公开(公告)号：CN117462150A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311426236.7

申请日：2023-10-30

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 高文佳 ,  王启松 ,  刘丹 ,  刘莹 ,  王治龙 ,  汤泓 ,  孙金玮

IPC: A61B5/372

Abstract: 基于窄带约束增强的自适应连续变分脑电模态分解方法，解决了需要预先确定模式个数及模式中心频率问题，提高了模式分解性能，属于信号处理技术领域。本发明包括：输入脑电信号f(t)，建立脑电信号的模态分解的优化问题：J1为模式带宽，Th为带宽阈值，J2为余留信号fr(t)在uL(t)上的能量，J3为uL(t)在已分解的模式ui(t)上的能量；本发明对优化问题进行求解，逐次连续分解得到脑电信号分解后的第L个模式uL(t)。在最小带宽的基础上引入了额外的约束，要求模式最小带宽小于根据信号特征自动设置的阈值。本发明有着更优越的分解性能。

公开(公告)号：CN119782880A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411842229.X

申请日：2024-12-13

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 高文佳 ,  汤泓 ,  刘丹 ,  王启松 ,  刘莹 ,  王治龙 ,  孙金玮

IPC: G06F18/24 ,  A61B5/374 ,  A61B5/00 ,  G06F18/25 ,  G06F18/23 ,  G06F18/15 ,  G06N3/096

Abstract: 基于脑电图的面向跨受试疼痛分类方法，解决如何有效提高跨受试疼痛分类的可靠性且减轻临床数据采集压力的问题，属于脑电图数据评估领域。本发明包括：识别目标受试者和历史数据集中历史受试者疼痛敏感度高度相关的静息EEG特征，并筛选出历史数据集中与目标受试者有相似疼痛反应的历史受试者，组成目标受试者的源受试者集合；利用源受试者集合构建伪标签，并在考虑认知等实验动态因素的情况下优化源受试者集合，得到源域；利用源域和目标域进行自适应迁移学习，对所有源域学习后得到的目标域的标签进行加权融合，得到目标受试者的预测分类结果，完成分类。

公开(公告)号：CN118476783A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410568540.3

申请日：2024-05-09

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 高文佳 ,  汤泓 ,  刘丹 ,  王启松 ,  刘莹 ,  王治龙 ,  孙金玮

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/372 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2411

Abstract: 疼痛诱发脑电信号的提取方法，解决现有方法提取疼痛诱发信号准确率低的问题，属于脑电信号提取技术领域。本发明包括：对脑源进行定位，获得脑源信号矩阵S∈RD×T，获取脑源信号矩阵S∈RD×T中表征脑源偶极子信号活跃程度的特征矩阵BF；对特征矩阵BF进行聚类，得到与疼痛无关的脑源偶极子；将脑源信号矩阵S∈RD×T中与疼痛无关的脑源偶极子的信号设置为0，得到新的脑源信号矩阵S*，对新的脑源信号矩阵S*进行重映射，得到映射后的脑电信号矩阵X*；根据重映射后脑电信号的特征自动确定小波分解层级和用于保留小波系数的阈值，自适应保留关键疼痛小波系数，并重构信号获得与疼痛相关的脑电信号。

公开(公告)号：CN116392145A

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202310379950.9

申请日：2023-04-11

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 高文佳 ,  汤泓 ,  刘丹 ,  王启松 ,  刘莹 ,  王治龙 ,  孙金玮

IPC: A61B5/369 ,  A61B5/372 ,  A61B5/00 ,  G06F18/22

Abstract: 一种单通道脑电信号中眨眼伪影的去除方法，涉及一种脑电信号的处理方法，为了解决现有的脑电信号中眨眼伪影去除方法需要人工标记以及需要额外的电极来记录参考信号，导致伪迹去除不彻底，脑电损失信号较大的问题。本发明通过向低通滤波器中输入单通道脑电信号，提取眨眼伪影近似信号并识别眨眼伪影近似信号所在的区间；对多个区间脑电信号进行相似度计算，确定出多个区间脑电信号中典型眨眼伪影，构造对应的双正交滤波器组的具体形式；自动确定小波变换分解深度；基于滤波器组的具体形式以及离散小波变换分解深度去除单通道脑电信号中的眨眼伪影。有益效果为更有效地去除眨眼伪迹，同时更好地保留原有脑电信息。