公开(公告)号：CN104994782B

公开(公告)日：2017-09-15

申请号：CN201480008609.1

申请日：2014-02-13

申请人： 灿美工程股份有限公司

发明人： 张祜宗 ,  金应徽 ,  朴祥贤 ,  洪承均 ,  金光武

IPC分类号： A61B5/04 ,  A61B5/048 ,  A61B5/0484

CPC分类号： A61B5/4821 ,  A61B5/0476 ,  A61B5/048 ,  A61B5/725 ,  A61B5/7257 ,  A61B5/743

摘要： 本发明提供一种用于测量麻醉深度的方法和设备。所述方法包括以下步骤：时期划分部分通过基于时间单位将脑电图信号划分成多个数目来产生时期信号，系数部分通过计算时期中具有高于确立的临界值的值的点的数目来提取皮层活动指标计算值，香农熵计算部分通过进行来自脑电图信号的香农熵计算来提取香农熵计算值，且频谱熵计算部分通过进行频谱熵计算来提取频谱熵值；经改善的香农熵提取部分通过乘以香农熵计算值与频谱熵计算值来提取经改善的香农熵计算值；以及皮层活动指标提取部分通过经改善的香农熵计算值以及皮层活动指标计算值的逻辑运算来提取麻醉深度指标。本发明可提供准确且及时的麻醉深度测量结果。

公开(公告)号：CN106963369A

公开(公告)日：2017-07-21

申请号：CN201710187172.8

申请日：2017-03-27

申请人： 广州视源电子科技股份有限公司 ,  广州希科医疗器械科技有限公司

发明人： 胡静 ,  赵巍

IPC分类号： A61B5/0476 ,  A61B5/048 ,  A61B5/16

CPC分类号： A61B5/0476 ,  A61B5/04012 ,  A61B5/048 ,  A61B5/165 ,  A61B5/7235

摘要： 本发明公开了一种基于神经网络模型的脑电放松度识别方法，包括如下步骤：从接收到的脑电切片信号中提取出对应于各个脑电波的信号波；计算对应于各个脑电波的信号波的特征量；将计算得到的所述特征量输入到至少两个由不同学习算法训练得到的神经网络模型，得到所述脑电切片信号在各个神经网络模型下的分类值；根据所述脑电切片信号在各个神经网络模型下的分类值获得所述脑电切片信号的最终分类值；根据所述最终分类值识别得到所述脑电切片信号的脑电放松度。本发明还提供了一种基于神经网络模型的脑电放松度识别装置，可提高对脑电放松度识别的稳定性和准确性。

公开(公告)号：CN106714678A

公开(公告)日：2017-05-24

申请号：CN201580050913.7

申请日：2015-09-22

申请人： 波士顿科学神经调制公司

发明人： 迈克尔·A·莫菲特 ,  赫曼特·博基尔

IPC分类号： A61B5/0476 ,  A61B5/048 ,  A61N1/36

摘要： 公开了电刺激系统，其包括处理器，所述处理器被配置为且被设置为(i)获得患者的生物信号，(ii)响应于生物信号来改变电刺激系统的至少一个刺激参数，以及(iii)使用至少一个刺激参数来传递电刺激电流到电刺激系统的一个或多个选定电极。在一些实施例中，从生物信号确定功率谱。在一些实施例中，生物信号包括在患者上的相同的或不同的位置处测量的至少两个不同的生物信号，以及两个生物信号之间的相干性、相关性或者关联性被确定。

公开(公告)号：CN106539582A

公开(公告)日：2017-03-29

申请号：CN201510593424.8

申请日：2015-09-17

申请人： 中央大学

发明人： 梁伟光 ,  黄锷 ,  阮启弘

IPC分类号： A61B5/048 ,  A61B5/0476 ,  A61B5/00

摘要： 本发明提供脑功能成像辨识方法，系重复选取脑波数据，利用模态分解方法，取得固有模态函数；以讯号源重建方法将相同频率尺度的固有模态函数轉換至讯号源空間，取得对应脑部位置的源固有模态函数；将於相同频率尺度的源固有模态函数依照脑部位置，整理于对应不同频率尺度的频率区间；重复选取源固有模态函数取绝对值，由通过绝对值端点产生一振幅包络线，利用模态分解方法,取得振幅包络线的源一阶振幅固有模态函数；将相同振幅频率尺度的源一阶振幅固有模态函数依照脑部位置，整理于对应不同振幅频率尺度的振幅频率区间，产生全脑振幅调变频谱。

公开(公告)号：CN106377249A

公开(公告)日：2017-02-08

申请号：CN201610839400.0

申请日：2016-09-21

申请人： 广州视源电子科技股份有限公司

发明人： 赵巍 ,  胡静 ,  韩志

IPC分类号： A61B5/048 ,  A61B5/00

CPC分类号： A61B5/048 ,  A61B5/4809

摘要： 本发明涉及一种睡眠状态分析中睡眠状态检测方法和系统，其中所述方法包括：对用户在睡眠过程中产生的脑电信号进行小波分解，并根据预设的低频段的小波系数重建脑电信号，得到低频脑电信号；从重建的所述低频脑电信号上提取脑电波；根据K综合波和δ波的波形特征，从所述脑电波中检测K综合波与δ波；统计检测到K综合波与δ波的数量，当所述数量超过预设的数量阈值时，判定用户当前处于睡眠状态。本发明的技术可以避免脑电信号受到干扰对检测结果的影响，具有更高的准确率。

公开(公告)号：CN105451649A

公开(公告)日：2016-03-30

申请号：CN201480044057.X

申请日：2014-04-09

申请人： 美敦力公司

发明人： D·E·尼尔森 ,  吴建平 ,  R·古普塔 ,  赵燕

IPC分类号： A61B5/04 ,  A61B5/00 ,  A61B5/048

摘要： 在一些示例中，处理器基于感兴趣的频带的一个或多个频率子带中的患者的生物电脑部信号的活动来确定患者状态。例如，处理器可基于频带的一个或多个频率子带中的患者的生物电脑部信号的功率电平，或基于频带中的生物电脑部信号的频谱图(诸如在子带之间的功率分布的移动、在一个或多个子带内的峰值频率的变化、在一个或多个频率子带上的功率分布的图案、或展示相对高或低的活动水平的一个或多个子带的宽度或变化性)来确定患者状态。

公开(公告)号：CN104958072A

公开(公告)日：2015-10-07

申请号：CN201510257723.4

申请日：2015-05-18

申请人： 华南理工大学

发明人： 姜涛 ,  符琼琳

IPC分类号： A61B5/048

CPC分类号： A61B5/048 ,  A61B5/04012 ,  A61B5/4064 ,  A61B5/4088 ,  A61B5/4806 ,  A61B5/7221 ,  A61B5/7264 ,  A61B5/7282

摘要： 一种基于矢量多分类的大脑功能区特异性脑电检测方法，其特征在于，包含以下顺序的步骤：首先在被检测者执行或接受特定任务状态下，采集脑电信号；然后采用矢量多分类的方法，对脑电信号进行小波分解并重构各单子频段信号，以任务事件前后的各单子频段信号能量差别作为特征量，构建多维时频域矢量；最后采用基于决策树的支持向量机多分类算法对多维时频域矢量进行分类，从而识别各电极导联上脑电信号的特异性，完成大脑皮能区脑电特异性的检测。本发明的方法，能够科学、准确地检测大脑皮层功能区的脑电特异性，可广泛应用于基于脑电分析的术中脑功能定位、认知功能评估以及脑机接口等神经科学的研究与临床应用。

公开(公告)号：CN104887190A

公开(公告)日：2015-09-09

申请号：CN201510373233.0

申请日：2015-06-30

申请人： 上海斐讯数据通信技术有限公司

发明人： 汪正杰

IPC分类号： A61B5/00 ,  A61B5/048 ,  A61M21/02 ,  H04M1/725

CPC分类号： A61B5/4809 ,  A61B5/04012 ,  A61B5/048 ,  A61B5/6898 ,  A61M21/02 ,  A61M2021/0055 ,  H04M1/725

摘要： 本发明提供了一种具有辅助睡眠功能的方法、系统及集成有该系统的手机，其中方法包括：获取脑电波信号；对所述脑电波信号进行分析处理，当脑电波信号达到第一预定状态时，判断此时的睡眠情况需要进行辅助干预；通过第二预定状态的电磁波对处于所述第一预定状态的脑电波信号进行无线耦合，使所述第一预定状态的脑电波信号调整为睡眠平稳时的脑电波信号状态。系统包括脑电波获取模块、处理模块、电磁波耦合模块。通过本发明能够对睡眠进行更佳的辅助治疗，避免声音、光线等负面影响。

公开(公告)号：CN103735262A

公开(公告)日：2014-04-23

申请号：CN201310433905.3

申请日：2013-09-22

申请人： 杭州电子科技大学

发明人： 佘青山 ,  昌凤玲 ,  陈希豪 ,  罗志增

IPC分类号： A61B5/048 ,  G06F3/01

摘要： 本发明涉及一种双树复小波与共空间模式相结合的特征提取方法。本发明首先选取适当通道的脑电信号，然后根据双树复小波频率分段的特点，对原有频率进行上采样或者下采样，然后利用双树复小波多尺度分解，从而得到、、和四种节律波的频率范围对应的频段，并在该尺度下进行信号重构，得到相应频段下的多个重构信号，然后对各个适当通道进行相同的分解与重构，再将各个通道的各频段的重构信号联合起来输入到空间滤波器中，得到6维的特征向量，最后利用支持向量机来完成运动想象任务分类。本发明提出的方法不仅对运动想象脑电信号进行频率信息分析，还能有效的克服电极选取不足问题。

公开(公告)号：CN102715903B

公开(公告)日：2014-04-16

申请号：CN201210235865.7

申请日：2012-07-09

申请人： 天津市人民医院

发明人： 杜金刚 ,  王勇军 ,  明东 ,  王春方 ,  王静 ,  孙长城

IPC分类号： A61B5/048 ,  G06K9/62

摘要： 本发明公开了一种基于定量脑电图的脑电特征提取方法，包括：运用PC机与脑电图仪可视化接口程序，实现16导联脑电信号电位数据的同步采集，并显示实时采集的脑电图波形；对采集到的脑电信号进行预处理，以去除工频干扰及噪声信号和眼电、肌电干扰；分别提取16导联EEG信号5个频段的基于绝对功率和相对功率的功率耦合系数以及基于高低频段功率谱密度的不对称性系数；最后利用双层结构的支持向量机SVM融合网络对静息状态下的脑电信号进行分类。本发明可以对PSD患者和正常人间的脑电信号做出很好的区分，并取得较高的分类正确率，实现对PSD患者抑郁程度的有效识别，为研究PSD的客观诊断标准提供依据，具有重大的社会意义。