能网络；构建可学习多尺度脑功能网络的多尺度卷积神经网络；神经网络训练：以各卷积神经网络通路产生的决策误差的互相关程度作为惩罚项、惩罚损失函数，加速神经网络决策，降低泛化误差。
基于尺度功能网络分类电信号方法

[发明专利]一种风力发电机组柔性互联系统-CN201810524411.9有效
发明人：于海涛;孟紫寒;王江;邓斌;魏熙乐;张镇 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-05-28 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： H02J3/38 文献下载
摘要：本发明涉及一种风力发电机组柔性互联系统，包括风力发电机组柔性互联网络和控制部分两部分，两部分相互协作，实现风力发电机组柔性互联网络集体向电网输电，所述风力发电机组柔性互联网络包括多台风力发电机组、多个路由转换器和多条馈线，其中，风力发电机组为发电单元，是风力发电机组柔性互联网络的节点；部分风力发电机组为联网风力发电机组；所述联网风力发电机组用于将整个风力发电机组柔性互联网络发出的电能输出至电网；联网风力发电机组配备的路由转换器设有与电网相连的输出端；路由转换器与风力发电机组数目相同，每台风力发电机组配备一个路由转换器；馈线用于连接不同路由转换器的输入端和输出端；控制部分包括上位机和路由控制器。
一种风力发电机组柔性联系

[发明专利]基于Web的意识障碍脑电数据分析系统-CN202110109589.9在审
发明人： 魏熙乐;晏壮;卢梅丽;林东;蔡立辉;伊国胜;张镇;王江 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-01-26 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明提出基于Web的意识障碍脑电数据分析系统。该平台主要包括两部分，分别为脑电采集实验和数据分析平台。首先，选用静息态实验范式，利用脑电帽采集脑电数据，其次将数据导入平台的后端数据库内进行数据分析。前端进行脑电数据分析的算法选择和结果界面的呈现，后端接收前端请求和调用数据分析的算法数据库中的脑电数据进行处理返回结果到前端。本发明提出的意识障碍(DOC)脑电数据分析系统，可实现集医护人员需求与科研工作者需求为一体的意识水平评估与科研平台，有助于推动基于神经影像数据的计算机辅助分析技术在DOC临床评估上的快速转化。
基于 web 意识障碍数据分析系统

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