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[发明专利]一种睡眠慢波-纺锤波耦合信号的提取方法、系统及装置-CN202211276703.8有效
发明人：魏依娜;罗曼丽;冯琳清;唐弢;张一鸣;蔡正厅;刘金标;王丽婕;麦逊 -专利权人：之江实验室
申请日： 2022-10-19 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种睡眠慢波‑纺锤波耦合信号的提取方法、系统及装置，包括以下步骤：步骤S1：得到预处理脑电信号；步骤S2：判断存在慢波及纺锤波；步骤S3：确定慢波信号；步骤S4：确定纺锤波信号；步骤S5：遍历步骤S3和步骤S4，获取时间点重合且满足纺锤波信号最大振幅在慢波信号时间点中的慢波与纺锤波，根据慢波和纺锤波的起止时间点来确定慢波‑纺锤波耦合的起止时间点，得到慢波‑纺锤波耦合信号。本发明降低异常数据对慢波‑纺锤波判定的影响；慢波和纺锤波判定采用多重判定机制，提高慢波和纺锤波判定的抗干扰能力；最终慢波‑纺锤波判定中以慢波中检测到最大纺锤波峰值为判定机制，更全面检测慢波与纺锤波在不同相位的耦合
一种睡眠纺锤耦合信号提取方法系统装置

[发明专利]用于基于睡眠纺锤波调节睡眠期间的感觉刺激的强度的系统和方法-CN201580037158.9有效
发明人： G·N·加西亚莫利纳;M·贝莱西;S·普丰特纳;B·A·列德纳;G·托诺尼 -专利权人：皇家飞利浦有限公司;威斯康星校友研究基金会
申请日： 2015-07-06 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种被配置为基于睡眠期期间的对象中的睡眠纺锤波来调节在所述睡眠期期间递送到对象的感觉刺激的强度的系统。所述系统被配置为基于睡眠纺锤波频率和/或睡眠纺锤波密度调节刺激的强度。所述系统被配置为基于检测到的睡眠纺锤波来确定在所述睡眠期期间针对新近时间段的新近纺锤波密度和/或新近纺锤波频率，并且基于检测到的睡眠纺锤波来确定在所述睡眠期期间针对先前时间段的先前纺锤波密度和/或先前纺锤波频率所述系统基于所述先前纺锤波密度与所述新近纺锤波密度的比较和/或所述先前纺锤波频率与所述新近纺锤波频率的比较来控制提供到所述对象的感觉刺激的强度。
用于基于睡眠纺锤调节期间感觉刺激强度系统方法

[发明专利]基于深度学习的睡眠纺锤波检测方法-CN202110817798.9在审
发明人：刘铁军;王林;郜东瑞;王钰潇;李静;曹文鹏;秦云;汪曼青;陈卓 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-07-20 - 公布日： 2021-09-17 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的睡眠纺锤波检测方法，应用于睡眠检测领域，针对现有的纺锤波检测无法适应实时的纺锤波检测的问题，本发明首先对采集的睡眠数据进行处理，通过合理划分数据，并将数据与标签对齐，制作得到数据集；然后对制作的数据集进行特整提取；其次建立纺锤波网络，并采用提取的特征对纺锤波网络进行训练；最后根据训练完成的纺锤波网络进行睡眠纺锤波实时检测。
基于深度学习睡眠纺锤检测方法

[发明专利]一种基于脑电信号的睡眠纺锤波提取方法-CN202110503057.3在审
发明人：李亚兵;张永勃;潘晓英;陈墨 -专利权人：西安邮电大学
申请日： 2021-05-08 - 公布日： 2021-08-06 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于希尔伯特变换的睡眠纺锤波提取方法，其步骤包括：(1)对原始信号进行预处理：降采样，分段；(2)对每一段信号进行带通滤波(11‑15Hz)；(3)利用希尔伯特变换提取信号的包络信息和瞬时频率信息；(4)设置幅值阈值，初步确定可能出现纺锤波的位置信息；(5)纺锤波膨胀与融合处理；通过遍历纺锤波，实现近邻纺锤波的合并；(6)设置时间阈值，二次确认纺锤波位置信息；(7)对两次结果进行与运算，最终确定纺锤波位置本发明通过希尔伯特变换和两次确认实现最终纺锤波的识别，实现简单，为进一步的研究奠定基础。
一种基于电信号睡眠纺锤提取方法

[发明专利]一种入睡点检测方法及终端-CN202111474756.6在审
发明人：梁立坤;周可忠;梁红波 -专利权人：深湾创新技术（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： A61B5/374 文献下载
摘要：本发明公开一种入睡点检测方法及终端，采集原始脑波数据；基于所述原始脑波数据计算得到与所述原始脑波数据对应的高频功率谱和均方根；基于所述高频功率谱和所述均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的所述纺锤波确定入睡点，通过采集原始脑波数据，基于原始脑波数据计算得到高频功率谱和均方根，最后基于高频功率谱和均方根对纺锤波进行检测，并根据检测到的纺锤波确定入睡点，纺锤波能最直接地体现睡眠状态，通过计算得到的高频功率谱和均方根检测纺锤波可减少纺锤波的误判
一种入睡检测方法终端

[发明专利]一种检测睡眠纺锤波的方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210422674.5在审
发明人：王斐;李丽 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-04-21 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种检测睡眠纺锤波的方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的检测睡眠纺锤波的方法包括：获取待检测的睡眠数据，所述睡眠数据包括多种脑电EEG信号；对所述睡眠数据进行滤波处理，得到特定频率的脑电EEG信号；采用MP算法对所述特定频率的脑电EEG信号进行识别候选波处理，得到睡眠纺锤波的候选波；提取所述候选波的特征，并对所述特征进行归一处处理，得到所述候选波的特征向量；将所述特征向量输入训练好的SVM分类器，得到每个所述候选波是否为睡眠纺锤波的分类结果。本发明所述的检测睡眠纺锤波的方法，提高了对纺锤活动准确检测的可靠性和客观性，弥补人工手动检测纺锤事件的局限性。
一种检测睡眠纺锤方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种自动识别和提取睡眠脑电中纺锤波的方法-CN201610518815.8有效
发明人：徐进;吴舒婷;郭梦霖;任奕璟 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2016-07-04 - 公布日： 2019-01-18 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：一种自动识别和提取睡眠脑电中纺锤波的方法，第一重检测是分析脑电信号的小波能量，当频段在13‑15Hz的小波能量达到最大时，则判定对应波形为可能纺锤波；第二重检测是采取小波分解重构提取纺锤波对应频段的信号，然后对重构信号提取Teager能量算子的绝对值序列，通过平滑、粗粒化处理确定波形的起止位置，若持续时间大于0.5s则判定该波形为可能纺锤波；第三重检测是将30s的重构信号再次分为3s一段，计算信号的半功率值(SEF50)，若大于阈值则判定波形为可能纺锤波，只有三重检验同时满足要求的情况下，待检波形才被判定为纺锤波；本方法能准确地识别纺锤波、确定波形的起止位置，且容易实现，抗噪能力强，为相关研究奠定了基础。
纺锤波判定起止位置睡眠脑电小波能量重构信号自动识别频段检测绝对值序列计算信号抗噪能力脑电信号小波分解粗粒化平滑重构检验分析研究

[发明专利]确定性正弦干预同步压缩变换纺锤波提取方法及其应用-CN202210636178.X在审
发明人：郑潜;陈韬;刘冰 -专利权人：浙江柔灵科技有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-08-05 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本申请提出了确定性正弦干预同步压缩变换纺锤波提取方法及其应用，包括以下步骤：包括以下步骤：S00、采集睡眠期间脑电数据；S10、对睡眠期间脑电数据进行滤波；S20、构建确定性正弦信号，对滤波信号进行希尔伯特变换；S30、通过确定性正弦干预的同步压缩变换对滤波信号进行时频谱增强；S40、获取纺锤波所在频段的瞬时频率变化曲线，并获取时频系数；S50、根据时频系数重构时域信号并滤除确定性正弦信号；S60、设定第一阈值将瞬时频率变化曲线划分出第一纺锤波区间，根据重构后的时域信号和滤波信号获取相关系谱，通过设定第二阈值将相关系数谱划分出第二纺锤波区间；S70、根据第一纺锤波区间和第二纺锤波区间确定最终纺锤波区间。
确定性正弦干预同步压缩变换纺锤提取方法及其应用

[发明专利]一种纺锤波提取方法、系统、计算机设备、存储介质及程序产品-CN202210189978.1在审
发明人：郑潜;曹琪琪 -专利权人：浙江柔灵科技有限公司
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明提出了一种纺锤波提取方法、系统、计算机设备、存储介质及程序产品，方法包括：实时采集脑电数据；进行滤波处理；利用同步压缩变换对滤波信号进行时频谱增强，执行预设的边缘提取算法自适应获取特异性区域，并获取时频系数；对时频系数进行积分得到纺锤波谱，设定阈值将纺锤波谱划分出纺锤波区间；利用特异性区域和时频系数重构时域信号；对时域信号和滤波信号进行相关性分析，获取相关系数谱，设定阈值将相关系数谱划分出相关系数区间；将相关系数区间和纺锤波区间进行联合决策，确定最终纺锤波区间。本发明的方案基于自适应时域谱增强，能够在单导联低信噪比EEG信号上能够维持理想的纺锤波监测性能，鲁棒性强，实时性高。
一种纺锤提取方法系统计算机设备存储介质程序产品

[发明专利]一种睡眠纺锤波分级识别方法及系统-CN202211266947.8有效
发明人：夏邵君;邹启红;孔祥星;胡沁之 -专利权人：北京大学
申请日： 2022-10-17 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明公开了一种睡眠纺锤波分级识别方法及系统。本方法步骤包括：1)对脑电波信号进行标注，标注出所述脑电信号中各纺锤波的起始点和持续时间；然后提取出n个包含纺锤波信号的脑电信号分段和n个不包含纺锤波信号的脑电信号片段；2)对所提取的2n个脑电信号片段进行连续小波变换，得到每一所述脑电信号片段对应的一维电信号；将转换后的每一所述一维电信号转换为二维时频图；3)利用所述二维时频图训练睡眠纺锤波分级识别神经网络；4)将待识别的脑电波信号进行分段并对其连续小波变换后输入到训练后的睡眠纺锤波分级识别神经网络，识别出每一分段是否包含纺锤波信号。本发明解决了现有睡眠纺锤波分级识别存在的鲁棒性差以及效率低问题。
一种睡眠纺锤分级识别方法系统

[发明专利]一种睡眠纺锤波智能识别方法及系统-CN202310339701.7有效
发明人：夏邵君;孔祥星;王芝楠;孙应实;朱海涛;张晓燕;李晓婷;林天烨;杨青默 -专利权人：北京肿瘤医院（北京大学肿瘤医院）
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明涉及一种睡眠纺锤波智能识别方法及系统。该方法包括：获取标注的脑电波信号；对获取的标注的脑电波信号按照时间进行分段，得到脑电信号片段；对脑电信号片段进行同步挤压小波变换；将同步挤压小波变换后的一维脑电信号转换为二维时频图；利用二维时频图训练睡眠纺锤波分类识别神经网络；将待识别的脑电波信号进行分段并进行同步挤压小波变换后输入到训练完成后的睡眠纺锤波分级分类识别神经网络，识别出待识别的脑电波信号中是否包含纺锤波信号。本发明利用同步挤压小波变换和ConvNeXt网络的优势，提出一种基于同步挤压小波变换和迁移学习的睡眠纺锤波智能识别方法及系统，能够解决现有技术中存在的鲁棒性差以及效率低等技术问题。
一种睡眠纺锤智能识别方法系统

[发明专利]一种基于轻量卷积神经网络的睡眠脑电纺锤波识别方法及系统-CN202011181500.1有效
发明人：陈丹;陈培璐;张垒;陈靓影;李小俚;熊明福 -专利权人：武汉大学
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轻量卷积神经网络的睡眠脑电纺锤波识别方法及系统，其中的方法选取出现纺锤波的脑电通道数据作为数据基础，将纺锤波识别转化为二分类问题。通过降采样将数据片段统一长度作为原始数据集。通过设计一个轻量卷积神经网络模型，直接提取时间序列信号的深层特征，根据脑电信号非平稳随机性的特点，计算时间序列的小波熵、样本熵和排序熵，将其组成信息熵向量辅助模型训练，得到最终的分类结果。本发明模型网络层数少，计算复杂度低，融入衡量复杂系统秩序的信息熵辅助判断，在无需先验知识情况下，实现对睡眠脑电纺锤波的识别。
一种基于卷积神经网络睡眠纺锤识别方法系统

[发明专利]用于表征个体的睡眠的系统和方法-CN201680039762.X有效
发明人： B·斯皮卢蒂尼赫贝特 -专利权人： URGO技术公司
申请日： 2016-07-07 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： A61B5/374 文献下载
摘要：本发明涉及用于表征个体的睡眠的系统，该用于表征的系统包含：测量装置，用于测量脑波的代表性脑活动信号；电子中央单元，用于在9‑16Hz的频率范围内识别个体的较小的睡眠纺锤波范围，所述较小的睡眠纺锤波范围包含睡眠个体的脑波的频率，所述睡眠个体的脑波具有大于15μV的振幅和0.5秒‑2秒的持续时间，并且将对应于所述较小的睡眠纺锤波范围的频率范围内的清醒个体的脑活动信号的至少一个参数与阈值进行比较；和与所述中央单元连接的通信接口，当对应于所述较小的睡眠纺锤波范围的频率范围内的所述脑活动信号的参数超过阈值时，其适于发出所述个体可感知的警示信号。
用于表征个体睡眠系统方法

[发明专利]一种基于EEG脑波的睡眠纺锤波检测方法、系统-CN202110371854.0在审
发明人：马鹏程;卢树强;王晓岸 -专利权人：北京脑陆科技有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： A61B5/374 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于EEG脑波的睡眠纺锤波检测方法及系统，该方法包括EEG信号采集设备采集用户的脑电信号，对脑电信号进行预处理后传输到数据分析系统；数据分析系统对脑电信号进行特征提取，并传输至判断识别系统；判断识别系统利用提取的特征，通过算法计算得到纺锤波的检测结果。该方法实现对睡眠纺锤波检测的智能化，提高了检测准确率，降低检测时间，拓宽了检测的应用场景。
一种基于 eeg 脑波睡眠纺锤检测方法系统

[发明专利]一种基于脑电信号的睡眠记忆巩固指数的计算方法-CN202310397884.8在审
发明人：晏水平;郑潜;刘冰 -专利权人：浙江柔灵科技有限公司
申请日： 2023-04-06 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：测试受试者的睡前记忆力测试值和睡后记忆力测试值，并采集受试者睡眠时的单导联EEG脑电数据和PSG多导联脑电数据；步骤二：对单导联EEG脑电数据进行分割；步骤三：对单导联EEG脑电数据进行睡眠分期；步骤四：计算纺锤波总数Nsp、纺锤波比率Rsp、纺锤波平均幅值Ampavg、纺锤波高低频比率R；步骤五
一种基于电信号睡眠记忆巩固指数计算方法

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