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公开(公告)号：CN119969954A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411749802.2
申请日：2024-12-02
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: A61B5/00 , A61B5/16 , A61B5/369 , A61N1/36 , G16H20/30 , G16H50/70 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/10
Abstract: 本公开是关于一种经颅直流电刺激有效性预测方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：采集预设数量的被试者的基线认知能力测试与静息态脑电数据；对被试者基于预设经颅直流电刺激神经调控方案进行经颅直流电刺激神经调控；基于预设实验范式，对被试者进行经颅直电刺激后认知能力测试，生成认知能力测试结果，并对认知能力测试结果根据调控效果分类；对脑电信号进行预处理及功能连接指标计算，得到训练数据集；基于预设特征训练分类器，利用机器学习算法对训练数据集进行模型训练；基于训练后的模型完成经颅直流电刺激有效性预测。本公开更加准确地预测经颅直流电刺激的有效性，能够为经颅直流电刺激的个性化神经调控提供重要依据。
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公开(公告)号：CN115590534A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211045684.8
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京机械设备研究所(CN)
Abstract: 本公开是关于一种基于脑电数据的虚拟现实晕动症评价方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于脑电采集设备，采集待评价人员在预设状态下的脑电数据；对所述脑电数据进行分析，分别计算第一预设频段的第一脑电数据特征值；基于树的特征选择方法，在所述第一脑电数据特征值中选取预设通道特征的第二脑电数据特征值；以所述第二脑电数据特征值为输入，基于预设机器学习模型生成虚拟现实晕动症评价结果。本公开通过脑电复合特征值来对虚拟现实晕动症的不适程度进行评估，其结果更为准确可靠，可为虚拟现实训练任务提供指导信息。
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公开(公告)号：CN115553775A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211053252.1
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本公开是关于一种基于静息态脑电微状态的测谎方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于脑电采集设备，采集被测谎者在预设状态下的脑电数据；根据所述脑电数据计算所述被测谎者的微状态特征；对所述微状态特征进行主成分分析，生成所述微状态特征的特征值；以所述微状态特征的特征值为输入，基于预设SVM分类模型生成测谎结果。本公开静息态脑电微状态分析判定测谎状态，可有效减少反测谎的影响，且测试期间对被测者的配合度要求较低，更易推广使用。
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公开(公告)号：CN119745319A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411683276.4
申请日：2024-11-22
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: A61B5/00 , A61B5/16 , A61B5/369 , G06F18/214 , G06F18/2411
Abstract: 本公开是关于一种封闭环境下的认知状态评估方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：分别基于预设情绪认知模型及预设注意力认知模型，采集情绪认知特征、注意力认知特征；对所述情绪认知特征、注意力认知特征进行降维处理；以所述经过降维处理的情绪认知特征、注意力认知特征作为输入，基于支持向量机SVM分类器学习认知特征模型对认知状态进行评估，生成评估结果。本公开采用自评量表和测查到的脑电特征、行为学特征，分别从主观和客观的角度评估大脑认知状态，使用机器学习的方法进行识别分类，实现对大脑评估状态评估，为长期封闭作业条件下大脑认知状态的检测提供了方法依据。
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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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119719924A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411749871.3
申请日：2024-12-02
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: G06F18/2411 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N20/10 , A61B5/369 , A61B5/374 , A61B5/00
Abstract: 本公开是关于一种人格特质识别方法及系统。其中，该方法包括：构建时间压力诱发方法，并设计时间压力下的风险决策任务；采集被测试者在时间压力下的风险决策任务时的脑电数据；对所述脑电数据进行预处理后，对预设电极对应的脑区的脑电数据进行分析，获得预设数量的相对功率特征；建立基于SVM分类模型的人格特质识别模型，并基于所述相对功率特征完成对所述人格特质识别模型的训练和验证。本公开为人格识别研究提供新的理论依据和技术支持，可用于应急情况处理任务的人员选拔，对从根源上保障人机系统的安全可靠性具有重要的理论与应用价值。
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公开(公告)号：CN116098632B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202211046422.3
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本公开是关于一种基于大五人格的脑电特征信息分析方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：对待测试人员进行大五人格测试，生成大五人格测试结果；基于预设脑电特征检测任务，分别采集时间或后果压力等四种状态下的脑电特征及按键反馈信息；基于所述错误按键反馈信息完成的脑电特征中的错误分段标注；生成四种状态下的脑电特征指标；建立所述待测试人员的大五人格与在四种状态下的脑电特征指标的对应关系，完成基于大五人格的脑电特征信息分析。本公开通过对时间与后果压力下不同人格的错误行为脑电特征差异研究，筛选敏感指标，实现基于大五人格的压力下错误行为脑电特征信息分析，为人员筛选、管理及能力调节提供参考。
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公开(公告)号：CN115553775B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202211053252.1
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本公开是关于一种基于静息态脑电微状态的测谎方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：基于脑电采集设备，采集被测谎者在预设状态下的脑电数据；根据所述脑电数据计算所述被测谎者的微状态特征；对所述微状态特征进行主成分分析，生成所述微状态特征的特征值；以所述微状态特征的特征值为输入，基于预设SVM分类模型生成测谎结果。本公开静息态脑电微状态分析判定测谎状态，可有效减少反测谎的影响，且测试期间对被测者的配合度要求较低，更易推广使用。
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公开(公告)号：CN117679045A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311537363.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: A61B5/372
Abstract: 本公开是关于一种基于时频空多维度脑网络特征的脑力疲劳评估方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法利用脑电的高时间分辨率，使用微状态分析的方法对大脑地形图进行聚类分析划分MMN过程中大脑的多个状态。鉴于脑电数据具有较差的空间分辨率，在构建脑网络前，将采集到的信息混叠的头皮脑电信号通过溯源的方式，将信息回溯至大脑皮层所在的源水平空间，同时将大脑脑区的空间信息整合入我们使用的脑电信号中。在构建脑功能网络时采用衡量频域特征的方法，通过衡量两两脑区间的频域特征关联性来构建脑网络，构建了融合时频空多维度的特征信息来刻画脑力疲劳的脑网络。本公开可以提高对人的大脑疲劳状态的准确评估，为脑力疲劳的评估提供客观指标。
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公开(公告)号：CN116098632A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211046422.3
申请日：2022-08-30
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本公开是关于一种基于大五人格的脑电特征信息分析方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：对待测试人员进行大五人格测试，生成大五人格测试结果；基于预设脑电特征检测任务，分别采集时间或后果压力等四种状态下的脑电特征及按键反馈信息；基于所述错误按键反馈信息完成的脑电特征中的错误分段标注；生成四种状态下的脑电特征指标；建立所述待测试人员的大五人格与在四种状态下的脑电特征指标的对应关系，完成基于大五人格的脑电特征信息分析。本公开通过对时间与后果压力下不同人格的错误行为脑电特征差异研究，筛选敏感指标，实现基于大五人格的压力下错误行为脑电特征信息分析，为人员筛选、管理及能力调节提供参考。
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