公开(公告)号：CN119564205A

公开(公告)日：2025-03-07

申请号：CN202411521011.4

申请日：2024-10-29

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡斌 ,  沈健 ,  董群喜 ,  田福泽 ,  王康 ,  朱可欣 ,  胡文博

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/0533 ,  A61B5/374 ,  A61B5/349 ,  A61B5/00 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G16H10/60 ,  G06N3/096 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/082 ,  G06F18/213 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态域适应的抑郁障碍识别系统，通过将脑电、皮肤电、心电三种信号的交互关系建模到深度学习框架中，实现了信号之间的动态融合与参数优化。该方法充分利用了多模态信号的互补信息，使得模型能够在复杂的生理数据中提取更具判别性的特征，有效提高了抑郁障碍识别的准确性和鲁棒性；通过两次拉近源域和目标域数据分布，成功挖掘出跨域共性特征；这种跨域对齐策略有效地提升了模型在不同数据域中的适应能力，显著降低了域偏移带来的负面影响。总体而言，本发明提供的识别方法在提高抑郁障碍检测准确性、增强模型泛化能力方面展现了显著的优势。

公开(公告)号：CN118986349A

公开(公告)日：2024-11-22

申请号：CN202411044372.4

申请日：2024-07-31

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡斌 ,  沈健 ,  胡文博 ,  郭宸旭 ,  吴瑾文

IPC: A61B5/16 ,  A61B5/369 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00 ,  G06N3/042 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0985 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2431

Abstract: 本发明提出了一种基于知识蒸馏及元迁移学习的脑电抑郁识别系统，是一个由若干个模型组成的脑电抑郁识别模型训练框架；教师模型从128通道脑电图信号中提取知识，学生模型对从教师模型中学习隐藏知识并继续在3通道脑电上微调适应并测试抑郁识别效果；本发明的框架能够有效提炼多通道脑电信号的知识到少通道脑电信号的抑郁识别模型中，以提高后者的抑郁识别表现；还在在线知识蒸馏过程后应用了元学习的训练思想，将学生模型视为元模型，并利用新数据集上一部分数据对元模型进行微调得到最后的微调模型，从而提高模型对不同分布、不同被试、不同情况下的3通道脑电信号的抑郁识别性能。

公开(公告)号：CN119179945A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411243948.X

申请日：2024-09-05

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 胡斌 ,  沈健 ,  张亚男 ,  郭宸旭 ,  胡文博 ,  吴瑾文

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/21 ,  G06F18/10 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G16H50/20 ,  A61B5/16

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态生理与社会信息的情绪识别系统，利用EEG实现从局部到全局中枢神经系统网络的建模，利用不同脑区内部的EEG得到局部的脑神经网络，并利用不同脑区之间的空间信息得到全局的脑神经网络，实现从局部中枢神经系统到全局神经系统网络的建模；在构建中枢神经系统网络的基础上利用其他模态的生理信号对中枢神经系统网络进行信息补充，利用ECG、EMG等信号进行外周神经系统网络的建模，实现了从中枢神经网络到人体全局神经系统网络的建模；还在得到人体神经系统网络之后利用个人的社会信息实现社会网络的构建，实现了从局部神经系统网络到全局神经系统网络，从个人到社会的网络模型构建。