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[发明专利]一种面向脑网络分类的图卷积网络对抗攻击方法-CN202210597147.8在审
发明人：张道强;王晓明;温旭云;徐梦婷 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向脑网络分类的图卷积网络对抗攻击方法，对预先获取的核磁共振图像进行大脑区域划分，构建脑功能网络；对脑功能网络设计对抗攻击方法，生成对抗样本；结合表型测量对静息态功能磁共振成像进行建模；构建基于图卷积网络的脑网络分类模型，实现脑网络分类；对脑网络分类模型的鲁棒性评估。本发明有助于改善并提升分类性能，同时对医学影像分析有更好的适用性；有助于在部署应用智能医学图像深度模型前对模型的鲁棒性检测工作；通过研究图对抗攻击在脑功能网络上的应用，也将为更深入的研究提供见解，启发未来的工作对模型进行扩展
一种面向网络分类图卷对抗攻击方法

[发明专利]一种基于内源性脑信号的闭环神经调控系统及调控方法-CN202211631471.3在审
发明人：万李 -专利权人：合肥市第四人民医院
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： A61M21/00 文献下载
摘要：本发明涉及无创性神经调控领域，具体公开了一种基于内源性脑信号的闭环神经调控系统及调控方法，该调控系统包括显示单元，用于向被试者展示刺激图片；脑电信号收集单元，用于接收被试者看到刺激图片后的脑电信号；脑电信号处理单元，用于实时接收脑电信号并进行分析，判断被试者的脑电信号是否存在异常；经颅交流电刺激单元，用于接收脑电信号处理单元发送的异常指令信号，并对被试者的靶区进行电刺激，本发明可以实时获得被试者的大脑活动情况，在被试者大脑紊乱的时候，及时予以调控，在被试者大脑正常的情况下不调控，有效提高了神经调控的效果，可以对抑郁症病人进行针对性的治疗，使他们的紊乱的脑电波恢复正常。
一种基于内源信号闭环神经调控系统方法

[发明专利]用于推断脑区的致癫痫性的方法-CN202080101673.X在审
发明人： V·吉尔萨;M·哈舍米;M·M·伍德曼;V·西普;A·N·瓦缇孔达 -专利权人：艾克斯－马赛大学;法国国家健康和医学研究所
申请日： 2020-04-03 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种用于推断癫痫患者大脑的发作活动中未观察为复原或者未观察为未复原的脑区的致癫痫性的方法，包括下列步骤：提供对灵长类大脑的各个区域以及所述区域之间的连接性进行建模的计算机化模型；为所述计算机化模型提供能够再现灵长类大脑中的癫痫发作动态的模型；提供癫痫患者大脑的结构数据，并且使用所述结构数据来个性化计算机化模型，以便获得虚拟癫痫患者（VEP）脑模型；使用概率状态转变将虚拟癫痫患者（VEP）脑模型的状态空间表示转化为概率编程语言（PPL），以便获得概率虚拟癫痫患者脑模型（BVEP）；以及获取患者大脑的脑电图或脑磁图数据，并且对照所述数据来拟合概率虚拟癫痫患者脑模型，以便推断未观察到的所述脑区的致癫痫性。
用于推断癫痫方法

[发明专利]基于脑电复杂网络的分心驾驶状态识别方法及系统-CN202310704085.0在审
发明人：奇格奇;刘睿;李培豪;关伟 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： A61B5/374 文献下载
摘要：本发明提供一种基于脑电复杂网络的分心驾驶状态识别方法及系统，属于行为识别技术领域，获取驾驶员驾驶状态下的脑电数据；基于预先训练好的识别模型对获取的脑电数据进行处理，得到所述驾驶员的驾驶状态是正常驾驶或分心驾驶的识别结果；其中，训练所述识别模型的训练集包括多组数据，每组数据均包括多组脑电数据以及标注该组脑电数据对应的驾驶状态为正常驾驶或分心驾驶的标签。本发明考虑到大脑区域性的信息，构建的脑电信号网络包含2种不同功能网络，涵盖的网络信息特征更加全面；能够在不同的驾驶分心类型下，从网络拓扑结构中检测出驾驶分心状态下的脑功能网络的全局和局部变化，以达到较高的识别准确性和可靠性
基于复杂网络分心驾驶状态识别方法系统

[发明专利]脑磁图数据的溯源重建方法、装置、电子装置和介质-CN202311136376.0在审
发明人：钱浩天;张瑜;蒋田仔;刘盛锋;赵博涛;张靖 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-09-05 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种脑磁图数据的溯源重建方法、装置、电子装置和介质，其中，该方法包括：获取目标对象的待处理脑磁图数据；对待处理脑磁图数据进行标准化预处理，以及事件相关场分析，得到事件相关场结果；基于目标对象的磁共振结构像数据构建目标对象的头部模型，并基于用户指令构建源空间；基于头部模型与源空间计算正向解；基于事件相关场结果以及正向解进行溯源重建，得到源空间的源估计结果；基于源空间的源估计结果以及标准空间中脑图谱模板，生成脑图谱溯源重建结果。通过本申请，解决了脑磁图数据溯源重建结果通用性较低的问题，借助神经影像领域常用的脑图谱工具，给脑磁图数据处理和分析流程增加了一定的通用性和可比较性。
脑磁图数据溯源重建方法装置电子介质

[发明专利]基于功能性近红外导向的经颅磁刺激系统及方法-CN202011173615.6有效
发明人：李增勇;谢晖;张腾宇;张静莎;徐功铖;霍聪聪;刘颖 -专利权人：国家康复辅具研究中心
申请日： 2020-10-28 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： A61B5/1455 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于功能性近红外导向的经颅磁刺激系统及方法，可通过近红外参数实时在线调整刺激参数、反馈刺激效果，对提升经颅磁刺激的有效性及制定病患个性化的刺激方案具有重大作用。该系统包括：功能性近红外‑经颅磁刺激耦合模块，用于同步采集经颅磁刺激对受试者脑区产生激活或抑制的前、中、后期的实时脑血氧信号；近红外检测模块，用于根据所采集的脑血氧信号判定和校准靶点位置，检测磁刺激对靶向脑区的激活或抑制程度，并且实时在线调整磁刺激参数；脑功能分析模块，用于通过分析所采集的脑血氧信号，检测多频段下的经颅磁刺激对脑功能的影响及变化，评价并反馈磁刺激效果。
基于功能红外导向经颅磁刺激系统方法

[实用新型]一种关于视觉诱发的智能密码锁系统-CN201820467924.6有效
发明人：丁耀杰 -专利权人：丁耀杰
申请日： 2018-03-30 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： E05B49/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种关于视觉诱发的智能密码锁系统，有效的解决了现有的密码锁残障人士无法使用，安全性不高的问题；包括门框，门框上安装有电子门锁，其特征在于，包括壳体，壳体可安装在门框上，壳体外悬挂有无线电极帽，壳体内置有微型显示屏和脑电信息处理模块，微型显示屏后连接有脑电信息处理模块，脑电信息处理模块内同时集成有控制模块，所述的无线电极帽和脑电信息处理模块以蓝牙信号相连，所述的脑电信息处理模块连接有电子门锁，脑电信息处理模块可控制电子门锁开关，并以此控制门的开关，所述的电子门锁、微型显示屏、脑电信息处理模块均外接电源；本实用新型增加了适用性和安全性。
信息处理模块脑电微型显示屏电子门锁壳体门框本实用新型智能密码锁视觉诱发电子门锁开关残障人士控制模块蓝牙信号外接电源电极帽可安装可控制控制门密码锁极帽无线电体内悬挂

[发明专利]基于自学习的脑活动多维时间序列信号的解码方法及装置-CN201610620639.9有效
发明人：刘立;吴煜 -专利权人：北京医拍智能科技有限公司
申请日： 2016-07-29 - 公布日： 2019-11-19 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于自学习的脑活动多维时间序列信号的解码方法及装置，能够将脑活动多维时间序列信号进行准确高效地分类预测，且能够克服脑活动多维时间序列信号在不同个体之间的差异问题，使脑解码具有普适性。所述方法包括：S1、获取待预测的脑活动多维时间序列信号；S2、将所述待预测的脑活动多维时间序列信号输入预设的深度学习预测模型，得到产生所述待预测的脑活动多维时间序列信号的脑刺激类别。
基于自学习活动多维时间序列信号解码方法装置

[实用新型]一种穿戴式脑电采集器-CN202020537163.4有效
发明人：穆振东 -专利权人：江西科技学院
申请日： 2020-04-13 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： A61B5/256 文献下载
摘要：本实用新型涉及脑电采集器技术领域，尤其为一种穿戴式脑电采集器，包括脑电采集器主体，所述安装连接座通过安装连接环连接有电极连接板，所述脑电采集器主体的前端中间处设置有脑电采集处理器，所述脑电采集处理器通过第一采集数据线连接有第一脑电采集吸盘，所述脑电采集处理器通过第二采集数据线连接有第二脑电采集吸盘，所述脑电采集处理器通过第三采集数据线连接有第三脑电采集吸盘，所述脑电采集处理器通过第四采集数据线连接有第四脑电采集吸盘，所述脑电采集处理器的内部设置有脑电处理单元，通过脑电采集器主体的背面上侧开设有透气口，并且所述脑电采集器主体呈头盔结构设置,能够提高整体佩戴的舒适性。
一种穿戴式脑电采集

[发明专利]一种信号采集的方法、装置、存储介质及电子设备-CN202310832304.3有效
发明人：朱世强;崔正哲;郑涛;傅向向;万小姣;李鹏 -专利权人：之江实验室
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本说明书公开了一种信号采集的方法、装置、存储介质及电子设备，采集用户的大脑的脑电信号确定出用户的意图，并生成与意图一致的指令以控制外部设备，通过脑电信号中的错误相关负电位对意图的正确性做出判断，并通过对眼电信号的监控，确定是否继续采集用户的脑电信号。使用错误相关负电位对确定出的用户的意图进行准确性的判断，提高了得到的指令的准确性，即提高对外部设备的控制的准确性。根据眼电信号确定是否需要持续的使用指令控制外部设备，不需要持续的根据脑电信号确定用户的意图，并生成新指令，减少根据脑电信号确定意图的次数，减少用户在根据脑电信号确定意图的期间的其他思维对脑电信号的干扰，从而提高对外部设备的控制的准确性。
一种信号采集方法装置存储介质电子设备

[实用新型]脑组织牵开装置-CN202020577698.4有效
发明人：钟诚 -专利权人：恩微（山东）医疗科技有限公司
申请日： 2020-04-17 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G09B9/00 文献下载
摘要：脑组织牵开装置，包括扩张球囊，导管和注射接口，导管与扩张球囊连通，其特征在于：扩张球囊为非顺应性球囊，扩张球囊有多级的扩张后球囊直径。本实用新型的优点在于：以扩张球囊的方式柔性牵拉脑组织，不会对脑组织造成切割伤，柔性牵拉保存脑组织的完整性，有利于术后组织恢复。
组织装置

[发明专利]脑电信号分类方法、装置、设备和存储介质-CN202310405869.3在审
发明人：张旭龙;王健宗;朱可欣 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明实施例提供脑电信号分类方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取脑电信号数据，并得到脑电时频特征信号，将脑电时频特征信号进行时频特征提取，得到脑电时序关系信号，将脑电时频特征信号进行空间特征提取，得到脑电空间关系信号，对脑电时序关系信号和脑电空间关系信号进行注意力特征融合，得到脑电多模态特征信息，进而进行信号分类，得到脑电信号分类结果。本实施例对脑电时频特征信号分别进行时频特征提取和空间特征提取，再进行多模态融合，在分类识别时利用多模态特征信息，能够挖掘到脑电信号特征之间深层次的交互信息，提高脑电信号的分类结果准确性，扩展脑电信号的应用场景
电信号分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种分瓣式模块化脑信息采集装置及其应用方法-CN202211440793.X在审
发明人：王莹 -专利权人：深圳市第二人民医院（深圳市转化医学研究院）
申请日： 2022-11-17 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提出一种分瓣式模块化脑信息采集装置及其应用方法，分瓣式模块化脑信息采集装置包括：头戴式框架、分瓣式脑信息采集模块、控制模块。分瓣式脑信息采集模块结构设计基于大脑功能分区，分瓣式脑信息采集模块集成了脑电、脑电阻抗、功能性近红外光谱、脑磁等检测方式中的一种或多种组合并可以按照要求自动对脑信息采集传感器移动位置。应用方法包括：设计脑信息采集方案，选择分瓣式脑信息采集模块，安装分瓣式脑信息采集模块，实施脑信息采集。分瓣式模块化脑信息采集装置及其应用方法解决了目前脑信息采集传感器固定安放无法根据需要自动移动位置以及缺乏在大脑不同的功能分区分别采用多种模式传感器并行获取脑信息技术解决方案的问题。
一种分瓣式模块化信息采集装置及其应用方法

[发明专利]针对前体脑源性神经营养因子的抗体及其应用-CN202011599760.0有效
发明人：郭炜 -专利权人：深圳清华大学研究院
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： C07K16/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对前体脑源性神经营养因子的抗体及其应用，涉及抗体技术领域。本发明公开的前体脑源性神经营养因子的抗体其具有SEQ ID NO.1‑3所示的重链互补决定区和SEQ ID NO.4‑6所示的轻链互补决定区。该抗体可特异性识别前体脑源性神经营养因子，用于检测前体脑源性神经营养因子，具有较高的特异性和灵敏度。
针对前体脑源性神经营养因子抗体及其应用

[发明专利]一种基于深度置信网络的非完整运动想象脑电解码方法-CN202111201604.9在审
发明人：赵新刚;褚亚奇;朱波;张道辉 -专利权人：中国科学院沈阳自动化研究所
申请日： 2021-10-15 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于深度置信网络的非完整运动想象脑电解码方法，其特征在于，所述方法包括五部分过程：1)运动想象脑电信号采集；2)信号预处理过程；3)非完整EEG构造过程；4)特征提取过程；5)识别分类过程本发明针对运动想象脑电在采集过程中出现数据丢失或极大干扰噪声情况，构造非完整运动想象脑电数据集并提取频带功率谱特征，利用深度置信神经网络对非完整运动想象脑电进行识别分类，在保证分类精度前提下有效提高脑电解码的鲁棒性与抗干扰性，为脑‑机接口系统在线、不间断地解码信息提供有效途径。
一种基于深度置信网络完整运动想象解码方法