公开(公告)号：CN119472986A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411385895.5

申请日：2024-09-30

Applicant: 天津大学 ,  北京机械设备研究所

Inventor： 陶玲玲 ,  许敏鹏 ,  钟子平 ,  奕伟波 ,  梅杰 ,  李昂 ,  陈卫泽 ,  明东

IPC: G06F3/01 ,  G06F3/04845

Abstract: 本申请公开了一种脑机交互界面的显示方法及装置，涉及人机交互技术领域，用以提高脑机交互界面的显示效果。该方法包括：第一设备基于获取的界面参数生成脑机交互界面。其中，界面参数是根据观察点与显示屏的位置关系以及显示屏的尺寸确定的。第一设备获取目标脑电波信号。其中，目标脑电波信号是用户注视脑机交互界面时产生的。第一设备根据脑电信号与控制指令的对应关系确定该目标脑电信号对应的一个或多个控制指令，并向被控设备发送一个或多个控制指令。第一设备接收来自于该被控设备的状态信息。其中，该状态信息用于指示该被控设备的运行状态。第一设备根据状态信息生成目标图像，并在该脑机交互界面中显示目标图像。

公开(公告)号：CN119536514A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411485956.5

申请日：2024-10-23

Applicant: 天津大学 ,  北京机械设备研究所

Inventor： 李明伦 ,  许敏鹏 ,  王坤 ,  明东 ,  张利剑 ,  奕伟波 ,  吕正超 ,  吴鸿儒 ,  孟琳

IPC: G06F3/01 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明涉及脑机接口技术领域，公开一种基于虚拟现实的自适应动态反馈脑机接口训练方法及系统。训练方法包括：用户根据VR显示设备呈现的训练场景进行运动想象；脑电采集设备采集脑电信号；配置数据处理模块，以脑电信号为输入，运行运动想象连续控制模型计算特征参数；在判断有任务的情况下，以特征参数为输入，运行动态自适应特征‑反馈映射模型计算控制参数；将控制参数发送至功能性电刺激设备，以对肌肉加载相应强度的电刺激，获得触觉反馈；同时，动态自适应特征‑反馈映射模型根据最新输入的特征参数动态更新；将控制参数发送至VR显示设备，以呈现视觉反馈，用户基于视觉反馈和触觉反馈调整运动想象。本发明能够提高用户参与感和训练效率。

公开(公告)号：CN109078262A

公开(公告)日：2018-12-25

申请号：CN201810926547.2

申请日：2018-08-15

Applicant: 北京机械设备研究所

Inventor： 奕伟波 ,  范新安 ,  陈远方 ,  张利剑 ,  明东

IPC: A61N1/36 ,  A61B5/0476

Abstract: 本发明涉及一种基于外周神经电刺激的MI-BCI训练方法，属于脑机接口技术领域，解决了现有技术中MI-BCI分类正确率差的问题。本发明公开的基于外周神经电刺激的MI-BCI训练方法，是一种新型的MI-BCI训练方法，通过对人体外周神经进行特定频率的电刺激，从而改善大脑皮层相应功能区的活性，进而提高大脑皮层对使用相关功能区的想象能力，有助于快速提升MI-BCI分类正确率，为推进MI-BCI的实际应用做出贡献。

公开(公告)号：CN119536515A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411486957.1

申请日：2024-10-23

Applicant: 天津大学 ,  北京机械设备研究所

Inventor： 李昂 ,  许敏鹏 ,  韩锦 ,  明东 ,  刘昊 ,  叶梓彤 ,  梅杰 ,  陶玲玲 ,  陈卫泽 ,  周锐南 ,  王坤 ,  张浩 ,  孟琳

IPC: G06F3/01 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明涉及脑机接口技术领域，公开一种基于频相信息复用的多界面融合动态脑机交互方法及终端。基于用户离线脑电实验，获取用户达到最优脑电刺激分类效果的最大脑电刺激分类数量U、该U分类脑电刺激的频率‑相位信息以及该U分类脑电刺激与脑电信号特征的第一对应关系，对多界面融合后的交互界面进行动态分区，获得Z个子区域以及每个子区域包括的脑控指令，将U分类脑电刺激的频率‑相位信息分配给每个脑控指令，基于用户注视某一脑控指令时该指令对应的脑电刺激的闪烁规律诱发出的脑电信号特征，基于第一对应关系获得脑电刺激分类，基于用户视线落点坐标确定子区域，结合脑电刺激分类及确定的子区域，输出脑控指令。本发明能提升脑机交互作业效率。

公开(公告)号：CN119759863A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411504333.8

申请日：2024-10-25

Applicant: 天津大学 ,  北京机械设备研究所

Inventor： 孙劲松 ,  孟佳圆 ,  许敏鹏 ,  明东 ,  何峰 ,  陈远方 ,  张利剑 ,  孟琳

IPC: G06F16/21 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00 ,  A61B5/369

Abstract: 本发明涉及脑机接口技术领域，公开一种锁时锁相脑电数据迁移方法及系统。迁移方法包括：配置源数据集、已知标签目标数据集、未知标签目标数据集；应用边缘分布协方差对齐方法对上述三个数据集进行首次对齐；应用条件分布均值对齐方法对首次对齐后源数据集中的样本依次进行低维时域特征提取、时域特征迁移和空域特征迁移，获得完成条件分布均值对齐后的特征集合；应用条件分布协方差对齐方法依次进行背景脑电提取和背景脑电迁移，获得条件分布协方差对齐后的特征集合；将条件分布均值对齐后的特征集合与条件分布协方差对齐后的特征集合所对应的样本求和以完成脑电数据迁移。本发明能有效利用脑电信号的锁时锁相特征，实现脑电数据迁移性能提升。

公开(公告)号：CN109078262B

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN201810926547.2

申请日：2018-08-15

Applicant: 北京机械设备研究所

Inventor： 奕伟波 ,  范新安 ,  陈远方 ,  张利剑 ,  明东

IPC: A61N1/36 ,  A61B5/383

Abstract: 本发明涉及一种基于外周神经电刺激的MI‑BCI训练方法，属于脑机接口技术领域，解决了现有技术中MI‑BCI分类正确率差的问题。本发明公开的基于外周神经电刺激的MI‑BCI训练方法，是一种新型的MI‑BCI训练方法，通过对人体外周神经进行特定频率的电刺激，从而改善大脑皮层相应功能区的活性，进而提高大脑皮层对使用相关功能区的想象能力，有助于快速提升MI‑BCI分类正确率，为推进MI‑BCI的实际应用做出贡献。