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公开(公告)号：CN120072206A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510136118.5
申请日：2025-02-07
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于视觉认知评估技术领域，公开了一种基于脑电信号的视觉认知能力评估方法。该方法包括：用户在计算机上执行一系列视觉认知评估任务，视觉认知评估任务是一种视觉目标辨识任务，所述用户的任务目标是在众多干扰点的影响下，在尽可能短的时间内找到正确目标，并操作鼠标选定目标；同时所述用户佩戴的脑电信号采集装置同步采集用户的脑电信号；在所述用户完成全部视觉认知任务后将采集的全部脑电信号分别保存在特定格式的文件中；读取所述文件中的原始脑电信号和行为学信号，并解码所述用户的脑电信号专注度水平以及行为学特征，即实现从脑电波和行为学两种维度上对所述用户视觉认知能力的评估。
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公开(公告)号：CN118096501A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311369052.1
申请日：2023-10-20
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T3/04 , G06N3/044 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供一种结合颜色通道分解和循环对抗生成网络的病理图像染色迁移方法，包括：构建CycleGAN模型；利用颜色反卷积算法，将IHC图像分离为苏木素通道、伊红通道和二氨基联苯通道三个通道的图像，二氨基联苯通道标记阳性信号信息；利用二氨基联苯通道图像标记的阳性信号信息参与优化CycleGAN模型，训练H&E图像和IHC图像间的染色迁移模型，利用颜色反卷积图像处理技术优化网络，精准翻译阳性信号。本发明在CycleGAN模型架构基础上，利用颜色反卷积算法提取病理图像中包含的阳性信号信息，并直接用其参与网络优化，使模型在对H&E图像转化时能够更好地学习IHC图像中包含的阳性信号信息并实现准确翻译，有效地增强了模型将H&E染色图像转化为IHC染色图像的迁移能力。
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公开(公告)号：CN117668775A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311678714.3
申请日：2023-12-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/30 , G06F18/241 , G06N3/098 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了联邦框架下基于HMM的时序数据分类结果异常检测方法及系统，涉及人工智能技术领域，本发明在联邦框架下基于HMM开发可用于检测时序数据异常分类结果的检测方法，采用基于联邦学习的方式，在保证数据隐私安全的基础上结合多方数据进行建模，训练具有较好性能的异常检测方法，实现对错误分类情况的准确检测，有助于降低使用者的工作量，填补了分类结果后处理问题的空白，为使用者得到分类结果后的后处理过程提供了一些指导，此外本方案将在联邦学习框架下进行，既能实现多中心联合建模使得HMM异常检测方法性能的提升又可以保证基本的数据隐私安全。
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公开(公告)号：CN117281517A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202310651496.8
申请日：2023-06-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: A61B5/18 , A61B5/16 , A61B5/369 , A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于驾驶状态检测识别技术领域，公开了一种驾驶员分心检测方法及装置。利用滑动窗内基于脑电复杂度信息的不同权重熵特征表征脑电信号包含的分心信息，通过提取的分心特征利用双向长短时记忆神经网络检测真实驾驶场景中驾驶员是否分心。通过车辆行为数据分析，验证驾驶员行为表现在分心位置前后产生明显变化。通过对比从脑电信号和车辆行为信号两种模态分析驾驶员分心特点并检测驾驶员分心状态，证明采用脑电信号比车辆行为信号检测驾驶员分心准确率更高，且基于多模态信号的分心检测结果优于单一模态信号的结果。该方法可以为真实场景下分析脑电信号特征和准确检测驾驶员分心提供支持。
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公开(公告)号：CN106875366B
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201710116707.2
申请日：2017-03-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种对静息态复数fMRI数据进行ICA后处理消噪的相位精确范围检测方法，属于生物医学信号处理领域。对于某一待消噪SM成分，在区间(0,π/2]范围内，采用等间距相位扫描方法，得到K个待检测的有效体素相位范围根据待消噪SM成分的先验信息，构建其参考SM幅值；通过最大化相位消噪SM成分幅值与参考SM幅值之间的相关系数，求解最终的有效体素精确相位范围本发明保障了在ICA中利用完备的静息态复数fMRI数据，大大提升了SM成分所包含的脑功能信息，例如，利用本发明所检测相位范围消噪后的默认网络成分，其所包含的有效体素数是仅仅利用幅值fMRI数据进行ICA的6倍。因此，本发明能为脑功能研究和脑疾病诊断提供更好的技术支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105760700B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201610165248.2
申请日：2016-03-18
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种适于多被试复数fMRI数据分析的自适应定点IVA算法，属于生物医学信号处理领域。采用基于多维广义高斯分布(MGGD)的非线性函数估计复数fMRI数据的源向量成分(SCV)分布；采用最大似然法自适应地估计MGGD的形状参数，与变化SCV分布自动匹配；在SCV主导子空间更新基于MGGD的非线性函数，实现对复数fMRI数据的消噪；在算法更新过程中加入输入数据的伪协方差阵，直接利用复数fMRI数据的非环形特性，进一步提高IVA分析复数fMRI数据的针对性。本发明能够有效分析高噪声水平但脑功能信息最为全面的多被试复数fMRI数据，在被试间差异性大且信噪比低的不利情况下，能为脑功能研究和脑疾病诊断提供更好的依据。
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公开(公告)号：CN103985092B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410191416.6
申请日：2014-05-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 一种对复数fMRI数据进行ICA分析的后处理消噪方法，属于复数fMRI数据分析领域。对于无相位模糊的空间激活脑区成分 首先获取其相位图像 相位取值范围为(-π,π]，然后定义[-π/4,π/4]范围内相位值对应的体素为激活体素，其他相位值对应的体素为干扰体素，据此构建单被试消噪mask以及多被试组平均消噪mask，分别作用于单被试 和组平均成分，再去除幅值微小的体素，便得到最终的消噪结果。本发明能够保障ICA对完备的复数fMRI数据进行分析，进而解决因预处理消噪而造成的数据丢弃和脑信息损失问题。对于运动刺激下采集的复数fMRI数据，预处理消噪法只估计26个独立成分，而本发明可估计49个独立成分。
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公开(公告)号：CN105069307A
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201510510622.3
申请日：2015-08-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种结合ICA与移不变CPD的多被试fMRI数据分析方法，属于医学信号处理领域。采用以CPD为中心，以ICA为预处理环节的主辅结合方式；ICA预处理为移不变CPD提供联合混合矩阵；移不变CPD采用秩一估计方法，从联合混合矩阵中逐一分解出多被试共享TC、与共享TC相对应的各被试时延以及各被试强度；利用移不变CPD的输出重构联合混合矩阵，采用最小二乘法估计多被试共享SM。本发明能够对多被试任务态fMRI数据进行稳定而更为有效的分析，而且当被试间SM差异性和TC差异性较大时，优势更为明显，所估计的共享SM成分和共享TC成分与先验参考信号有着更高的相关性，TC大时延的估计精度高，且计算量小。
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公开(公告)号：CN119811176A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510136009.3
申请日：2025-02-07
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于视觉认知训练技术领域，公开一种基于脑电‑行为多模态信号反馈调控的视觉认知训练方法。该方法包括：计算机呈现视觉认知训练任务，同时脑电信号采集设备同步采集用户执行训练任务过程中的脑电信号，并将采集的脑电信号以数据流的形式传输给计算机；计算机分别计算用户执行训练任务时的脑电信号特征以及行为学信号特征，依据特征与预先设定阈值的比较结果，分别以条形指示器和文字形式将所述特征数值与达标情况反馈呈现于所述计算机的屏幕中；所述用户完成全部视觉认知训练任务后，所述计算机按照所述脑电信号特征比值及所述行为学特征比值统计达标模块的数量，用以衡量所述用户完成本次视觉认知训练的质量。
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公开(公告)号：CN117503067A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311737621.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种快速眼动睡眠行为障碍检测设备，涉及智能医学器械技术领域，包括：采集用户的眼电和下颌肌肌电生理电信号的采集装置；采集用户睡眠时期动作的毫米波雷达系统；以及，接收和分析数据的计算机。本发明为快速眼动睡眠行为障碍的自动检测提供了一种便捷、低成本的解决方案。它有望在RBD的筛查、诊断、治疗、研究等方面产生积极影响，为患者和医生提供更好的支持和帮助。同时，该设备也为未来相关疾病的研究(如帕金森病、多系统萎缩、路易体痴呆)和治疗提供了新的途径和可能性。
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