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[发明专利]基于少导联脑电信号的人格类型确定方法、装置和设备-CN202310107964.5在审
发明人：邬霞;韩宇阳;魏馥琳 -专利权人：北京师范大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种基于少导联脑电信号的人格类型确定方法、装置和设备，其中，方法包括：获取来自少导联脑电采集设备的目标对象的少导联脑电信号；基于少导联脑电信号，确定预设频段对应的功率谱密度特征，预设频段包括预先确定的与人格的确定相关的至少一个频段本公开实施例可以实现基于少导联脑电信号的实时在线的人格类型确定及输出，有效提高人格类型确定的便捷性和通用性，可以适用于日常生活的大部分场景，解决现有技术多导联脑电信号受采集设备限制导致应用场景受到制约等问题
基于少导联脑电信号人格类型确定方法装置设备

[发明专利]基于溯源与个体差异性的导联筛选方法和装置-CN202211349302.0在审
发明人：刘政;王晓岸 -专利权人：脑陆(重庆)智能科技研究院有限公司
申请日： 2022-10-31 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于溯源与个体差异性的导联筛选方法和装置。该方法包括：获取多导联设备中各导联点采集的目标个体的脑电信号；按照多导联设备的导联点的数目，将脑电信号分解成多个独立脑电信号；确定各独立脑电信号中的有效脑源信号，并按照预设的大脑皮层空间溯源策略，对各有效脑源信号进行空间排布处理，得到有效脑源信号的空间位置信息；计算各有效脑源信号到每个导联点的脑电传导距离，并基于各有效脑源信号到各导联点的脑电传导距离，建立各有效脑源信号对应的脑电传导距离矩阵；基于目标个体的各脑电传导距离矩阵，在各导联点中，选择目标导联点。采用本方法能够提升对单个个体的导联点的筛选精确度。
基于溯源个体差异性筛选方法装置

[发明专利]基于多导联脑电最优导联选择的抑郁检测系统-CN201911156635.X有效
发明人：胡斌;张晓炜;沈健;李娜;潘静;李俊磊;吴漫兮 -专利权人：兰州大学
申请日： 2019-11-22 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于多导联脑电最优导联选择的抑郁检测系统，有效去除多导联脑电信号引起的信息冗余，降低计算复杂度，提高抑郁检测的识别率。包括：多导联脑电信号获取模块、脑电信号预处理模块、特征提取模块、导联选择模块、抑郁检测模块；多导联脑电信号获取模块用于获取静息状态采集的多导联脑电信号，脑电信号预处理模块用于对获取的多导联脑电信号进行预处理，特征提取模块用于提取进行最优导联选择的有效特征，所述导联选择模块用于采用修改版本的核排列作为目标函数，利用新的二元粒子群优化法来对目标函数进行导联选择，求取最优化导联子集，抑郁检测模块用于对选择出来的最优化导联子集进行识别
基于多导联脑电最优选择抑郁检测系统

[发明专利]一种基于格兰杰因果性的脑电源定位方法-CN201410636555.5有效
发明人：殷涛;王欣;刘志朋;靳静娜;李松 -专利权人：中国医学科学院生物医学工程研究所
申请日： 2014-11-12 - 公布日： 2015-01-28 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：一种基于格兰杰因果性的脑电源定位方法，包括：利用脑电采集设备记录多个导联的头皮脑电信号，并进行初步的预处理；将每个导联分别作为观测导联，分别分析每个导联与其他导联间的格兰杰因果性，并根据因果性指标进行导联间源定位；统计能够成为源的导联数目，计算每个能够成为源的导联作为全脑源区的可能性指标，实现全脑源定位。本发明在一定程度上解决了脑电源定位稳定性差、唯一性差的问题，可得到每个导联作为全脑源区的可能性，实现全脑源定位。能够在一定程度上改善脑电逆问题解的不稳定性和非唯一性。本发明的脑源定位方法可用于脑神经系统疾病病灶部位的确定、神经外科手术定位以及认知任务中的脑源定位和跟踪，在科学研究和实际临床中均有重要的意义。
一种基于格兰杰因果电源定位方法

[发明专利]一种最优导联集选择方法及系统-CN201611025157.5有效
发明人：蒋昌俊;闫春钢;张亚英;曹磊;张瑾 -专利权人：同济大学
申请日： 2016-11-18 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种最优导联集选择方法及系统，通过计算每个导联的信号稳定性参数以及各导联与其他导联之间的关联紧密度参数，获得各导联的权值，且将各导联按照权值由大到小的优先级进行排列，选取优先级大于预设级别的多个导联形成最优导联集，本发明可以有效的挑选最优导联，减少采集导联数，提升脑机接口系统的实用性，且在降低导联数的情况下，提升脑电信号分类的准确率，使得脑电信号分类准确率得到提升。
一种最优联集选择方法系统

[发明专利]无硬件导联转换开关的多道脑电信号测量的方法与装置-CN95108187.X无效
发明人：俞梦孙;陈蓓;庄志 -专利权人：北京新兴生物医学工程研究发展中心
申请日： 1995-07-28 - 公布日： 2003-09-10 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：一种无硬件导联转换开关的多道脑电信号测量方法与装置，由人体脑电极测量人体的脑电信号；将人体脑电极测量的信号输入到N道单级脑电放大器中；将由N道单极导联脑电放大器的输入信号输入A/D转换器；由N道采集系统将A/D转换器输出的信号采集到计算机中而同时得到多于N个通道的单、双极导联的脑电信号。利用本发明的方法与装置，则无需硬件导联转换开关，利用N通道放大器即可得到多于N个通道的脑电信号。
硬件转换开关多道电信号测量方法装置

[发明专利]一种脑电信号专注度分类方法及系统-CN202310254021.5在审
发明人：赵俭辉;卢俊杰;袁志勇 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明提供一种脑电信号专注度分类方法及系统，属于信号处理技术领域，包括：对单导联脑电信号原始数据集预处理得到预处理后单导联脑电信号原始数据集；构建卷积神经网络模型，基于超参数寻优将预处理后单导联脑电信号原始数据集输入至卷积神经网络模型进行训练，得到初始脑电信号专注度分类模型；基于脉冲神经网络对初始脑电信号专注度分类模型进行转换，得到脑电信号专注度分类模型；将待识别单导联脑电信号数据输入至脑电信号专注度分类模型，得到脑电信号专注度分类结果。本发明通过将卷积神经网络和脉冲神经网络相结合构建针对单导联脑电信号专注度的分类模型，既保证了分类准确性又降低了模型能耗，具有识别准确度高和运算速度快的特点。
一种电信号专注分类方法系统

[发明专利]基于事件相关电位分布的脑机接口导联选择方法-CN201911251414.0有效
发明人：季林红;李翀;贾天宇;钱超;王建凯 -专利权人：清华大学
申请日： 2019-12-09 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： A61B5/291 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于事件相关电位分布的脑机接口导联选择方法，该方法包括以下步骤：采集全脑区n个导联在M次重复任务下的脑电信号，并对所述脑电信号进行预处理，计算得到功率谱密度矩阵组，n和M均为正整数；将M×n个样本分别以预设导联标签为单位，叠加平均所述功率谱密度矩阵组；在不同波段上计算叠加平均后的功率谱密度矩阵组，得到比例矩阵；对比例矩阵进行升序排序，取排序后的比例矩阵前p个导联作为脑机接口系统在当前受试者的当前任务下的选用导联该方法为不同任务状态下、不同适用性人群的脑机接口系统的导联选择提供了理论依据和支持。
基于事件相关电位分布接口选择方法

[发明专利]一种脑电磁传感器采样数据重建系统及方法-CN202210694674.0在审
发明人：蔡畅;龙源顺;齐鑫宝;商莹莹;康慧聪;陈靓影 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种脑电磁传感器采样数据重建系统及方法。该系统包括：数据输入模块，用于获取已有采样通道的脑活动采样数据、已有采样通道的导联场矩阵和待重构采样通道的导联场矩阵；脑活动成像模块，用于根据已有采样通道的脑活动采样数据和已有采样通道的导联场矩阵求解脑源活动数据；未知采样数据求解模块，用于根据求解的脑源活动数据和待重构采样通道的导联场矩阵求解待重构采样通道的采样数据；采样数据高分重构模块，用于将已有采样通道和待重构采样通道的采样数据进行融合，构建空间高分辨率脑活动采样通道数据本发明可以提高采样数据的空间分辨率和脑源活动成像的精确性。
一种电磁传感器采样数据重建系统方法

[发明专利]基于多导脑电信号定向转移函数的测谎方法-CN201910441397.0在审
发明人：高军峰;彭丝雨;张家琦 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多导脑电信号定向转移函数的测谎方法，包括对两类受试者的各个导联脑电信号之间的DTF值进行计算，生成两类受试者的DTF邻接矩阵；将具有显著差异的电极对的DTF值作为分类特征，送入到机器学习算法中，进行机器学习的模型训练，通过多导联脑电电极对测试者的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行各个预处理操作后，对测试者的各个导联脑电信号之间的DTF值进行计算，
脑电信号测谎测试导联邻接矩阵转移函数多导联送入机器学习算法脑神经信号预处理操作分类特征机器学习模型训练脑电电极生成测试实时提取显著差异分类器电极准确率保存刺激

[发明专利]基于多导脑电信号格兰杰因果的测谎方法-CN201910442128.6在审
发明人：高军峰;张家琦;彭丝雨 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多导脑电信号格兰杰因果的测谎方法，包括对两类受试者的各个导联脑电信号之间的GC值进行计算，生成两类受试者的GC邻接矩阵；将具有显著差异的电极对的GC值作为分类特征，送入到机器学习算法中，进行机器学习的模型训练，通过多导联脑电电极对测试者的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行各个预处理操作后，对测试者的各个导联脑电信号之间的GC值进行计算，生成测试者的
脑电信号测谎测试导联邻接矩阵多导联送入机器学习算法脑神经信号预处理操作分类特征机器学习模型训练脑电电极生成测试实时提取显著差异分类器电极准确率保存刺激

[发明专利]基于多导脑电信号峭度的测谎方法-CN201910441347.2在审
发明人：高军峰;覃凯;韦思宏 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多导脑电信号峭度的测谎方法，包括对各个导联脑电信号的峭度进行计算，然后对多导脑电信号的峭度进行诚实受试者与说谎受试者的差异统计分析，利用有差异的电极的峭度指标构建特征向量，送入到机器学习算法中，进行机器学习的模型训练，通过多导联脑电电极对测试者的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行各个预处理操作后，利用峭度计算公式计算得到测试者的刺激响应的数据集中每一导脑电信号的峭度
脑电信号峭度测谎测试多导联导联送入机器学习算法脑神经信号预处理操作差异统计机器学习计算公式模型训练脑电电极实时提取数据集中特征向量分类器刺激电极准确率构建保存响应分析

[发明专利]基于多导脑电信号偏度的测谎方法-CN201910441369.9在审
发明人：高军峰;何章锦;覃凯 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2019-09-03 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多导脑电信号偏度的测谎方法，包括对各个导联脑电信号的偏度进行计算，然后对多导脑电信号的偏度进行诚实者与说谎者的差异统计分析，利用有差异的电极的偏度指标构建特征向量，送入到机器学习算法中，进行机器学习的模型训练，通过多导联脑电电极对测试者的脑电信号进行实时提取，得到测试者的多导联脑电信号并保存，并将各个导联脑电信号进行各个预处理操作后，利用偏度计算公式计算得到测试者的刺激响应的数据集中每一导脑电数据的偏度
脑电信号测谎测试多导联导联送入机器学习算法脑神经信号预处理操作差异统计公式计算机器学习模型训练脑电电极脑电数据实时提取数据集中特征向量度计算分类器刺激电极准确率构建保存响应分析

[发明专利]一种多入单出脑电信号采集器-CN202010753875.4在审
发明人：郭一娜;刘婷;尹甜甜;晋朝;宋天洋 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明公开一种多入单出脑电信号采集器，包括预处理模块、合成模块、分解模块；所述预处理模块、合成模块、分解模块依次连接；所述预处理模块用于进行若干导联的脑电信号的采集，并对所采集的脑电信号进行信号放大和AD转换处理；所述合成模块用于将预处理后的若干导联的脑电信号进行混合，得到一路单通道混合信号；所述分解模块采用基于集成经验模态分解EEMD的自适应单通道盲源分离法对单通道混合信号进行分解，完成若干导联的脑电信号的还原本发明能够同步采集多导联的脑电信号，且电路及连线简单。
一种多入单出脑电信号采集

[实用新型]脑电图用弹力网帽-CN201922287718.4有效
发明人：高发展;于培燕 -专利权人：青岛柏恩鸿泰电子科技有限公司
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2020-09-01 - 主分类号： A61B5/0478 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种脑电图用弹力网帽，包括脑电帽本体与电极模具，所述脑电帽本体包括多条导联线，各导联线连接排布组成网状结构；各导联线的交叉连接点布置有电极模具，所述电极模具预置有电极；所述导联线包括中心导联线与侧面导联线，所述侧面导联线以中心导联线为对称轴对称设置；所述中心导联线包括交叉连接的第一中心导联线与第二中心导联线，所述第一中心导联线、第二中心导联线至少一端延伸有预置电极点。该脑电图用弹力网帽结构简单，操作方便，能够快速定位脑电电极点，提高了佩戴使用的灵活性。
脑电图弹力

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