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公开(公告)号：CN102985002A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201080066939.8
申请日：2010-03-31
申请人： 新加坡科技研究局
IPC分类号： A61B5/04 , A61B5/048 , A61B5/0482 , G06F3/01
CPC分类号： A61B5/0482 , A61B5/04014 , A61B5/04017 , A61B5/048 , A61B5/7285 , A61B5/742 , G06F3/015 , G06F3/016
摘要： 用于基于交互的脑机接口（BCI）的系统和方法。该方法包括以下步骤：获取个人的EEG信号；处理该EEG信号以确定个人的运动想象；使用检测设备检测个人的运动；以及基于运动想象、运动、或二者向个人提供反馈；其中提供所述反馈包括激活检测设备的刺激元件以向个人提供刺激。该系统包括获取个人的EEG信号的装置；处理EEG信号以确定个人的运动想象的装置；使用检测设备检测个人的运动的装置；以及基于运动想象、运动、或二者向个人提供反馈的装置；其中提供反馈的装置包括检测设备的用于向个人提供刺激的刺激元件。
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公开(公告)号：CN107205652B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201580075565.9
申请日：2015-12-07
申请人： 新加坡科技研究局
摘要： 提供了一种用于分析个体的睡眠的方法。所述方法包括限定个体的睡眠特征空间，在个体的睡眠期间测量个体的脑波，以及响应所述脑波和用于限定所述睡眠特征空间的先前脑波测量的比较来映射所述睡眠特征空间。所述脑波可以包括脑波谱。所述睡眠特征空间可以包括频谱功率和包络测量或由其组成。所述方法也包括响应识别的神经网络模式对映射的睡眠特征空间进行建模，所述识别的神经网络模式与从睡眠特征空间识别神经网络模式而导出的多个睡眠阶段的每一个相对应，以及从响应建模的映射睡眠特征空间和个体的脑波确定的睡眠阶段导出个体的睡眠状况。
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公开(公告)号：CN107205652A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201580075565.9
申请日：2015-12-07
申请人： 新加坡科技研究局
IPC分类号： A61B5/00 , A61B5/0476 , A61B5/048
CPC分类号： A61B5/4812 , A61B5/04012 , A61B5/0476 , A61B5/7264 , A61B5/7267
摘要： 提供了一种用于分析个体的睡眠的方法。所述方法包括限定个体的睡眠特征空间，在个体的睡眠期间测量个体的脑波，以及响应所述脑波和用于限定所述睡眠特征空间的先前脑波测量的比较来映射所述睡眠特征空间。所述脑波可以包括脑波谱。所述睡眠特征空间可以包括频谱功率和包络测量或由其组成。所述方法也包括响应识别的神经网络模式对映射的睡眠特征空间进行建模，所述识别的神经网络模式与从睡眠特征空间识别神经网络模式而导出的多个睡眠阶段的每一个相对应，以及从响应建模的映射睡眠特征空间和个体的脑波确定的睡眠阶段导出个体的睡眠状况。
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公开(公告)号：CN106999072A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201580067060.8
申请日：2015-11-05
申请人： 新加坡科技研究局
摘要： 提供了一种用于心冲击描记(BCG)的方法和用于心率确定的BCG系统心冲击描记(BCG)系统。该方法包括：使从对应的多个传感器接收的多个信号数字化；响应于在多个数字化信号中的每个的接收时间时数字信号的平滑化倒频谱分析，估计与多个数字化信号中的每个对应的多个平滑化倒频谱；以及响应于多个平滑化倒频谱，估计多个数字化信号的融合的倒频谱。该方法还包括响应于多个平滑化倒频谱和融合的倒频谱确定心率。
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公开(公告)号：CN104717921A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201380052970.X
申请日：2013-08-22
IPC分类号： A61B5/16 , G09B1/00 , G09B7/00 , G06F17/00 , G06F17/18 , G06Q50/00 , G06F3/048 , G06F3/14 , G09B19/00
CPC分类号： G09B19/00 , A61B5/0077 , A61B5/0476 , A61B5/162 , A61B5/4088 , A61B5/72 , A61B5/742 , A61B5/7475 , G02B6/12033 , G02F1/0147 , G02F1/025 , G02F1/225 , G02F2203/585 , A61B5/168
摘要： 认知训练方法具有获得对象记忆练习期间的传感器数据的步骤，其进而确定所述传感器数据是否包含指示用于记忆的认知功能的预定信息。当确定了所述传感器数据包含指示用于记忆的认知功能的预定信息时，实施进一步进行所述记忆练习的步骤。当完成所述记忆练习时进行计算所述对象的客观认知评估的步骤，并且至少部分地响应进一步进行记忆练习来测量认知训练。计算客观认知评估的事实提供了使用自学性认知训练装置的方法。
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公开(公告)号：CN102573619A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN200980157260.7
申请日：2009-09-14
IPC分类号： A61B5/0482 , A63F13/06 , G06F3/05
CPC分类号： A63F13/212 , A61B5/04014 , A61B5/04017 , A61B5/048 , A61B5/0482 , A61B5/04842 , A61B5/04845 , A61B5/4064 , A61B5/7267 , A63F13/10 , A63F13/46 , A63F13/67 , A63F2300/1012 , A63F2300/6027 , A63F2300/61 , G06F3/015
摘要： 一种用于生成受试者注意力水平表示的设备和方法。该设备包括：测量来自受试者的大脑信号的装置；从大脑信号提取时间特征的装置；使用分类器将提取的时间特征分类以给出分数x1的装置；从大脑信号提取谱空间特征的装置；从提取的谱空间特征集合中选择含有专注状态与非专注状态之间的区别信息的谱空间特征的装置；使用分类器将提取的谱空间特征分类以给出分数x2的装置；将分数x1和分数x2结合以给出单一分数的装置；以及将所述分数呈现给受试者的装置。
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公开(公告)号：CN113614751A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201980094429.2
申请日：2019-03-29
申请人： 新加坡科技研究局 , 陈笃生医院私人有限公司
摘要： 公开了一种用于识别和提取与疼痛相关的脑电图(EEG)信号的方法。方法包括：从一次或多次试验中接收每次试验的EEG数据；确定每个信号的电流密度；基于所计算的电流密度，估计一组感兴趣神经活动区域的电流密度；以及基于所估计的电流密度，计算每次试验的至少一个频谱特征。因此，针对每个感兴趣神经活动区域，可计算在标记成指示疼痛状态的EEG数据和标记成指示无疼痛状态的EEG数据之间EEG数据变化的平均值和方差，以及基于至少一个感兴趣区域，可识别与疼痛相关的EEG信号，其中，在至少一个感兴趣区域，方差低于预定阈值。
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公开(公告)号：CN104717921B
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201380052970.X
申请日：2013-08-22
IPC分类号： A61B5/16 , G09B1/00 , G09B7/00 , G06F17/00 , G06F17/18 , G06Q50/00 , G06F3/048 , G06F3/14 , G09B19/00
摘要： 认知训练方法具有获得对象记忆练习期间的传感器数据的步骤，其进而确定所述传感器数据是否包含指示用于记忆的认知功能的预定信息。当确定了所述传感器数据包含指示用于记忆的认知功能的预定信息时，实施进一步进行所述记忆练习的步骤。当完成所述记忆练习时进行计算所述对象的客观认知评估的步骤，并且至少部分地响应进一步进行记忆练习来测量认知训练。计算客观认知评估的事实提供了使用自学性认知训练装置的方法。
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公开(公告)号：CN102985002B
公开(公告)日：2016-02-17
申请号：CN201080066939.8
申请日：2010-03-31
申请人： 新加坡科技研究局
IPC分类号： A61B5/04 , A61B5/048 , A61B5/0482 , G06F3/01
CPC分类号： A61B5/0482 , A61B5/04014 , A61B5/04017 , A61B5/048 , A61B5/7285 , A61B5/742 , G06F3/015 , G06F3/016
摘要： 用于基于交互的脑机接口（BCI）的系统和方法。该方法包括以下步骤：获取个人的EEG信号；处理该EEG信号以确定个人的运动想象；使用检测设备检测个人的运动；以及基于运动想象、运动、或二者向个人提供反馈；其中提供所述反馈包括激活检测设备的刺激元件以向个人提供刺激。该系统包括获取个人的EEG信号的装置；处理EEG信号以确定个人的运动想象的装置；使用检测设备检测个人的运动的装置；以及基于运动想象、运动、或二者向个人提供反馈的装置；其中提供反馈的装置包括检测设备的用于向个人提供刺激的刺激元件。
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公开(公告)号：CN106999072B
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201580067060.8
申请日：2015-11-05
申请人： 新加坡科技研究局
摘要： 提供了一种用于心冲击描记(BCG)的方法和用于心率确定的BCG系统心冲击描记(BCG)系统。该方法包括：使从对应的多个传感器接收的多个信号数字化；响应于在多个数字化信号中的每个的接收时间时数字信号的平滑化倒频谱分析，估计与多个数字化信号中的每个对应的多个平滑化倒频谱；以及响应于多个平滑化倒频谱，估计多个数字化信号的融合的倒频谱。该方法还包括响应于多个平滑化倒频谱和融合的倒频谱确定心率。
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