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[发明专利]融合可视图与深度学习的运动想象意念控制方法及应用-CN201810169306.8有效
发明人：高忠科;党伟东;侯林华;蔡清;冯彦华 -专利权人：天津大学
申请日： 2018-02-28 - 公布日： 2021-01-08 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：一种融合可视图与深度学习的运动想象意念控制方法及应用，获取运动想象EEG脑电信号并进行预处理；对预处理后的运动想象EEG脑电信号采用可视图理论构建可视图复杂网络，得到大脑多层复杂网络；对于每一个可视图复杂网络对于任一被试者在每一个运动场景下的大脑多层复杂网络，获得所述各个网络指标数据，组成一维序列，并构建样本集，搭建初始深度卷积神经网络模型，使用样本集对初始深度卷积神经网络模型进行有监督的训练，得到能够用于运动想象本发明能够实现对运动想象EEG脑电信号的有效辨识和进行正确分类，并转化为脑控指令，实现对机械外骨骼的控制。
融合视图深度学习运动想象意念控制方法应用

[发明专利]一种基于想象式脑机接口的手势识别方法-CN202010752101.X有效
发明人：郭一娜;龚真颖;王涛;左旺;陈瑶 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2020-07-30 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开一种基于想象式脑机接口的手势识别方法，包括搭建基于想象式脑机接口的脑电信号采集平台，通过脑电信号采集平台进行脑电信号的采集和预处理，得到脑电信号样本集；基于LSTM‑DENSE构建手势识别模型，并使用脑电信号样本集对手势识别模型进行训练；通过训练好的手势识别模型对基于想象式脑机接口采集的脑电数据进行手势识别，并根据手势识别结果控制机械手掌执行相应手势。本发明有效解决了传统手势识别模型训练过程中存在的不收敛问题，以及脑机接口中存在的“BCI盲”和“一人一模型”的问题，提高了想象式脑机接口的实用性和泛化性能，扩宽了想象式脑机接口的应用面，更方便残障人士的使用
一种基于想象式脑机接口手势识别方法

[发明专利]深度学习人机互适应运动想象脑机接口系统和训练方法-CN201910768253.6有效
发明人：李甫;付博勋;钱若浩;吴昊;冀有硕;石光明;牛毅;董伟生 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-08-20 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G16H20/70 文献下载
摘要：本发明公开的基于深度学习的人机互适应运动想象脑机接口系统和训练方法，解决了不同使用者间效果差异大、脑电信号稳定性差的问题。训练方法包含通用预训练、互适应反馈校准、在线使用三阶段；互适应训练含多轮人机互适应训练，每轮训练含自由练习、任务想象收集数据和机器训练。本发明训练过程采用了“人在回路”的实时反馈，让使用者在试错中习得正确而稳定的可解码运动想象方式，提升了运动想象脑机接口的性能，实现对使用者运动想象的高精度稳定分类。主要用于满足高效的脑机交互需求。
深度学习人机适应运动想象接口系统训练方法

[发明专利]基于多层有序网络的脑控智能康复系统运动意图识别系统-CN202010366869.3有效
发明人：高忠科;吕冬梅;马超;马文庆 -专利权人：天津大学;天津富瑞隆金属制品有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G16H20/30 文献下载
摘要：一种基于多层有序网络的脑控智能康复系统运动意图识别方法，被试者通过观看手部握拳与伸展动作视频进行运动想象，同时脑电信号采集设备采集被试者的脑电信号；运动意图识别模块对获得的运动想象信号进行预处理，构建多层有序网络，该多层有序网络能够融合多通道脑电信号，从脑电信号中提取符号波动的特征，实现手部握拳与伸展动作想象信号的有效分类与辨识，将分类结果传输到脑控智能康复系统，脑控智能康复系统基于所述运动意图协助被试者进行上肢康复训练本发明可以实现运动想象信号特征的有效提取和手部握拳与伸展运动想象EEG信号的有效辨识，并转化为指令控制脑控智能康复系统，帮助上肢运动通路损伤以致于活动受限的病患进行康复训练。
基于多层有序网络智能康复系统运动意图识别

[发明专利]基于可视图符号网络和宽度学习的新型脑控智能康复系统-CN202010364687.2有效
发明人：高忠科;吕冬梅;党伟东;马超 -专利权人：天津大学
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：一种基于可视图符号网络和宽度学习的新型脑控智能康复系统，被试者观看手部握拳与伸展动作视频进行运动想象，脑电信号采集设备采集被试者的运动想象EEG脑电信号；运动意图识别模块对获得的运动想象EEG脑电信号进行预处理，构建水平可视图网络，建单层符号网络，提取单层符号网络的六个网络指标，并构成六维特征向量，将六维特征向量输入到宽度学习模型中实现握拳运动想象EEG脑电信号与手部伸展运动想象EEG脑电信号的有效分类与辨识
基于视图符号网络宽度学习新型智能康复系统

[发明专利]VR闭环毒瘾自控力训练系统-CN201911324108.5有效
发明人：杨帮华;谷雪林;宋卫东;徐定;谷超;曹磊 -专利权人：上海大学
申请日： 2019-12-20 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： A61M21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种VR闭环毒瘾自控力训练系统，包括成瘾程度评估模块、脑电运动想象建模模块、闭环反馈训练模块，成瘾程度评估模块根据实验范式采集近红外数据分析，将成瘾人员分为轻度、中度、重度，并依据成瘾程度进行三个难度等级选择脑电运动想象建模模块识别左手、右手、双脚运动想象任务，控制VR模型中登山赛车的运行。VR训练场景设计为登山赛车，根据不同成瘾等级选择相应难度等级，使人依靠运动想象和自我控制力来实现赛车登山。闭环反馈训练模块实时采集吸毒人员在游戏控制中脑电信息显示在PC上，PC上的数据变化实时反馈游戏控制是否正确，并提醒集中注意力进行运动想象。通过该系统方法训练吸毒人员自我控制力和注意力。
vr 闭环毒瘾自控训练系统

[发明专利]一种基于脑电信号的中风康复程度指标计算方法-CN201310137455.3无效
发明人：张建海;孔万增;林伟成;周展鹏;周凌霄 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2013-04-19 - 公布日： 2013-08-21 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明首选被试根据提示执行左/右手运动想象任务，使用多通道脑电信号采集设备采集被试执行运动想象任务时的脑电信号。然后使用去公共平均参考方法降低公共噪声的水平，使用独立成分分析方法消除眼电伪迹，提高脑电信号的信噪比，使用巴特沃斯滤波器提取与运动想象任务密切相关的频段的数据用于以后的分析。最后计算脑功能网络的聚合系数、全局效率属性；计算运动想象任务执行的正确率；使用脑功能网络属性和运动想象任务正确率作为康复程度指标，把计算结果保存到专用数据库。本发明具有不受意志干扰，客观性强的优点。
一种基于电信号中风康复程度指标计算方法

[发明专利]一种镜卷积神经网络模型及运动想象脑电识别算法-CN202011519735.7在审
发明人：罗靖;刘光明;王耀杰;弓一婧;高帆 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的一种镜卷积神经网络模型，由源模型与镜像模型共同构成了镜卷积神经网络模型；通过源脑电信号左右脑半球的脑电通道互换构造镜像脑电信号并用于运动想象识别CNN模型训练，训练好的运动想象分类CNN模型被称为源模型；镜像模型为复制所述已训练源模型形成的镜像运动想象分类模型。本发明还公开了一种基于镜卷积神经网络模型的运动想象脑电识别算法。该算法解决了现有技术中因训练数据有限、受试者间差异显著而导致分类性能过低的问题。
一种卷积神经网络模型运动想象识别算法

[发明专利]一种英语单词想象力图像记忆训练系统-CN202011222890.2在审
发明人：张运烟 -专利权人：深圳小象智多分网络科技有限公司
申请日： 2020-11-05 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06F16/51 文献下载
摘要：本发明提供一种英语单词想象力图像记忆训练系统，包括：信息导入模块，用于将英语单词想象力图像记忆训练系统的相关信息导入数据库；应用模块，用于获取数据库中的相关信息，基于相关信息生成训练题目；图像组合模块，用于当应用模块生成单词记忆题目时，获取单词拼写，基于单词拼写，从数据库中获取图像，基于图像生成想象力图像。本发明的英语单词想象力图像记忆训练系统，结合多种记忆方法，以图像情景、游戏对战等形式，有效地解决了在英语学习中普遍存在的背单词记得慢，忘得快的问题。
一种英语单词想象力图像记忆训练系统

[发明专利]运动想象脑电信号分类方法、装置、设备和存储介质-CN202111665569.6在审
发明人：王浩冲;史改革;董文丽 -专利权人：西安臻泰智能科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-19 - 主分类号： A61B5/16 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种运动想象脑电信号分类方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：向被试者展示肢体动作画面，以刺激被试者专注肢体动作画面进行相应地运动想象；采集被试者在专注当前展示的肢体动作画面时产生的当前脑电信号；基于预设学习模型对当前脑电信号进行运动想象分类识别，确定当前识别结果通过本发明实施例的技术方案，可以提高运动想象分类准确度。
运动想象电信号分类方法装置设备存储介质

[发明专利]基于多尺度加权排列熵的运动想象脑电信号特征提取方法-CN202111365461.5在审
发明人：郑威;龙佳伟 -专利权人：江苏科技大学
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供基于多尺度加权排列熵的运动想象脑电信号特征提取方法，所述基于多尺度加权排列熵的运动想象脑电信号特征提取方法包括S1、运动想象脑电信号预处理，通过CMWPE熵值变化确定最优时间段；S2、获取广义粗粒化序列本发明提供的基于多尺度加权排列熵的运动想象脑电信号特征提取方法具有能够有效的提取脑电信号的特征，且能够提高脑电信号分类识别率的优点。
基于尺度加权排列运动想象电信号特征提取方法

[发明专利]基于BCI/VR、AR技术的康复训练系统-CN202210899344.5在审
发明人：张海峰;张海燕;赵绍晴 -专利权人：山东海天智能工程有限公司
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： A61B5/369 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BCI/VR、AR技术的康复训练系统，包括EEG信号采集系统、AR、VR场景系统、离线训练系统和运动想象检测系统，EEG信号采集系统通过非植入式电极对EEG信号进行采集；AR、VR场景系统是根据患者脑电中想象的运动意图对场景进行修改并重新渲染，然后通过AR或VR设备反馈给患者，患者可依据AR或VR动画完成康复训练；离线训练系统可对EEG信号进行预处理；运动想象检测系统可对患者的运动意图进行检测；本发明能精确感知患者的运动想象并进行动画反馈，
基于 bci vr ar 技术康复训练系统

[发明专利]运动想象脑机接口通信方法、装置、系统、介质及设备-CN202211223451.2在审
发明人：胡宏林;李昂;王振宇;赵建龙;周婷;欧阳玉玲;赵曦 -专利权人：上海前瞻创新研究院有限公司
申请日： 2022-10-08 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明提供一种运动想象脑机接口通信方法、装置、系统、介质及设备，所述运动想象脑机接口通信方法包括：获取带标签的脑电数据，并将所述脑电数据划分为训练集和验证集；随机选取数个源域受试者作为混合域，基于所述混合域对应的训练集的脑电数据获得混合源域模型本发明可以提高运动想象脑机接口的分类性能，并且实现运动想象脑机接口在现实中的部署。
运动想象接口通信方法装置系统介质设备

[发明专利]下肢想象动作电位空间滤波方法-CN200810053956.2有效
发明人：明东;刘双迟;朱誉环;周仲兴;万柏坤 -专利权人：天津大学
申请日： 2008-07-25 - 公布日： 2009-05-20 - 主分类号： A61B5/0476 文献下载
摘要：本发明属于生物医学工程及计算机领域，涉及一种下肢想象动作电位空间滤波方法，该方法主要包括下列步骤，①站起想象动作脑电信号采集和预处理；②特征小波包空间获取；③小波包域独立分量分析；④脑电源信号重构。采用本发明提供的方法，能够加大对ERPs信号空间滤波的力度，提高信号处理的空间分辨率，并能够结合想象动作所诱发ERD/ERS现象的功率谱频带特性，从时空和时频等多个角度挖掘信号的动态特征，提高信噪比、增强区分度，从而能有效地识别下肢想象动作电位。
下肢想象动作电位空间滤波方法

[发明专利]脑机接口系统及方法-CN201080066939.8有效
发明人：洪介卿;关存太;陈政扬;张海宏;潘国顺;王传初 -专利权人：新加坡科技研究局
申请日： 2010-03-31 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： A61B5/04 文献下载
摘要：该方法包括以下步骤：获取个人的EEG信号；处理该EEG信号以确定个人的运动想象；使用检测设备检测个人的运动；以及基于运动想象、运动、或二者向个人提供反馈；其中提供所述反馈包括激活检测设备的刺激元件以向个人提供刺激该系统包括获取个人的EEG信号的装置；处理EEG信号以确定个人的运动想象的装置；使用检测设备检测个人的运动的装置；以及基于运动想象、运动、或二者向个人提供反馈的装置；其中提供反馈的装置包括检测设备的用于向个人提供刺激的刺激元件
接口系统方法