-
公开(公告)号：CN115840929A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211330062.X
申请日：2022-10-27
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 北京机械设备研究所
Abstract: 本公开提出一种基于脑电拼写密码的双因素身份认证方法及装置，该方法包括预设多个用户的账号及对应的密码；构建用户脑电模板库，用户脑电模板库包括所有用户的脑电信号模板，其中每个用户的脑电信号模板基于该用户在注视视觉刺激脑电拼写键盘中每个目标键时的脑电信号得到；获取被试用户的账号；获取被试用户使用视觉刺激脑电拼写键盘输入的目标密码及输入目标密码时的目标脑电信号；基于目标密码与被试用户的账号对应预设的密码、及目标脑电信号与用户脑电模板库中被试用户的脑电信号模板，确定身份认证是否通过。根据本公开的方法，能够提高认证安全性。
-
公开(公告)号：CN118057265A
公开(公告)日：2024-05-21
申请号：CN202211420280.2
申请日：2022-11-14
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明提供了一种脑机接口设计方法，包括：步骤A，将呈现给用户的视觉目标划分为多个视觉子区域，获取用户接受多个选定视觉子区域刺激的脑电响应；步骤B，根据多种预设相位编码参数，分别对多个选定视觉子区域的脑电响应相位编码，根据相位编码后的多个选定视觉子区域的脑电响应预测视觉目标刺激的脑电响应；步骤C，评估视觉目标刺激的脑电响应强度，搜索得到增强稳态视觉诱发电位响应强度的视觉子区域的相位编码组合。并搭建脑机接口系统，包括：视觉刺激模块，向用户呈现具有同一种选定相位编码组合的多个视觉目标；采集模块，用于记录用户顶枕叶区域内的脑电信号；分析模块，根据不同视觉目标诱发的脑电信号的相位差异对脑电信号分类。
-
公开(公告)号：CN117936155A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410074687.7
申请日：2024-01-18
Applicant: 中国科学院半导体研究所
Abstract: 本发明提供一种基于石墨烯界面的柔性透明神经电极及其制备方法，可以应用在神经科学领域。该制备方法以石墨烯作为所述柔性透明神经电极的主要功能材料，使用微刻痕技术和氧等离子体处理，实现所述柔性透明神经电极的批量化和高质量制备。其中，微刻痕技术通过光刻胶掩膜氧等离子体处理使底层绝缘层上形成对准转移轮廓，多次对准转移小面积石墨烯实现大面积石墨烯的高质量转移；氧等离子体处理技术处理石墨烯表面使金属层和石墨烯形成欧姆接触，大幅度提升电极制备成品率。同时，使用顶层绝缘层/石墨烯/底层绝缘层作为电极的主要功能区，可用于需要同时进行神经电信号记录与光学成像的系统，减少光通量损失，读取的信号质量更高、更可靠。
-
公开(公告)号：CN108985029A
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201810571367.7
申请日：2018-06-05
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 中国科学院大学
Abstract: 本公开提供一种基于视觉刺激的脑电身份识别方法，包括：用户模板库构建部分以及身份识别部分，用户模板库构建部分包括：呈现视觉刺激图像并采集用户受到该视觉刺激图像刺激时视觉皮层产生的脑电信号，利用脑电信号生成与该用户对应的脑电信号模板；身份识别部分包括：采集被试者受到视觉刺激图像刺激时视觉皮层产生的脑电信号并将被试者的脑电信号与用户模板库中的脑电信号模板进行匹配，根据匹配结果，识别被试者是否为用户模板库中的用户。本公开提供的基于视觉刺激的脑电身份识别方法基于视觉刺激图像实现，对于被试者的行为要求较低，且用时很短，被试者只需要静坐于屏幕前注视显示屏即可快速识别出结果。
-
公开(公告)号：CN117838130A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311872892.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 中国科学院半导体研究所
IPC: A61B5/25 , A61B5/263 , A61B5/265 , A61B5/294 , A61B5/388 , A61B5/369 , A61B5/293 , A61N1/05 , A61N1/372 , A61N1/375 , B81C1/00
Abstract: 本公开提供了一种植入式神经微电极及其制作方法，该制作方法包括：准备硬质基板(1)，硬质基板(1)的上表面有多个第一接口，各第一接口以阵列的方式排列；将硬质基板(1)的各第一接口与转接板(2)的第一预设区域的多个通孔对齐，并将各第一接口通过金丝压焊技术紧密内嵌于各通孔中，其中，第一预设区域位于转接板(2)的第一端(21)；通过金丝压焊技术制作金属丝阵列(3)，金属丝阵列(3)由多个金属丝组成，各金属丝垂直于转接板(2)所在的平面，利用金丝压焊技术将各金属丝的一端通过转接板(2)的通孔与各第一接口进行焊接，未被焊接的另一端用于接收神经信号。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112515680B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910890605.5
申请日：2019-09-19
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 中国人民解放军总医院
Abstract: 一种可穿戴脑电疲劳监测系统，包括采集单元、同步单元和预警单元三部分。采集单元用于采集脑电数据，并将脑电数据进行滤波、放大、模数转换操作后通过无线网络发送至预警单元；同步单元用于采集刺激设备产生的事件标志位并通过无线网络同步发送到预警单元中；预警单元通过WIFI接收模块接受采集单元传送来的数字信号、同步单元传输来的事件标志位，将接收到的数字信号、事件标志位进行预处理，提取出数据特征，之后基于数据特征计算出用户的认知状态，当用户的认知状态较低时进行预警。本发明提出的可穿戴脑电疲劳监测系统便于携带，使用前准备时间短，基于本发明提出的电极分布模式可实现脑电和眼电信号的采集。
-
公开(公告)号：CN112515680A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910890605.5
申请日：2019-09-19
Applicant: 中国科学院半导体研究所 , 中国人民解放军总医院
Abstract: 一种可穿戴脑电疲劳监测系统，包括采集单元、同步单元和预警单元三部分。采集单元用于采集脑电数据，并将脑电数据进行滤波、放大、模数转换操作后通过无线网络发送至预警单元；同步单元用于采集刺激设备产生的事件标志位并通过无线网络同步发送到预警单元中；预警单元通过WIFI接收模块接受采集单元传送来的数字信号、同步单元传输来的事件标志位，将接收到的数字信号、事件标志位进行预处理，提取出数据特征，之后基于数据特征计算出用户的认知状态，当用户的认知状态较低时进行预警。本发明提出的可穿戴脑电疲劳监测系统便于携带，使用前准备时间短，基于本发明提出的电极分布模式可实现脑电和眼电信号的采集。
-
公开(公告)号：CN111281380A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010175103.7
申请日：2020-03-13
Applicant: 江苏集萃脑机融合智能技术研究所有限公司 , 中国科学院半导体研究所
IPC: A61B5/0476 , A61B5/00 , A61B5/0478
Abstract: 本发明公开的入发式脑电帽，包括：基座，若干脑电干电极，若干细长形的支撑杆，所述支撑杆一端连接到基座，所述支撑杆另一端连接脑电干电极，所述该若干支撑杆均成弯曲形态并在支撑杆另一端成向中心聚拢的趋势。本发明的脑电帽佩戴过程简便，基本无需调节；得益于细丝的高弹性，帽子适应的头围范围广；得益于细丝的直径小，可轻易被头发覆盖或遮掩，美观、自然；质量轻，佩戴舒适。
-
公开(公告)号：CN111281381A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010175521.6
申请日：2020-03-13
Applicant: 江苏集萃脑机融合智能技术研究所有限公司 , 中国科学院半导体研究所
IPC: A61B5/0476 , A61B5/0478 , A61N1/04 , A61N1/36
Abstract: 本发明公开了保持接触部位长效润湿的电极，包括主体、形成于主体上的若干电极，主体一侧形成有蓄液腔，并且该主体上形成有与蓄液腔连通的连接管；电极还形成有与连接管连通的输送管，并且所述输送管于电极远离主体的端部形成有出液口。本发明方案提供了一种可以将水或液体输送到电极末端，润湿受测界面的结构，从而大幅降低受测界面的阻抗，有效解决了干电极在使用中由于电极/皮肤界面阻抗过大，而难以获得良好的脑电信号的问题。
-
公开(公告)号：CN115758215A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211458588.6
申请日：2022-11-17
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/2134 , G06F18/213 , G06Q10/04 , G06N5/01 , G06N20/00
Abstract: 本公开是关于一种错误意识预测方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：向待测试人员展示预设任务，并分别采集待测试人员在完成所述预设任务时的脑电信号、皱眉肌的肌电信号、眼动信息；将所述脑电信号、肌电信号、眼动信息进行预处理后，进行数据分析与特征提取，生成脑电信号幅值和潜伏期特征、皱眉肌电特征、积分肌电值、Lempel‑Ziv复杂度，瞳孔直径特征；以上述特征作为输入，基于预设的基于XGBoost分类器的错误意识预测模型进行判定，完成错误意识预测。本公开预测准确率高，可在最小化影响操作连贯性的前提下，降低人因失误的发生概率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
12
records
(took 0.039 seconds)
