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公开(公告)号：CN118924309A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411000183.7
申请日：2024-07-24
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
Abstract: 本申请公开了一种脑电信号数据处理方法及装置。其中，该方法包括：获取预设时间窗口内多通道的生理信号观测数据，进行独立成分分析，得到对应的混淆矩阵和多维度的独立信号；将预设时间窗口划分为多个子时间窗口，依据混淆矩阵和每个维度的独立信号还原每个通道在每个子时间窗口内的生理信号，依据生理信号的振幅确定全局伪迹信号或局部伪迹信号；和/或，依据混淆矩阵中每个维度的独立信号对应的目标行元素确定眼电伪迹信号；和/或，依据预设心电通道信号或Q波识别算法确定心电伪迹信号；去除独立信号中的伪迹信号，并依据混淆矩阵和去除伪迹的独立信号确定目标脑电信号。本申请解决了相关技术中难以精确地去除脑电信号中的伪迹的技术问题。
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公开(公告)号：CN119791684A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411799829.2
申请日：2024-12-09
Applicant: 北京大学 , 北京大学长沙计算与数字经济研究院
Abstract: 本发明涉及脑电数据处理技术领域，公开了一种立体定向脑电图的电极触点标定方法及装置，本发明能够清晰且准确分辨出离散的电极触点坐标，即使在植入电极存在严重弯曲或变形等不规则情形下，仍然能够准确定位电极触点区域的中心坐标，并且对于成像较为模糊难以区分相邻触点的情况，仍旧具备准确的分辨能力。另外，本发明还能够自动分割不同电极，自主确定每根电极的空间轴向和靶点方位并计算电极触点的标记路径，无需人工手动标记电极的位置与方向，操作过程便捷。因此，本发明具备了完整、准确、全面、高效地完成过去需要由人工大量介入、手动或半自动完成的电极标定工作的能力，更加体现了本发明的全自动、高精度以及强柔性的特点。
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公开(公告)号：CN116807496A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311083231.9
申请日：2023-08-25
IPC: A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2433
Abstract: 本申请公开了一种癫痫间期脑电波异常信号的定位方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取多个电极采集到的目标对象在癫痫发作间期的脑电波信号；对每个电极采集到的脑电波信号进行独立分量分析，去除每个电极采集到的脑电波信号中的伪差信号，得到每个电极的增强信号；基于多个小波基底提取每个电极的增强信号的特征，得到每个电极的多个特征序列，多个小波基底中部分小波基底为异常脑电波形的波形基底；基于每个电极的特征序列分析脑电波信号中的异常信号，确定异常信号的放电时间及采集异常信号的目标电极；基于放电时间和目标电极对异常信号进行定位，得到定位位置。本申请所提供的方案能够提高脑电波信号中异常信号的定位精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118411414A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410851425.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/73 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/248 , A61B5/372 , G06T7/00 , G06F18/22 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种脑电溯源定位方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括获取目标对象的脑核磁成像数据和神经生理数据；根据神经生理数据确定观测矩阵；采用正则化算法求解在预设关系中，观测误差最小时的脑活动估计矩阵，正则化算法包括一阶范数和Frobenius范数，预设关系的表达式为Y=GX+E；根据求解得到的脑活动估计矩阵，进行目标对象的脑电溯源定位。根据本申请实施例，采用融合Frobenius范数和一阶范数的正则化算法求解脑活动估计矩阵，提高了脑电溯源定位算法的运算效率，优化了脑电溯源定位和脑电源活动拟合的精确度。
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公开(公告)号：CN118411414B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410851425.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 北京大学
IPC: G06T7/73 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/248 , A61B5/372 , G06T7/00 , G06F18/22 , G06F18/21 , G06F18/27 , G06N5/04
Abstract: 本申请公开了一种脑电溯源定位方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括获取目标对象的脑核磁成像数据和神经生理数据；根据神经生理数据确定观测矩阵；采用正则化算法求解在预设关系中，观测误差最小时的脑活动估计矩阵，正则化算法包括一阶范数和Frobenius范数，预设关系的表达式为Y=GX+E；根据求解得到的脑活动估计矩阵，进行目标对象的脑电溯源定位。根据本申请实施例，采用融合Frobenius范数和一阶范数的正则化算法求解脑活动估计矩阵，提高了脑电溯源定位算法的运算效率，优化了脑电溯源定位和脑电源活动拟合的精确度。
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公开(公告)号：CN114098764B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202111309087.7
申请日：2021-11-05
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：获取检测对象的第一脑电波数据，其中，所述第一脑电波数据包括所述检测对象的各通道的脑电波数据；响应于对第一子脑电波数据中的预设疾病的发病时段的标注操作，得到第二脑电波数据；其中，所述第一子脑电波数据为所述第一脑电波数据中按照时间顺序，预设时间段之前的预设疾病的发病时段的脑电波数据；去除所述第二脑电波数据中的噪声数据，得到第三脑电波数据；根据所述第一脑电波数据和所述第三脑电波数据，构建发病时段标注模型的训练样本。采用本申请提供的数据处理方法，可以实现用较少的训练样本得到较高精度的发病时段标注模型的效果。
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公开(公告)号：CN116807496B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311083231.9
申请日：2023-08-25
IPC: A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2433
Abstract: 本申请公开了一种癫痫间期脑电波异常信号的定位方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取多个电极采集到的目标对象在癫痫发作间期的脑电波信号；对每个电极采集到的脑电波信号进行独立分量分析，去除每个电极采集到的脑电波信号中的伪差信号，得到每个电极的增强信号；基于多个小波基底提取每个电极的增强信号的特征，得到每个电极的多个特征序列，多个小波基底中部分小波基底为异常脑电波形的波形基底；基于每个电极的特征序列分析脑电波信号中的异常信号，确定异常信号的放电时间及采集异常信号的目标电极；基于放电时间和目标电极对异常信号进行定位，得到定位位置。本申请所提供的方案能够提高脑电波信号中异常信号的定位精准度。
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公开(公告)号：CN114098764A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111309087.7
申请日：2021-11-05
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种数据处理方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：获取检测对象的第一脑电波数据，其中，所述第一脑电波数据包括所述检测对象的各通道的脑电波数据；响应于对第一子脑电波数据中的预设疾病的发病时段的标注操作，得到第二脑电波数据；其中，所述第一子脑电波数据为所述第一脑电波数据中按照时间顺序，预设时间段之前的预设疾病的发病时段的脑电波数据；去除所述第二脑电波数据中的噪声数据，得到第三脑电波数据；根据所述第一脑电波数据和所述第三脑电波数据，构建发病时段标注模型的训练样本。采用本申请提供的数据处理方法，可以实现用较少的训练样本得到较高精度的发病时段标注模型的效果。
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