公开(公告)号：CN118366664A

公开(公告)日：2024-07-19

申请号：CN202410235724.8

申请日：2024-03-01

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 蔡畅 ,  郭锦成 ,  蔡帆 ,  马凯 ,  柯河朋 ,  王佳慧 ,  陈靓影

IPC: G16H50/50 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明公开了一种脑源活动与噪声因子同时估计的求解系统及方法。该系统包括：数据输入模块，用于获取脑源活动采样数据和导联场矩阵；采样数据生成模块，用于根据所述脑源活动采样数据构建脑电采样数据生成模型，对所述脑电采样数据生成模型中的噪声采用噪声因子统计协方差进行噪声因子建模；脑源参数更新模块，用于计算更新所述脑源参数脑源参数对角协方差矩阵；噪声因子更新模块，用于计算更新所述噪声因子统计协方差；脑源活动成像模块，用于计算所述脑源参数脑源参数对角协方差矩阵、所述噪声因子统计协方差的求解值，然后计算求解脑源活动时间序列。本发明可以在高斯和真实脑噪声条件下重构复杂的脑源活动和噪声，并且计算效率高。

公开(公告)号：CN118967859A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411073060.6

申请日：2024-08-06

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 蔡畅 ,  熊子卓 ,  王佳慧 ,  蔡帆 ,  商莹莹 ,  陈靓影

IPC: G06T11/00 ,  A61B5/00 ,  A61B5/245 ,  G06V10/80 ,  G06V10/62 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/82 ,  G06V10/84 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯模型和深度学习的脑电磁脑源成像系统，包括：信号处理模块，用于获取脑电磁采样数据；模型构建模块，用于基于脑电磁采样数据构建脑电磁采样数据概率生成模型，所述脑电磁采样数据概率生成模型包括噪声精度矩阵参数和体素时间序列精度参数；训练样本集构建模块，用于构建训练样本集；深度学习模块，用于学习训练样本集，并根据输入的脑电磁采样数据，输出噪声精度矩阵和体素时间序列精度的预测值；脑源活动重构模块，用于生成脑源活动时间序列。本发明可实现脑源活动时空特征的精准重构。

公开(公告)号：CN119112212A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411201278.5

申请日：2024-08-29

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 蔡畅 ,  蔡帆 ,  王佳慧 ,  康慧聪 ,  商莹莹 ,  陈靓影

IPC: A61B5/369 ,  G06F17/16 ,  G06F17/10 ,  G06F17/11 ,  G06F30/20 ,  A61B5/245 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一种实时脑电源成像系统，包括：数据输入模块，用于连续实时获取脑源活动采样数据和导联场矩阵；采样数据生成模块，用于根据脑源活动采样数据构建脑电采样数据生成模型；协方差矩阵计算模块，用于实时计算所有脑源活动采样数据的协方差；实时权重矩阵估计模块，用于实时计算新的波束形成器的权重向量；实时成像模块，用于实时计算求解新的脑源活动源幅度进行实时成像。本发明可实现在高斯和真实脑噪声条件下实时重构脑源活动时空特征，同时可以高效地处理超长采样时间的脑电数据，并且结果具有鲁棒性。

公开(公告)号：CN118576228A

公开(公告)日：2024-09-03

申请号：CN202410664591.6

申请日：2024-05-27

Applicant: 华中师范大学

Inventor： 蔡畅 ,  马凯 ,  王佳慧 ,  蔡帆 ,  康慧聪

IPC: A61B5/374 ,  A61B5/00 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/10 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种面向低密度脑电图的癫痫致痫区定位系统，包括：脑电预处理模块、癫痫波标记模块、头模型构建模块、脑源活动定位模块、聚类与评估模块和致痫区成像模块。本发明可实现在低密度头皮脑电图下，减少空间分辨率有限以及未知的干扰和噪声等问题的影响，提高癫痫患者致痫区定位的准确性。