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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN112690775B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202011553134.8
申请日：2020-12-24
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯的儿童脑活动异常病灶区成像系统。该系统包括：信号处理模块，用于获取脑电磁采样数据，对电磁采样数据进行预处理；脑活动异常识别模块，用于从预处理后的脑电磁采样数据中识别出异常波和非异常波；噪声估计模块，用于从非异常波中估计背景干扰噪声；脑源活动重构模块，用于结合异常波与估计的背景干扰噪声，采用贝叶斯估计方法获取脑异常活动病灶区位置及其病灶区脑源活动时间序列；成像模块，用于根据脑源活动进行成像。本发明可以极大地提高病灶区定位和重构的精准性，特别适用于自闭症儿童的儿童脑电活动异常病灶区成像。
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公开(公告)号：CN115048963B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210694765.4
申请日：2022-06-20
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本申请公开了一种脑源活动和噪声同时求解系统及方法。该系统包括：数据输入模块，用于获取脑活动采样数据和导联场矩阵L；模型构建模块，用于构建采样数据生成模型，该采样数据生成模型为y(t)＝LS(t)+Au(t)+ε，其中y(t)为时刻t的采样数据，S(t)为t时刻的脑源活动，A为M个采样传感器噪声的增益矩阵，u(t)为t时刻的脑源活动，ε为常数，将采样数据生成模型转换为采样数据概率生成模型；求解模块，用于采用基于贝叶斯的期望最大值算法对采样数据概率生成模型求解。该方法可以实现对脑源活动和噪声的同时求解。
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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
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115132349A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210654202.2
申请日：2022-06-10
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本申请公开了一种事件相关脑活动时空频动态定位系统及方法。该系统包括：输入模块，用于获取脑活动采样数据和导联场矩阵；数据预处理模块，用于将采样数据分为不同频段多个时间窗口的无任务态采样数据和任务态采样数据；脑活动重构模块，用于在无任务和任务态下，分别重构不同频段、不同时间窗口以及不同位置的人脑活动功率；定位模块，用于计算所有频段和不同时间窗口的所有脑源在任务态和无任务态下活动的能量值，确定脑源活动动态变化。本发明基于信号时频分析和脑成像逆问题，在信噪比低、微弱脑活动变化以及多相关脑源活动的情况下对事件相关任务的脑活动有着精准度高的时空频动态多维定位效果，具有极强鲁棒性和高效性。
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公开(公告)号：CN113951899A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111266401.8
申请日：2021-10-28
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种脑源活动高分辨率重构系统及方法。该系统包括：数据采集模块，用于获取脑电采样数据、高分辨率导联场矩阵和低分辨率导联场矩阵；估计模块，用于基于低分辨率导联场矩阵构建采样数据生成模型，根据脑电采样数据确定采样数据生成模型的先验分布，采用稀疏贝叶斯方法对采样数据生成模型求解，获得采样数据的协方差矩阵；重构模块，用于根据采样数据的协方差矩阵和高分辨率导联场矩阵计算波束形成器的权重矩阵，根据波束形成器的权重矩阵输出脑源活动重建序列。本发明是基于稀疏贝叶斯估计和波束形成器成像，在信噪比低、脑源数量多、相关度高的情况下有着高分辨率的脑源活动成像效果，并且具有鲁棒性和高效性。
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公开(公告)号：CN118365721A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410235723.3
申请日：2024-03-01
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种基于经验贝叶斯的多维平滑脑成像系统及方法。该系统包括：数据输入模块，用于获取采样传感器的导联场矩阵和脑源活动采样数据；模型构建模块，用于构建采样数据生成模型，所述采样数据生成模型中的脑源活动和采样噪声被建模为具有时间维度和空间维度的克罗内克乘积协方差结构；参数更新模块，用于采用基于经验贝叶斯的优化最小化算法对所述采样数据生成模型求解；脑成像模块，用于计算求解脑源活动时间序列。本发明可实现脑活动多维特征的精准重构，适用于认知脑活动和脑功能障碍疾病病灶区的成像。
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公开(公告)号：CN115131457B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210694674.0
申请日：2022-06-20
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本申请公开了一种脑电磁传感器采样数据重建系统及方法。该系统包括：数据输入模块，用于获取已有采样通道的脑活动采样数据、已有采样通道的导联场矩阵和待重构采样通道的导联场矩阵；脑活动成像模块，用于根据已有采样通道的脑活动采样数据和已有采样通道的导联场矩阵求解脑源活动数据；未知采样数据求解模块，用于根据求解的脑源活动数据和待重构采样通道的导联场矩阵求解待重构采样通道的采样数据；采样数据高分重构模块，用于将已有采样通道和待重构采样通道的采样数据进行融合，构建空间高分辨率脑活动采样通道数据。本发明可以提高采样数据的空间分辨率和脑源活动成像的精确性。
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公开(公告)号：CN118096918A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410235722.9
申请日：2024-03-01
Applicant: 华中师范大学
Abstract: 本发明公开了一种高分辨率脑源成像系统及方法。系统包括：数据输入模块，用于获取高时空分辨率下脑活动采样数据以及导联场矩阵；模型构建模块，用于基于脑活动采样数据构建脑活动采样数据概率生成模型，所述脑活动采样数据概率生成模型包括脑源活动和噪声的先验分布超参数；超参数处理模块，用于构建关于先验分布超参数的代价函数，采用凸优化的方法对代价函数进行优化，迭代更新先验分布超参数，在每轮迭代更新中进行筛选，根据筛选结果进行迭代优化，当代价函数收敛时停止迭代；成像输出模块，用于输出脑源活动和噪声。本发明解决了随着大脑分割的空间分辨率的提高所带来的挑战，既能产生准确的源重建模型，又提高了源重建效率。
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