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公开(公告)号：CN112656373A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011495740.9
申请日：2020-12-17
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于脑网络拓扑规律的体力疲劳检测方法及系统,包括：采集大脑中的血红蛋白信息，记录被试疲劳诱发实验前后的主观评价量表和行为学测试结果；对采集的大脑血红蛋白信息进行预处理；根据所述主观评价量表和行为学测试结果对预处理后的大脑血红蛋白信息按体力疲劳等级进行分类，计算各脑区之间的相关性，分别统计对应各体力疲劳等级的脑网络连接拓扑规律，其中所述脑网络连接拓扑规律是各种任务诱发疲劳对应的共性表征；根据所述脑网络连接拓扑规律，构建对应两两体力疲劳等级之间、脑区连接相关性的具体的统计性差异变化图。本发明可以实时检测出疲劳的具体状态，有利于提前预警。
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公开(公告)号：CN109710065A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811549311.8
申请日：2018-12-18
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大脑血红蛋白信息的行走调节意图的识别方法。本发明一种基于大脑血红蛋白信息的行走调节意图的识别方法，包括：获取脑皮层血红蛋白浓度，进行数据的预处理，其中，所述脑皮层血红蛋白浓度是“应用近红外光谱脑成像技术(NIRS)进行测试实验，受试者在固定区域内完成相应的自发调节行走状态的任务；”中。本发明的有益效果：本发明应用近红外光谱脑成像技术进行测试实验，其操作简便，易于携带，对外部环境的要求不高，对环境噪音的敏感度低行走调节发生时刻所记录的脑皮层血红蛋白浓度，进行数据的预处理。
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公开(公告)号：CN109044365A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810709338.2
申请日：2018-07-02
Applicant: 苏州大学
CPC classification number: A61B5/14542 , A61B5/11 , A61B5/7246 , A61B5/7267
Abstract: 本发明涉及基于大脑血红蛋白信息的步长和步速二维运动状态的识别方法，基于大脑血红蛋白信息的步长和步速二维运动状态的识别方法，通过各状态运动前1s的总氧血红蛋白和含氧减脱氧血红蛋白的差值参数进行运动状态的判别，使用小波包分解方法寻找各个状态下重点通道个数和重点脑区，为消除被试间头颅大小的差异，在特征向量的选择上使用区域位置固定，通道位置不固定的方法，通过遗传算法和LIBSVM(a library for support vector machine)算法得到最优模型，最终得到不同步长等级和不同步速等级两种情况下的识别率为71.21％和71.21％。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107563298B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201710669803.X
申请日：2017-08-08
Applicant: 苏州大学
Abstract: 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).得出识别结果；整个过程中受试者处于自然环境下完成下蹲、起立以及行走的动作，运动状态起止的自主控制使得在认知活动的自然情景下获取脑皮质生物信息，增加了行走状态的实用价值。
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公开(公告)号：CN113017622A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110236412.5
申请日：2021-03-03
Applicant: 苏州大学
IPC: A61B5/1455
Abstract: 本发明涉及一种基于fNIRS的想象物体位移方向的解码方法，其包括：采集受试者进行物体位移想象试验时大脑中的血红蛋白信息；对采集到的血红蛋白信息进行预处理；根据预处理后的血红蛋白信息计算出识别特征；利用信息价值排序法和自适应遗传算法对识别特征进行筛选；利用机器学习的方法对筛选后的识别特征进行识别处理而识别出物体的位移方向，从而完成物体位移的想象状态的连续解码。本发明可以对外部物体的直接连续想象下的位移方向进行连续的在线识别，提升了运动想象方法对于复杂多变的外部环境的适应性和灵活性。
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公开(公告)号：CN109243569A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810713015.0
申请日：2018-06-29
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于大脑信息识别被试自发想象物体位移方位的识别方法，整个数据采集在自然环境下进行，不给予被试任何刺激，并且整个过程中所有想象动作均由被试自发完成，充分调动了被试的主动想象意识。利用近红外脑成像技术采集被试想象动作信息，识别出被试想象动作以及该动作类型，并实时控制物体平台。
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公开(公告)号：CN109087693A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810714016.7
申请日：2018-06-29
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于大脑信息判别转身运动意图的方法，本发明应用fNIRS技术采集多名志愿者在转身实验中的血氧信号，分别对进行左转和右转志愿者的脑功能区域展开了相关分析，然后使用单因素方差分析提取出有利于识别的特征向量，运用支持向量机进行分类识别，以期望能基于大脑的血氧信号识别出人的转身意图。
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公开(公告)号：CN104771255B
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201510010037.7
申请日：2015-01-06
Applicant: 苏州大学
IPC: A61F4/00 , A61F2/70 , A61F3/00 , A61B5/1455
Abstract: 本发明公开了一种基于脑皮层血红蛋白信息识别运动模式的实现方法，受试者在四种运动模式下自主控制起始与终止时刻，针对脑皮层血红蛋白浓度的变化速率，应用统计分析方法分析在不同的运动模式下脑皮层各个运动关联区域内含氧与脱氧血红蛋白的统计差异，基于统计特征区分出起坐和上下台阶两种相对运动趋势；在此基础上，分析脑皮层各个运动区域之间的含氧和脱氧血红蛋白差异，结合双腿相对运动趋势以及新的统计特征判别出具体的运动模式。应用非侵入式NIRS技术记录人体脑皮层血红蛋白浓度信息，无需外界刺激和前期训练，对测试环境以及受试者限制少；具有理想的空间和时间分辨率等优点；提高了助行设备的智能性。
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