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[发明专利]一种基于深度学习的假手控制方法-CN201811563220.X在审
发明人：徐宝国;张琳琳;宋爱国;何小杭;魏智唯;李文龙;张大林;李会军;曾洪 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2019-05-10 - 主分类号： A61F2/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的假手控制方法，包括：对手部动作类型选取；采集运动想象脑电信号，并将其分为训练样本和待测样本；对运动想象脑电信号进行预处理，包括低通滤波和拉普拉斯空间滤波；利用小波变换提取训练样本中特征，生成训练样本的时频二维图像；构建以时频二维图像为输入、以运动想象动作类别为输出的卷积神经网络模型，训练调节参数，及通过多折交叉验证，得到训练后模型；利用小波变换提取待测样本中特征，生成时频二维图像和输入模型得到对应运动想象动作类别并输出
时频二维训练样本运动想象假手待测样本动作类别脑电信号小波变换图像预处理卷积神经网络采集运动低通滤波动作类型分类目标交叉验证空间滤波控制指令手部动作信息利用自然状态输出准确率构建学习

[发明专利]基于脑机接口与虚拟现实的手部运动能力恢复系统及方法-CN202110372206.7在审
发明人：陈鹏程;赵凯;王蕴辉;戚禾汀 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于脑机接口与虚拟现实的手部运动能力恢复系统及方法，所述系统包括：EEG脑电帽，被配置为采集用户的脑电信号并传送至脑电信号处理模块；脑电信号处理模块，被配置为对接收到的脑电信号进行预处理，利用运动想象算法提取脑电信号的运动想象意图分类；柔性康复手套，被配置为采用气泵作为动力输出源，根据运动想象意图控制手部进行相应的手部动作，同时检测用户手部动作及幅度；虚拟现实模块，被配置为将检测到的用户手部动作及幅度信息转换为电压信号，基于电压值信号的范围反馈相应的手势动作本发明运动想象算法分类速度快，此种算法将特征提取与分类步骤同时完成，极大缩短了算法的执行时间，更适合于在线系统分析。
基于接口虚拟现实运动能力恢复系统方法

[发明专利]一种基于特征融合的脑电信号识别方法-CN202310259271.8在审
发明人：刘春秀;高付鹏;薛宁;姚盼;郭宇森 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于特征融合的脑电信号识别方法，属于机器人技术领域；解决了现有技术中脑电信号识别方法特征提取不充分，准确率低，且实时性差的问题；本发明的方法包括以下步骤：获取并构建脑电数据集；脑电数据集中包括多通道数字脑电信号数据及对应的运动想象指令类别标签；利用脑电信号数据及对应的运动想象指令类别标签进行迭代训练，得到脑电信号识别模型；脑电信号识别模型用于对输入的多通道数字脑电信号进行空间特征提取、特征融合、时间序列特征提取和特征分类，得到输入的脑电信号对应的运动想象指令类别；获取待识别的多通道脑电信号数据，利用脑电信号识别模型识别得到对应的运动想象指令类别。
一种基于特征融合电信号识别方法

[发明专利]一种对多类运动想象脑电信号的分类方法-CN202310011070.6在审
发明人：郑威;程怡;魏雪云 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2023-01-05 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明属于脑电信号处理和分类技术领域，是一种对多类运动想象脑电信号的分类方法，利用LMD对脑电信号进行分解，选取PF分量，将PF分量看做两大类进行CSP特征提取，结合SVM分类器进行分类，将识别出的两类脑电信号均重复进行一次CSP特征提取和SVM二分类，便可以实现运动想象脑电信号的四分类，具体包括：数据进行预处理、利用LMD分解为多个PF分量，并通过每个PF分量频谱图选取出最具判别性的PF分量、将PF分量分为手部运动想象数据和非手部运动想象数据两大类进行
一种运动想象电信号分类方法

[发明专利]一种基于平均能量差的运动想象脑电通道选择和分类方法-CN202211495332.2在审
发明人：孟明;陈思齐;马玉良;罗志增 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/2411 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于平均能量差的运动想象脑电通道选择和分类方法，取两类运动想象信号的通道均值能量作为投票的阈值，根据投票差值统计各通道上有明显能量差值试次的数量，基于此来选择出合适的通道，然后对这些通道取能量特征进行归一化本发明选择出来的通道有一定的神经生理学意义，有助于提升脑机接口的性能，并且选择出来的通道还会包括一些能量上有区分性但不在运动想象区域中的通道，该类通道也有助于运动想象的分类。
一种基于平均能量运动想象通道选择分类方法

[发明专利]一种基于脑网络偏侧性度量的左右手运动想象分类方法-CN202310083372.4在审
发明人：刘柯;赖琴 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2023-02-08 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： A61B5/372 文献下载
摘要：本发明属于脑网络研究领域，提出了一种基于脑网络偏侧性度量的左右手运动想象分类方法。所述方法包括输入包含左右手运动想象任务的EEG脑电信号，并对EEG脑电信号进行预处理；采用多元自回归模型对预处理后的EEG脑电信号进行建模，利用贝叶斯推断得到估计的模型参数；根据估计的模型参数计算各个通道之间的虚相干性对连接矩阵进行筛选处理，保留显著的连接边，构建出脑因果网络；分别计算脑因果网络中左右半脑中节点的节点强度之和，根据左右脑中节点强度之和的比值计算得到脑因果网络的偏侧性；根据脑因果网络的偏侧性，输出左右手运动想象分类结果该方法可能进一步提高左右手运动想象分类效果。
一种基于网络偏侧性度量左右手运动想象分类方法

[发明专利]一种运动想象状态下的脑电信号特征识别方法-CN201810792231.9有效
发明人：袁艳丽;关天民;吕斌;陈志华;童小英 -专利权人：大连交通大学
申请日： 2018-07-18 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种运动想象状态下的脑电信号特征识别方法，包括以下步骤：S1：采集受试者在想象运动情况下的脑电信号数据信息；S2：采用Welch方法计算脑电信号电极的能量谱；S3：设置脑电信号的最优电极的个性化信息，为不同受试者选取分类正确率最高的电极；S4：使用同步/去同步方法提取脑电信号左右想象的特征值；S5：采用最优分类函数对提取的脑电信号进行特征分类，采用基于支持向量机的三段式分类方法对分类过程进行优化。该方法通过计算脑电信号的电极的能量谱和特征值信息从而对脑电信号进行特征分类，其中运动想象脑电信号特征提取和分类技术可以用于神经康复领域。
一种运动想象状态电信号特征识别方法

[发明专利]一种面向车辆控制的多任务运动想象脑电特征提取及模式识别方法-CN201810817791.5有效
发明人：殷国栋;张德明;庄伟超;庄佳宇;耿可可;龚蕾;张宁;朱侗;王金湘;李广民;张辉;马健 -专利权人：东南大学
申请日： 2018-07-24 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种面向车辆控制的多任务运动想象脑电特征提取及模式识别方法，利用脑电放大器采集被试的多任务运动想象脑电信号，传输给上位机后利用welch功率谱及一对一公共空间模式算法提取运动想象脑电的频域及空域特征组合并将得到的概率密度与设定的可信阈值进行对比，利用人工神经网络对低于可信阈值的样本进行二次分类，得出最终分类结果并通过无线串口传输给车辆，实现车辆的实时运动；本发明通过利用welch功率谱和CSP提取与运动想象相关的频域及空域特征
一种面向车辆控制任务运动想象特征提取模式识别方法

[发明专利]基于大脑血红蛋白信息的想象运动阶段的蹲起走状态的识别方法-CN201710669803.X有效
发明人：李春光;徐嘉诚;曲巍 -专利权人：苏州大学
申请日： 2017-08-08 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大脑血红蛋白信息的想象运动阶段的蹲起走状态的识别方法，具体步骤如下：(1).应用近红外光谱脑成像技术进行测试实验，受试者在固定区域内完成下蹲、起立和行走的任务，在进行任务前，受试者需要对下一个相应的任务进行数秒的想象；(2).针对运动想象阶段所记录的脑皮层血红蛋白浓度，以含氧血红蛋白作为分析参数进行研究；(3).对运动想象阶段的数秒时间划分为T1和T2时刻，提取出T1和T2时刻的相关参数作为特征并进行比较；(4).
基于大脑血红蛋白信息想象运动阶段蹲起走状态识别方法

[发明专利]一种运动想象模式脑机接口触发的下肢外骨骼训练方法及系统-CN201610049316.9有效
发明人：程洪;王富奎;李展;邱静;殷紫光 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2016-01-25 - 公布日： 2017-11-03 - 主分类号： A61F2/72 文献下载
摘要：本发明公开了一种运动想象模式脑机接口触发的下肢外骨骼训练方法及系统，包括根据预设的运动想象任务测量使用者的脑电样本信号；信号预处理，去除信号噪声；用共同空间模式对信号进行变换，提取和选择特征；利用变换后的信号建立使用者的脑电信号分类器模板；使用者欲运动时，将使用者实时的运动想象脑电信号经过步骤S2的预处理和步骤S3的公共空间模式变换后，输入步骤S4得到的脑电信号分类器模板，决策使用者的运动想象脑电信号的类别，输出分类结果给下肢外骨骼控制器
一种运动想象模式接口触发下肢骨骼训练方法系统

[发明专利]基于可解释聚类模型的二分类运动想象脑电信号识别方法-CN202010335269.0有效
发明人：付荣荣;李威帅 -专利权人：燕山大学
申请日： 2020-04-24 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供基于可解释聚类模型的二分类运动想象脑电信号识别方法，其包括步骤1、获取受试者的多通道运动想象脑电数据，将脑电数据进行逐次截断、滤波，存储为高维脑电数据矩阵；步骤2、使用空域滤波共空间模式从高维脑电数据矩阵中提取二维的运动想象脑电的方差特征该方法是一种有效的单次运动想象脑电聚类方法，在保证一定的分类精度时，无需训练集，缩短了训练时间。
基于可解释模型分类运动想象电信号识别方法

[发明专利]一种基于多特征融合的多类运动想象脑电信号识别方法-CN202110277757.5有效
发明人：关山;袁振;崔金栋;宋伟杰;王福旺 -专利权人：东北电力大学
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F18/213 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的多类运动想象脑电信号识别方法，该方法将基于时域、频域、空域的多域特征提取及融合方法引入到多类运动想象脑电信号分类识别研究领域中，实现多类运动想象脑电信号的识别。本发明方法克服了传统单域特征提取算法信息描述不足，多域特征联合特征维数高等问题，有效地提升了针对多类运动想象脑电信号的识别准确率。
一种基于特征融合运动想象电信号识别方法

[发明专利]基于胶囊网络的新型脑控智能康复方法及应用-CN202010364737.7有效
发明人：高忠科;陈培垠;刘明旭 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：基于胶囊网络的新型脑控智能康复方法及应用：上位机根据使用者选择的康复训练项目产生对应的运动刺激视频，通过显示器显示给使用者，使用者想象相应的动作，并通过脑电采集装置采集使用者同步的运动想象脑电信号，并进行放大滤波预处理，通过无线方式传输至上位机；上位机接收到运动想象脑电信号，进行再次处理后，通过基于胶囊网络算法提取运动想象脑电信号的特征并进行分类，将分类结果转化为相应的康复训练控制信号，传输至康复运动装置；康复运动装置带动使用者进行相应的训练动作
基于胶囊网络新型智能康复方法应用

[发明专利]基于脑网络差异性分析的运动想象脑电信号分类方法-CN202310797681.8有效
发明人：李婷;李国瑞 -专利权人：中国医学科学院生物医学工程研究所
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供了基于脑网络差异性分析的运动想象脑电信号分类方法，包括以下步骤：S1、采集多个信道的脑电信号；S2、对采集到的脑电信号进行预处理；S3、利用信道间的标准化互信息构建功能连接网络；S4、通过差异性分析选取功能连接网络中具有显著差异的标准化互信息值；S5、通过PCA方法对步骤S4中具有显著差异的标准化互信息值进行降维处理；S6、使用分类正确率最高的SVM模型作为运动想象脑电信号识别模型。本发明有益效果：使用采集数据进行通道选择和训练支持向量机分类器，找到被试在不同动作的运动想象过程中具有差异的通道连接，并使用这些通道连接的互信息参数进行运动想象脑电信号的识别和分类。
基于网络差异性分析运动想象电信号分类方法

[发明专利]一种功能性电刺激的多源信息融合控制方法-CN201110132490.7无效
发明人：明东;张广举;邱爽;朱韦西;杨建刚;刘骁佳;郑翔 -专利权人：天津大学
申请日： 2011-05-20 - 公布日： 2011-12-21 - 主分类号： A61N1/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种功能性电刺激的多源信息融合控制方法，属于残疾人康复医疗器械技术领域，使用者想象第一特定动作，提取想象动作特征，启动功能性电刺激器；使用者想象第二特定动作或第三特定动作以及第四特定动作或第五特定动作将误差以及误差变化率作为模糊控制器的输入，将刺激电流强度精确量作为模糊控制器的输出；运用控制规则和隶属度函数，对误差以及误差变化率进行推论处理，得到刺激电流强度模糊量；进行反模糊化处理，获取刺激电流强度精确量；使用者想象第六特定动作
一种功能刺激信息融合控制方法