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公开(公告)号：CN108459714B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201810179373.8
申请日：2018-03-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了基于MI和SSVEP双范式的少通道异步控制脑机接口系统，属于认知神经科学、信息处理、自动化控制相交叉的技术领域。系统针对少通道的脑电信号的BCI系统，采用运动想象范式作为BCI系统的开关模块，采用稳态视觉诱发电位范式作为BCI多选模块，将两个模块前后串联构成异步控制BCI系统，利用多变量经验模式分解算法将少通道EEG信号分解成多个固有模态函数，基于MI的频谱分布特性，优选IMF作为特征实现MI分类，提出改进的典型相关分析方法计算IMF和各个SSVEP频率模板之间的典型相关系数，优选出最优典型相关系数实现SSVEP的分类，能够提高少通道BCI系统的控制效果和分类正确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110393527B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201910738544.0
申请日：2019-08-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于beamforming和CCA的稳态视觉诱发电位检出方法，属于认知神经科学、自动化控制相交叉的技术领域。针对进一步提高基于稳态视觉诱发电位的脑机接口的分类精度的需求，本发明在初期利用典型相关分析作为系统的分类方法进行脑机接口输出，并将这一阶段的稳态视觉诱发电位数据作为波束形成的训练数据；当波束形成构建稳定的激活模板后，由波束形成和典型相关分析共同作为系统的分类方法进行脑机接口输出。本发明利用波束形成和典型相关分析的混合方式，充分发挥典型相关分析无需训练以及波束形成分类精度高的优点，可以实现无训练高检出率的脑机接口系统。
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公开(公告)号：CN111443665A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010165965.1
申请日：2020-03-11
Applicant: 东南大学
IPC: G05B19/418 , G06F3/01 , G06F3/0482
Abstract: 本发明涉及一种基于眼动信号的智慧病房控制方法和系统，属于人机交互、信号处理、智能家居相交叉的技术领域。系统包括眼动追踪模块、菜单显示模块、数据分析模块、命令输出模块。面向病患，由菜单显示模块呈现控制菜单；由眼动追踪模块追踪被测者的眼动信号；数据分析模块分析眼动信号与菜单选项的映射关系；命令输出模块将选中的菜单选项以无线信号的方式传输至病房功能模块下各个子模块；病房功能模块包含电动病床、病房呼叫、电视、空调、电动窗帘等单元。利用本申请提出的控制方法和系统可以让病患通过视线实现对各项起居相关需求表达和设施控制。
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公开(公告)号：CN110393527A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910738544.0
申请日：2019-08-12
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/0484 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开了基于beamforming和CCA的稳态视觉诱发电位检出方法，属于认知神经科学、自动化控制相交叉的技术领域。针对进一步提高基于稳态视觉诱发电位的脑机接口的分类精度的需求，本发明在初期利用典型相关分析作为系统的分类方法进行脑机接口输出，并将这一阶段的稳态视觉诱发电位数据作为波束形成的训练数据；当波束形成构建稳定的激活模板后，由波束形成和典型相关分析共同作为系统的分类方法进行脑机接口输出。本发明利用波束形成和典型相关分析的混合方式，充分发挥典型相关分析无需训练以及波束形成分类精度高的优点，可以实现无训练高检出率的脑机接口系统。
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公开(公告)号：CN108464813A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810088933.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 东南大学
IPC: A61B5/00 , A61B5/1455
Abstract: 本发明公开了采用高-低双密度光极配置的功能性近红外脑功能成像系统，属于生物成像与信息处理相交叉的技术领域。该系统包括：至少一个配置于大脑表面的发射极、配置于大脑表面且与发射极构成低密度fNIRS通道的接收极、配置于大脑表面且与低密度fNIRS通道中的发射极构成高密度fNIRS通道的接收极、信号处理器，通过对采集的fNIRS信号进行独立成分分析以及相关性分析剔除fNIRS信号中表征表浅组织fNIRS信号的独立成分，有效地分离和去除了现有fNIRS系统中包含的表浅组织fNIRS信号，能够获得真实反映大脑皮层神经活动的fNIRS信号，提高了fNIRS系统的信号质量。
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公开(公告)号：CN108459714A
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201810179373.8
申请日：2018-03-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明公开了基于MI和SSVEP双范式的少通道异步控制脑机接口系统，属于认知神经科学、信息处理、自动化控制相交叉的技术领域。系统针对少通道的脑电信号的BCI系统，采用运动想象范式作为BCI系统的开关模块，采用稳态视觉诱发电位范式作为BCI多选模块，将两个模块前后串联构成异步控制BCI系统，利用多变量经验模式分解算法将少通道EEG信号分解成多个固有模态函数，基于MI的频谱分布特性，优选IMF作为特征实现MI分类，提出改进的典型相关分析方法计算IMF和各个SSVEP频率模板之间的典型相关系数，优选出最优典型相关系数实现SSVEP的分类，能够提高少通道BCI系统的控制效果和分类正确率。
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