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[发明专利]穿戴式脑认知检测和调控无线闭环设备及方法-CN202210841852.8有效
发明人： 左年明;蒋田仔 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： A61B5/256 文献下载
摘要：本发明属于智能医学、脑机接口技术领域，具体涉及一种穿戴式脑认知检测和调控无线闭环设备及方法，旨在解决开环刺激调控的局限性。本发明提供的穿戴式脑认知检测和调控无线闭环设备包括设备主体和总控中心，设备主体包括多个触头，总控中心包括脑电检测模块和电流调控模块；脑电检测模块，用于检测多个触头的多个脑电信号并将多个脑电信号传输至电流调控模块；电流调控模块，与脑电检测模块信号连接，根据多个脑电信号分析识别各个脑电信号是否超出阈值，在脑电信号超出阈值后，生成补偿电流或抑制电流并作用至对应触头。通过检测和反馈尽心闭环刺激，使得调控效果可重复，实现了在特定的时刻、特定的脑区以特定的电流进行神经调控。
穿戴认知检测调控无线闭环设备方法

[发明专利]基于动态卷积残差多源迁移的脑电情绪识别方法及系统-CN202210556070.X在审
发明人： 左年明;蒋田仔;姜皖清 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明属于脑电情绪识别领域，具体涉及了一种基于动态卷积残差多源迁移学习的脑电情绪识别方法及系统，旨在解决现有脑电情绪识别无法克服脑电信号非平稳性和个体时间差异带来的预测精度不足的问题。本发明包括：基于静态网络和动态卷积残差块构建基于注意力机制的特征提取器，并分别提取源域和目标域的脑电信号的高维特征；结合边缘分布域适应方法和条件分布域适应方法，度量目标域和源域的差异性，并基于差异性进行源域和目标域的高维特征对齐；通过分类器进行对齐的高维特征的分类，获得源域和目标域的脑电信号的情绪识别结果。本发明克服了脑电信号非平稳性和个体时间差异带来的不足，预测精度高、效率高，模型应用价值更高。
基于动态卷积残差多源迁移情绪识别方法系统

[发明专利]基于数据裁剪的脑电数据蓝牙传输系统-CN202210571844.6在审
发明人： 左年明;蒋田仔;孟庆桐 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G16H15/00 文献下载
摘要：本发明属于脑电数据传输领域，具体涉及了一种基于数据裁剪的脑电数据蓝牙传输系统，旨在解决现有脑电数据蓝牙传输系统难以在低功耗的同时实现数据高速传输的问题。本发明包括：通过脑电采集芯片采集16通道的脑电原始数据；分别通过第一模数转换模块和第二模数转换模块进行脑电原始数据的前8个通道和后8个通道数据的模数转换，获得第一脑电数据码值和第二脑电数据码值；将每一个数据采样周期的第一脑电数据码值和第二脑电数据码值的无效字节删除，并基于脑电数据最高位不变性，进行每一个数据采样周期的16通道数据的每一通道的数据裁剪；将裁剪后的待传输脑电数据传输至上位机。本发明实现脑电数据的低功耗高速蓝牙无线传输。
基于数据裁剪蓝牙传输系统

[发明专利]基于深度学习和磁共振结构脑影像的脑龄预测方法-CN202210566742.5在审
发明人： 左年明;蒋田仔;胡天宇 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2022-08-26 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明属于神经科学和深度学习领域，具体涉及一种基于深度学习和磁共振结构脑影像的脑龄预测方法、系统、设备，旨在解决现有的脑龄预测方法以传统的监督学习范式为主，导致参数量、占用空间较大且预测精度低的问题。本方法包括：获取被测对象的磁共振T1结构图像，作为输入图像；对输入图像进行预处理，得到预处理后的图像；基于预处理后的图像，通过训练好的深度学习预测模型，得到脑龄预测结果。本发明实现了高精度的脑龄预测，并大幅度地减少了模型的参数量和占用空间。
基于深度学习磁共振结构影像预测方法

[发明专利]自适应旋转调整触头及可穿戴脑功能检测装置-CN202210841854.7在审
发明人： 左年明;蒋田仔 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及智能医学技术领域，尤其涉及一种自适应旋转调整触头及可穿戴脑功能检测装置，旨在解决现有触头难以保证与头皮的贴合度的问题。本发明提供的自适应旋转调整触头包括连杆底座、包裹环和探头；连杆底座包括连接套，探头包括连接球，连接球插装于连接套；连接球配置为可在连接套内转动；包裹环套装于连接套并使连接套直径变小；连接套的侧壁开设有卡槽，连接球上设置有凸起，凸起卡接于卡槽内；卡槽与凸起配合，防止探头绕自身轴线旋转，导致设置于连杆底座和探头的导线因随探头转动而发生卷绕。通过连接球实现探头相对于连接底座的摆动，使探头的边缘与头皮接触时在压力作用下自行调整为探头的中部与头皮接触，提高贴合度。
自适应旋转调整穿戴功能检测装置

[发明专利]基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法及系统-CN202210557181.2在审
发明人： 左年明;蒋田仔;缪一帆 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明属于跨时间维度脑电信号识别领域，具体涉及了一种基于脑电信号深度学习的跨时间个体识别方法、系统及设备，旨在解决的问题。本发明包括：分别获取源域的带标签脑电信号和目标域的不带标签的脑电信号，并进行信号预处理，获得源域差分熵和目标域差分熵；输入联合域适应个体识别网络，并迭代进行网络训练；获取目标域的待识别脑电信号，并进行信号预处理，获得待识别目标域差分熵；通过训练好的联合域适应个体识别网络，获取目标域的待识别脑电信号的个体识别结果。本发明克服依靠传统方式进行个体身份识别的不安全性以及脑电信号采集时间不同带来的差异性，同时也可以保证个体识别精度，并提高识别效率。
基于电信号深度学习时间个体识别方法系统

[发明专利]基于迁移学习的针对脑电信号情感特征分类方法-CN202210526697.0在审
发明人： 左年明;蒋田仔;潘天旭 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-05-16 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明属于医疗人工智能、情感脑机交互领域，具体涉及一种基于迁移学习的针对脑电信号情感特征分类方法、系统、设备，旨在解决现有的基于脑电情感特征分类方法无法克服不同个体脑电数据分布不一致所导致的在跨个体脑电情绪分类上分类的准确性较差的问题。本方法包括：获取待分类的情感脑电信号数据，作为输入数据；提取输入数据的微分熵特征，并将微分熵特征输入脑电信号情感分类模型的多层感知机，得到深度特征；基于深度特征，通过脑电信号情感分类模型的分类器，得到输入数据对应的分类结果。本发明不仅克服了不同个体脑电波数据分布不一致的问题，而且在跨个体脑电情绪分类上具有良好的分类效果，同时也保证必要的泛化性和鲁棒性。
基于迁移学习针对电信号情感特征分类方法

[发明专利]基于脑灰质白质形态特征多重降维的脑认知能力测量方法-CN201811573452.3有效
发明人： 左年明;蒋田仔 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于脑认知能力测量领域，具体涉及一种基于脑灰质白质形态特征多重降维的脑认知能力测量方法，旨在为了解决即为了解决脑认知能力测量的智能化与便捷化问题。本发明方法包括：对输入的磁共振图像进行特征提取，获得体素层面计算得到的灰质、白质的局部特征；对获得的灰质、白质的局部特征进行正交投影降维；基于预先构建的认知能力‑局部特征对应关系，对降维后的局部特征进行认知能力的测量，并输出测量结果。本发明通过磁共振图像进行认知能力测量是实现了脑认知能力测量的自动化、智能化与便捷化。
基于灰质白质形态特征多重认知能力测量方法

[发明专利]基于深度学习提取特征和多重降维算法的脑认知测量方法-CN201811573433.0有效
发明人： 左年明;蒋田仔 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2020-06-16 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明属于脑认知能力测量领域，具体涉及一种基于深度学习提取特征和多重降维算法的脑认知测量方法，旨在为了解决高维度的脑影像特征提取和认知能力测量的智能化与便捷化问题。本发明方法包括：对输入的脑影像数据，采用特征提取网络进行多通道的特征提取，并通过拉直拼接操作获取一个局部特征向量；对获得的局部特征向量进行正交投影降维；基于预先构建的认知能力‑局部特征对应关系，对降维后的局部特征进行认知能力的测量，并输出测量结果。本发明实现了脑认知能力测量的自动化、智能化与便捷化；同时具有较高的识别准确度。
基于深度学习提取特征多重算法认知测量方法

[发明专利]基于脑电与功能近红外光谱技术的神经血管耦合分析方法-CN201610955206.9有效
发明人：蒋田仔;张鑫;左年明;司娟宁 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2016-11-03 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于脑电与功能近红外光谱技术的神经血管耦合分析方法。其中，该方法包括采集脑电信号与脑血氧信号；从脑电信号中提取事件诱发电位信号；提取事件诱发电位信号的时间特征；从脑血氧信号中提取血氧响应函数信号；提取血氧响应函数信号的幅值特征与时间特征；分析事件诱发电位信号的时间特征对血氧响应函数信号的幅值特征与时间特征的影响，得到耦合结果。本发明实施例从时间特征方面描述神经元电活动与血氧响应之间的关系，克服了传统神经血管耦合分析中，缺乏对神经元电活动与血氧响应时间特征研究的不足。
基于功能红外光谱技术神经血管耦合分析方法

[发明专利]基于脑影像的脑认知能力测量系统-CN201811574803.2在审
发明人： 左年明;蒋田仔;刘浩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2019-04-19 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：本发明属于脑认知能力测量领域，具体涉及一种基于脑影像的脑认知能力测量系统，旨在为了解决脑认知能力测量的智能化与便捷化问题。本发明包括局部特征提取模块、特征降维模块、认知能力测量模块、输出模块；所述局部特征提取模块，配置为对输入的脑影像进行特征提取，获得体素层面计算得到的局部特征；所述特征降维模块，配置为对获得的局部特征进行正交投影降维；所述认知能力测量模块，配置为基于预先构建的认知能力‑局部特征对应关系，对降维后的局部特征进行认知能力的测量；所述输出模块，配置为输出测量结果。本发明实现了脑认知能力测量的自动化、智能化与便捷化；同时具有较高的识别准确度。
认知能力局部特征局部特征提取影像测量模块测量系统输出模块特征降维测量配置智能化降维测量领域输出测量特征提取正交投影准确度构建体素自动化

[发明专利]基于脑影像的脑结构和功能特征展示系统-CN201811573419.0在审
发明人： 左年明;蒋田仔;刘浩 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-12-21 - 公布日： 2019-03-22 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明属于医学影像技术领域，具体涉及一种基于脑影像的脑结构和功能特征展示系统，旨在为了解决解决脑结构数据的综合显示问题。本发明系统包括输入模块，配置为录入被测对象基本信息、脑影像数据；所属基本信息包括年龄；特征提取模块，配置为对输入的被测对象的脑影像数据进行特征提取，获取脑影像特征；分析预测模块，配置为依据所获取的脑影像特征、所述被测对象的基本信息，基于所述样本数据库按照预设的分析方法进行差异化分析；样本数据库包括多个样本数据，所述样本数据包括脑影像数据样本、对应的基本信息标签、对应的脑影像特征样本。本发明实现了脑结构数据和功能特征的融合显示和基于大数据的个体差异显示，操作简单方面，对本地计算机资源占用低。
基本信息脑结构被测对象功能特征影像数据影像特征样本数据库样本数据展示系统样本配置影像特征提取模块医学影像技术差异化分析计算机资源个体差异融合显示输入模块特征提取预测模块大数据预设录入标签分析占用

[发明专利]多量程光检测装置-CN201611132113.2有效
发明人：蒋田仔;张鑫;左年明;徐文廷 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2016-12-09 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G01J1/44 文献下载
摘要：本发明涉及一种多量程光检测装置，包括：整体量程控制模块接收放大器输出的放大信号并判断放大信号是否在检测量程范围内，向放大增益控制模块、调节模块和基线设置模块发送第一电压控制信号。峰值检测反馈模块检测放大信号或基线设置模块设置的光检测基线水平。电压增益控制模块将调节信号与温度补偿信号叠加，并向偏置电源输出第二电压控制信号。偏置电源产生偏置电压，并向光传感器输出偏置电压。光传感器将待检测的光信号转化为电信号。放大增益控制模块产生增益控制信号。基线设置模块生成光检测基线水平。温度补偿模块输出温度补偿信号。放大器对光传感器输出的电信号进行放大。通过该技术方案实现了大范围内不同强度的光信号检测。
多量检测装置

[发明专利]非接触式脑血氧检测系统-CN201711456722.8在审
发明人：蒋田仔;张鑫;左年明 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2017-12-28 - 公布日： 2018-06-22 - 主分类号： A61B5/1455 文献下载
摘要：本发明涉及血氧检测技术领域，具体提供了一种非接触式脑血氧检测系统，旨在解决如何便捷且安全地检测人脑血氧含量的技术问题。本发明中系统包括移动终端设备，或者包括移动终端设备和处理设备。具体地，移动终端设备中的发射模块配置为向目标体发射双波长近红外光。接收模块配置为接收经目标体传播后反馈的光信号，并对所接收的光信号进行数据转换，得到包含血氧信息的数字信号。控制模块配置为依据接收模块所得到的数字信号，获取目标体的血氧信息。显示模块配置为显示控制模块所获取的血氧信息。本发明的技术方案，无需将发射模块与接收模块固定在目标体上，即可快速检测目标体的血氧信息。
血氧信息目标体移动终端设备接收模块发射模块非接触式检测系统数字信号配置脑血氧显示控制模块处理设备获取目标近红外光控制模块快速检测数据转换显示模块血氧检测双波长人脑血氧反馈发射检测传播

[发明专利]基于多通道近红外光谱成像的非侵入式颅内血肿检测方法-CN201611034981.7在审
发明人：蒋田仔;张玉瑾;张鑫;左年明 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2016-11-09 - 公布日： 2017-05-10 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明属于医疗诊断领域，具体提供一种基于多通道近红外光谱成像的非侵入式颅内血肿检测方法。本发明旨在解决现有基于NIRS采用单通道对颅内血肿进行检测的设备检测面积较小、存在血肿漏检的情况和检测精度较低的问题。本发明的方法包括以下步骤用两个设置有多个近红外成像通道的观测模块在全头皮表面粗尺度检测颅内血肿位置；精细尺度检测血肿边界；根据血肿边界计算血肿大小。通过本发明的方法能够增加血肿的检测面积、降低血肿漏检概率、提高颅内血肿检测的精度，进而能够对颅内血肿边界进行精确的判断。
基于通道红外光谱成像侵入式颅内血肿检测方法

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