公开(公告)号：CN109009173B

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN201811005069.8

申请日：2018-08-30

Applicant: 北京机械设备研究所

Inventor： 奕伟波 ,  范新安 ,  陈远方 ,  张利剑

IPC: A61B5/18 ,  A61B5/369 ,  A61B5/11 ,  A61B3/113 ,  A61B3/11 ,  A61B5/00 ,  A61N1/20 ,  A61B5/398

Abstract: 本发明涉及一种基于脑电‑眼动双模态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。

公开(公告)号：CN108681396B

公开(公告)日：2021-07-06

申请号：CN201810400281.8

申请日：2018-04-28

Applicant: 北京机械设备研究所

Inventor： 奕伟波 ,  陈远方 ,  范新安 ,  张利剑

IPC: G06F3/01 ,  G06K9/00

Abstract: 本发明涉及基于脑‑肌电双模态神经信号的人机交互系统及其方法，属于人机交互系统领域，解决了现有技术中仅使用单一神经生理信号无法实现运动意图的可靠解码的问题。包括：神经信号采集模块，用于采集并输出脑电信号、肌电信号；疲劳预测模块，用于根据肌电信号，判断肌肉是否疲劳；肌电解码模块1，用于在肌肉不疲劳时，通过肌电信号单独识别运动意图信息；脑‑肌电联合解码模块，用于在肌肉疲劳时，对脑电信号和肌电信号进行联合解码，根据脑电解码模块和肌电解码模块2的决策融合结果识别运动意图信息。实现了精准的运动意图识别。

公开(公告)号：CN109480870A

公开(公告)日：2019-03-19

申请号：CN201811280305.7

申请日：2018-10-30

Applicant: 北京机械设备研究所

Inventor： 奕伟波 ,  刘洋 ,  范新安 ,  张利剑

IPC: A61B5/18 ,  A61B5/0476

Abstract: 本发明涉及一种面向RSVP脑-机接口的脑力负荷识别方法，属于脑力负荷识别技术领域，解决了现有技术中无法准确评估RSVP-BCI作业过程中，作业人员脑力负荷的问题。一种面向RSVP脑-机接口的脑力负荷识别方法，包括以下步骤：以不同RSVP呈现频率分别呈现图像内容，当目标图像出现时，被试作出行为反应，并记录其行为学信息；提取被试者脑电信号，并进行预处理，以脑电信号的微分熵作为脑力负荷特征；对所述脑力负荷特征进行识别，得到脑力负荷识别结果。实现了RSVP-BCI作业过程中，作业人员脑力负荷的准确识别，为RSVP-BCI任务下脑力负荷监测提供了技术支持。

公开(公告)号：CN109078262A

公开(公告)日：2018-12-25

申请号：CN201810926547.2

申请日：2018-08-15

Applicant: 北京机械设备研究所

Inventor： 奕伟波 ,  范新安 ,  陈远方 ,  张利剑 ,  明东

IPC: A61N1/36 ,  A61B5/0476

Abstract: 本发明涉及一种基于外周神经电刺激的MI-BCI训练方法，属于脑机接口技术领域，解决了现有技术中MI-BCI分类正确率差的问题。本发明公开的基于外周神经电刺激的MI-BCI训练方法，是一种新型的MI-BCI训练方法，通过对人体外周神经进行特定频率的电刺激，从而改善大脑皮层相应功能区的活性，进而提高大脑皮层对使用相关功能区的想象能力，有助于快速提升MI-BCI分类正确率，为推进MI-BCI的实际应用做出贡献。