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公开(公告)号：CN114998641A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210455607.3
申请日：2022-04-24
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V40/18 , G06F3/01 , G06K9/00
Abstract: 本公开是关于一种基于脑洞和眼动特征的图像三分类解码方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于解码模型训练的脑电样本数据构建脑电时‑空特征提取模型、脑电频域特征提取模型并提取脑电时‑空特征、脑电频域特征；基于眼动信号样本数据构建眼动时域特征提取模型并提取时域特征，基于脑电时‑空特征、脑电频域特征、时域特征构建脑电与眼动特征的分类模型，实现基于脑洞和眼动特征的图像三分类解码。本公开充分利用脑电与眼动双模态脑信息数据的协同优势，提取双模态脑信息的时‑空‑频联合特征，提高了基于快速序列视觉呈现脑机接口的图像三分类解码效率，推动了脑机接口在小样本图像目标快速检索及脑机智能的融合。
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公开(公告)号：CN119856904A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411761119.0
申请日：2024-12-03
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本公开是关于一种基于协方差分解的癫痫时频联合特征提取与检测方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：对采集的脑电数据进行数据预处理，生成脑电数据；将脑电数据分别进行去中心化后计算协方差矩阵、特征值分解、特征提取与拉伸处理，生成时域特征向量；分别进行频谱特征提取和频域协方差特征提取，分别生成频谱特征向量、频域的协方差特征向量；基于预设特征融合策略，生成时频联合特征；基于预设二分类识别方法，对时频联合特征进行分类识别，完成癫痫预测。本公开通过提取和融合了时频多尺度特征信息，可有效缩短医务工作者的手工数据标注时间，提升癫痫发作事件的标注效率，为癫痫检测的临床应用提供了新途径和新的方法。
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公开(公告)号：CN119472986A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411385895.5
申请日：2024-09-30
IPC: G06F3/01 , G06F3/04845
Abstract: 本申请公开了一种脑机交互界面的显示方法及装置，涉及人机交互技术领域，用以提高脑机交互界面的显示效果。该方法包括：第一设备基于获取的界面参数生成脑机交互界面。其中，界面参数是根据观察点与显示屏的位置关系以及显示屏的尺寸确定的。第一设备获取目标脑电波信号。其中，目标脑电波信号是用户注视脑机交互界面时产生的。第一设备根据脑电信号与控制指令的对应关系确定该目标脑电信号对应的一个或多个控制指令，并向被控设备发送一个或多个控制指令。第一设备接收来自于该被控设备的状态信息。其中，该状态信息用于指示该被控设备的运行状态。第一设备根据状态信息生成目标图像，并在该脑机交互界面中显示目标图像。
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公开(公告)号：CN119293752A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411224976.7
申请日：2024-09-03
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G06F18/40 , G06F18/213 , G06F18/20
Abstract: 本公开是关于一种实时眼动追踪事件与特征计算系统平台搭建方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：建立眼动在线信号抓取系统；基于IO多路复用模型，生成眼动实时信号处理、眼动实时事件处理、眼动实时特征计算、眼动实时数据模型算法的同步处理方法；建立实时性的眼动打标签信号与眼动注视数据的对齐性处理方法；建立眼动事件向眼动特征识别的转换方法，完成实时的眼动特征计算算法；将所述IVT离线模型接入实时流，并以可变阈值调取在线运行，完成实时眼动追踪事件与特征计算系统平台搭建。本公开通过模型及算法更新，实现了无延时的眼动数据采集、眼动事件计算、眼动特征计算的强实时系统平台的搭建。
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公开(公告)号：CN117814813A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311606125.4
申请日：2023-11-28
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: A61B5/372 , G06F3/01 , G06F18/25 , G06F18/24 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06N3/04 , A61B5/00 , A61B5/256 , A61B5/291 , A61N1/04 , A61N1/36
Abstract: 本公开是关于一种基于单侧上肢精细关节运动想象的脑机接口系统、方法、电子设备以及存储介质。该系统包括：精细关节运动意图诱发模块用于基于预设精细关节运动意图诱发范式诱发实验人员生成精细关节运动意图；双模态信号采集模块用于采集实验人员脑电信号及近红外光谱信号；双模态信号处理模块用于分别提取所述脑电信号及近红外光谱信号的专有特征、共享特征，基于张量流形特征融合合并所述专有特征、共享特征并进行解码，生成上肢精细运动意图信号；控制指令响应模块用于触发与上肢精细运动意图信号对应的运动模式或刺激模式。本公开通过双模态大脑信号联合解码，高效识别精细关节运动意图，真实反馈使用者的运动意图，达到精细运动控制的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115590534A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211045684.8
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京机械设备研究所(CN)
Abstract: 本公开是关于一种基于脑电数据的虚拟现实晕动症评价方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于脑电采集设备，采集待评价人员在预设状态下的脑电数据；对所述脑电数据进行分析，分别计算第一预设频段的第一脑电数据特征值；基于树的特征选择方法，在所述第一脑电数据特征值中选取预设通道特征的第二脑电数据特征值；以所述第二脑电数据特征值为输入，基于预设机器学习模型生成虚拟现实晕动症评价结果。本公开通过脑电复合特征值来对虚拟现实晕动症的不适程度进行评估，其结果更为准确可靠，可为虚拟现实训练任务提供指导信息。
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公开(公告)号：CN109199786B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810833639.6
申请日：2018-07-26
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于双向神经接口的下肢康复机器人，属于医疗康复技术领域，解决了现有康复机器人存在患者主动参与度不高的问题。包括：脑电信号系统，采集患者的脑电信号，辨识患者的运动意图和康复训练需求，并将脑电信号转换为运动指令输出给下肢运动系统；肌电信号系统，用于采集患者的下肢肌电信号，并进行分析处理，将下肢的运动状态反馈给下肢运动系统及脑电信号系统；下肢运动系统，根据接收到的运动指令，进行步态生成，引导患者下肢运动；同时，接收所述肌电信号系统反馈的下肢运动状态，对患肢运动进行适度干预。本发明利用闭环人‑机神经信息感知双向环路，实现患者与康复机器人间的高效交互，提高病患参与主动性，提升运动康复效率。
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公开(公告)号：CN109009173A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811005069.8
申请日：2018-08-30
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: A61B5/18 , A61B5/0476 , A61B5/11 , A61B3/113 , A61B3/11 , A61B5/00 , A61N1/20 , A61B5/0496
CPC classification number: A61B5/168 , A61B3/112 , A61B3/113 , A61B5/0476 , A61B5/0496 , A61B5/1103 , A61B5/18 , A61B5/7203 , A61B5/725 , A61B2503/22 , A61N1/20
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电‑眼动双模态信号的疲劳检测与调控方法，属于疲劳检测与调控技术领域，解决了现有技术中无法持续监测高负荷作业人员疲劳程度并适时进行神经调控的问题。本发明公开的基于脑电‑眼动双模态的疲劳预测模型采用机器学习方法分析双模态融合特征，即脑电特征和眼动特征的融合结果，识别作业人员脑疲劳状态，并根据检测结果，判断是否需要进行神经调控。如果不需要，作业人员可以继续工作，保持较高的工作绩效。如果需要，则采用经颅直流电刺激施加大脑反向干预。通过双向闭环疲劳监测与自适应调控，调整大脑皮层功能区兴奋性，进而改善作业人员的生理状态，保证其作业绩效的高效和稳定性。
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公开(公告)号：CN119536514A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411485956.5
申请日：2024-10-23
IPC: G06F3/01 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及脑机接口技术领域，公开一种基于虚拟现实的自适应动态反馈脑机接口训练方法及系统。训练方法包括：用户根据VR显示设备呈现的训练场景进行运动想象；脑电采集设备采集脑电信号；配置数据处理模块，以脑电信号为输入，运行运动想象连续控制模型计算特征参数；在判断有任务的情况下，以特征参数为输入，运行动态自适应特征‑反馈映射模型计算控制参数；将控制参数发送至功能性电刺激设备，以对肌肉加载相应强度的电刺激，获得触觉反馈；同时，动态自适应特征‑反馈映射模型根据最新输入的特征参数动态更新；将控制参数发送至VR显示设备，以呈现视觉反馈，用户基于视觉反馈和触觉反馈调整运动想象。本发明能够提高用户参与感和训练效率。
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公开(公告)号：CN117742483A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311469076.4
申请日：2023-11-07
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本公开是关于一种基于脑电和眼动的人机决策一致性学习方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：对用户执行特定的决策任务，并实时采集所述用户的脑电和眼动信号并提取脑电和眼动特征；向用户呈现展示信息，同步采集用户决策动作的决策信心等级进而建立决策信心检测模型；基于所述决策信息检测模型，在人机协同决策任务中，以脑电和眼动信号为输入对决策信心等级检测，并将用户决策信息等级反馈输入至机器辅助决策模型，使机器辅助决策模型进行决策价值函数调整。本公开通过模型对决策信心水平的实时检测分析，完成对机器辅助决策模型在线调整学习，使得机器决策方向与用户的决策方向逐步一致，实现更高效的人机协作。
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