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公开(公告)号：CN119517171B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510081736.4
申请日：2025-01-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种功能蛋白质挖掘和筛选方法及装置，将蛋白结构预测、蛋白质功能注释、蛋白簇挖掘等多维度的生物信息学分析与基于蛋白质大语言的人工智能方法结合起来，构建了一个针对功能蛋白的挖掘和筛选的流程。引入蛋白质的结构分析，利用蛋白质结构与功能的关联，通过构建结构相似性图谱，发掘功能相近的蛋白。蛋白质大语言模型能够包含蛋白结构，翻译后修饰和生物物理学特性等与蛋白质功能相关的特征参数，并以向量矩阵的形式揭示蛋白内在的功能关联性。通过引入这两种分析手段，并结合传统的基于序列的蛋白质功能注释的方法，使得序列相似性和亲缘度更低，但是拥有相应功能的蛋白被挖掘和筛选出来，从而能够更加高效精准地利用生物大分子。
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公开(公告)号：CN116719411B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310646428.2
申请日：2023-06-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于深层脑肌功能耦合的信息展示方法及装置，获取设定时间内的脑电信号和肌电信号，并针对该脑电信号进行溯源分析，确定大脑皮层中各功能区域对应的源信号，功能区域对应的源信号用于表征该功能区域的大脑皮层向外发放的信号，而后，根据该设定时间内的肌电信号，确定出运动单元MU向外发放信号的发放时间，并根据发放时间，确定各肌肉表皮位置所接收到的MU发放的源信号，而后，将各功能区域对应的源信号以及各肌肉表皮位置所接收到的MU发放的源信号，输入到非参数耦合模型，以确定出各功能区域对应的源信号与各肌肉表皮位置所接收到的MU发放的源信号之间的相关性，以提高脑肌功能耦合的准确性。
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公开(公告)号：CN116919424B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311079901.X
申请日：2023-08-24
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请提供一种脑机接口康复方法、装置、电子设备和存储介质。其中，该方法包括显示目标周期运动的视觉视频刺激；视觉视频刺激用于诱发被试大脑产生响应；响应包括稳态运动视觉诱发电位SSMVEP和感觉运动节律SMR；通过脑电采集系统采集被试在接受视觉视频刺激时的脑电数据；根据SSMVEP，确定并显示具体类别的刺激；分析SMR，评估具体类别的刺激对应的被试具体脑区的运动功能恢复情况，并输出评估结果；在运动功能恢复情况不符合预期恢复情况下，通过经颅电刺激tES设备对被试具体脑区施加电刺激进行神经调控。
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公开(公告)号：CN117204823B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311481133.0
申请日：2023-11-08
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/00
Abstract: 本申请涉及一种植入装置和实验组件。所述植入装置用于植入实验体的头部。所述植入装置与微型显微镜连接，以进行实验体浅层大脑观察。所述植入装置包括安装部、连接部以及玻片。安装部包括沿第一方向贯穿所述安装部的安装腔。所述安装腔用于容纳所述微型显微镜。连接部包括在所述第一方向上相对设置的连接表面和观察表面、以及沿所述第一方向贯穿所述连接部的观察腔。所述连接表面与所述安装部连接。所述观察腔与所述安装腔连通。玻片与所述观察表面连接，并封闭所述观察腔远离所述安装部的一端。所述玻片远离所述连接部的一侧与所述实验体的脑膜表面抵接。其中，在所述第一方向上，所述观察表面的投影外轮廓小于所述连接表面的投影外轮廓。
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公开(公告)号：CN117126429B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311388072.3
申请日：2023-10-25
Applicant: 之江实验室
IPC: C08J3/075 , A61B5/268 , A61B5/266 , A61B5/259 , C08L33/26 , C08L33/12 , C08L33/08 , C08L65/00 , C08L25/18 , C08K7/00 , C08K3/08 , C08K3/14 , C08K3/04 , C08F220/14 , C08F220/56 , C08F220/06 , C08F222/38 , C08F220/18
Abstract: 以及填充于所述亲水性水凝胶网络中的电解质本发明涉及一种凝胶半干电极及其制备方 和水。本发明的凝胶半干电极具有优异的柔性、法和应用。所述凝胶半干电极包括憎水性电子导 可长时间缓释电解液以及高电子电导率，用于检电凝胶骨架以及填充于所述憎水性电子导电凝 测生理电信号时，可以显著降低生理电信号传输胶骨架中的亲水性离子导电水凝胶，所述憎水性 过程中的阻抗，提升生理电信号的检测质量。电子导电凝胶骨架和亲水性离子导电水凝胶由于相分离作用形成拓扑结构；其中，所述憎水性电子导电凝胶骨架包括憎水性凝胶骨架和填充
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116942155A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311223547.3
申请日：2023-09-21
Applicant: 之江实验室
IPC: A61B5/1459 , A61B5/145 , A61N1/36
Abstract: 本申请提供一种柔性植入式光电器件及其制备方法、控制方法。该柔性植入式光电器件用于多巴胺传感与调控，其包括柔性植入式探针及柔性电路。柔性植入式探针用于植入于脑组织中，以检测或调节脑组织的多巴胺浓度，柔性植入式探针包括荧光光度计、荧光薄膜和电刺激电极，荧光光度计用于激发荧光薄膜产生荧光，并测量荧光薄膜产生的荧光强度。柔性电路与柔性植入式探针通信连接。柔性电路用于驱动荧光光度计工作以激发荧光薄膜产生荧光并采集来自荧光光度计测量到的荧光强度的信号以获得脑组织的多巴胺浓度；柔性电路还用于在检测到的多巴胺浓度异常时，驱动电刺激电极工作来激活脑组织附近的神经元活动以对脑组织的多巴胺浓度进行调控。
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公开(公告)号：CN116719411A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310646428.2
申请日：2023-06-01
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种基于深层脑肌功能耦合的信息展示方法及装置，获取设定时间内的脑电信号和肌电信号，并针对该脑电信号进行溯源分析，确定大脑皮层中各功能区域对应的源信号，功能区域对应的源信号用于表征该功能区域的大脑皮层向外发放的信号，而后，根据该设定时间内的肌电信号，确定出运动单元MU向外发放信号的发放时间，并根据发放时间，确定各肌肉表皮位置所接收到的MU发放的源信号，而后，将各功能区域对应的源信号以及各肌肉表皮位置所接收到的MU发放的源信号，输入到非参数耦合模型，以确定出各功能区域对应的源信号与各肌肉表皮位置所接收到的MU发放的源信号之间的相关性，以提高脑肌功能耦合的准确性。
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公开(公告)号：CN115357126B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211276703.8
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种睡眠慢波‑纺锤波耦合信号的提取方法、系统及装置，包括以下步骤：步骤S1：得到预处理脑电信号；步骤S2：判断存在慢波及纺锤波；步骤S3：确定慢波信号；步骤S4：确定纺锤波信号；步骤S5：遍历步骤S3和步骤S4，获取时间点重合且满足纺锤波信号最大振幅在慢波信号时间点中的慢波与纺锤波，根据慢波和纺锤波的起止时间点来确定慢波‑纺锤波耦合的起止时间点，得到慢波‑纺锤波耦合信号。本发明降低异常数据对慢波‑纺锤波判定的影响；慢波和纺锤波判定采用多重判定机制，提高慢波和纺锤波判定的抗干扰能力；最终慢波‑纺锤波判定中以慢波中检测到最大纺锤波峰值为判定机制，更全面检测慢波与纺锤波在不同相位的耦合。
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公开(公告)号：CN115337026A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211276168.6
申请日：2022-10-19
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的EEG信号特征检索方法、装置，包括：对待检索的EEG信号数据集预处理；基于卷积神经网络构建特征提取模型；使用特征提取模型对EEG信号进行特征提取，再进行聚类，得到K个聚类中心，并计算每个聚类中心的坐标；计算所有样本与K个聚类中心的欧式距离并排序，得到将第一标签和第二标签，将该标签作为样本构建的索引；对EEG信号数据集中的所有样本构建索引得到索引库；通过索引在索引库中查询待检索的EEG信号数据集中与待查询的目标样本相似的检索结果信号；计算检索结果信号与目标样本的相似度并排序，得到EEG信号特征检索结果。本发明能快速有效地从数据集中检索出相似的信号数据。
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公开(公告)号：CN117932406A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410072052.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本说明书公开了一种应用于脑机接口任务的分类模型的训练方法及装置，专用设备通过将标准脑电序列数据对应的特征向量输入到待训练的分类模型，得到标准脑电序列数据对应的各采样点各自的预测运动想象状态以及标准脑电序列数据对应的整体运动想象状态，以最小化标准脑电序列数据对应的整体运动想象状态与标准脑电序列数据对应的标准整体运动想象状态之间的偏差，以及最小化标准脑电序列数据对应的任意两个连续的采样点的运动想象状态变化信息与该两个采样点的实际运动想象状态变化信息之间的偏差为优化目标对分类模型进行训练。训练后的分类模型可根据输入的脑电序列数据输出脑电序列数据对应的整体运动想象状态，提高了脑机接口任务的执行质量。
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