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公开(公告)号：CN117218190A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311068786.6
申请日：2023-08-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于点云深度学习的刺激靶点定位系统及方法，包括被配置与采集设备相连的数据集制作模块，用于利用个体MRI图像以及个体点云数据构成数据集；设置在处理器上的深度学习模块，用于利用数据集对预先构建好的深度学习模型进行训练以及评估，得到评估最优的深度学习模型；靶点预测模块，用于利用评估最优的深度学习模型对从采集设备采集的当前点云数据进行预测，定位出刺激靶点，并将定位出的刺激靶点显示在对应的个体点云数据上。本发明节省了重复采集个体MRI核磁图像的过程，减轻了以往使用MRI核磁图像进行复杂的图像处理的过程，并且通过使用点云的深度学习进行预测，减轻了确定刺激靶点的复杂性。
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公开(公告)号：CN116531670A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310389492.7
申请日：2023-04-12
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: A61N2/04 , A61B34/20 , A61B5/0245 , A61B5/318 , A61B5/389
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟脑电极定位系统的自动心率导航经颅磁刺激系统，硬件子系统包括自动导航模块、刺激模块、信号采集模块；软件子系统包括控制模块、仿真及可视化模块、数据分析模块；系统通过在待测目标脑部的初级运动皮层进行刺激，采集MEP信号确定刺激参数，基于刺激参数在不同预刺激位点进行刺激，同步采集心电信号并进行比较，确定心率变化最大的位点为最佳治疗靶点。从经颅磁刺激对心脏调控效应角度确定经颅磁刺激最佳治疗靶点能缩小因个体差异带来的定位误差，提升各刺激靶点位置的特异性与精准性。自动导航能降低对操作人员熟练度的要求，提升定位一致性。仿真及可视化模块可直观认知刺激线圈产生的磁场，辅助调整刺激线圈位姿。
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公开(公告)号：CN118304572A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410334351.X
申请日：2024-03-22
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种联合TMS与taVNS的一体化同步治疗系统，包括：中央控制与处理模块向经颅磁刺激模块下发TMS治疗方案，向经皮耳部迷走神经刺激模块下发taVNS治疗方案；经颅磁刺激模块对病患实施经颅磁刺激；经皮耳部迷走神经刺激模块对病患实施经皮耳部迷走神经刺激；心电信号采集模块采集病患的心电信号；中央控制与处理模块对心电信号进行处理得到病患的实时心率进而得到心率变异性参数；根据心率变异性参数选择性地控制经颅磁刺激模块和经皮耳部迷走神经刺激模块同步工作。本发明将TMS与taVNS两种非侵入调控手段进行联合，并引入反馈机制，建立了一体化的治疗系统，提升了治疗效果。
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公开(公告)号：CN117594193A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410063719.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安科悦医疗技术有限公司
IPC: G16H20/30 , G16H50/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , A61N1/20 , A61B5/00 , A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的经颅直流电个体化刺激靶点定位方法，包括：获取个体解剖结构磁共振图像，并对个体解剖结构磁共振图像进行预处理，得到高质量的结构像；对高质量的结构像进行tDCS逆电场仿真，得到包括电场仿真分布图、tDCS电极位置以及对应的电流大小的逆电场仿真数据；将个体解剖结构磁共振图像和逆电场仿真数据构建为深度学习数据集；将深度学习数据集中的部分数据作为训练集对预先构建的深度学习网络进行训练，以便于利用训练好的网络获得经颅直流电个体化刺激靶点的位置及对应的电流信息。该方法可以实现tDCS刺激靶点位置的快速精准预测，节约了时间成本，增加了tDCS个性化方案定制在临床上应用的可行性。
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公开(公告)号：CN117531118A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311300916.4
申请日：2023-10-09
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种融合MRI影像数据和EEG信号的TMS个体化刺激方法及系统。其中，融合MRI影像数据和EEG信号的TMS个体化刺激方法，包括：通过MRI数据以及个体化靶点定位方法确定出目标靶点，并在目标靶点和目标靶点周围特定位置处固定预设数量的电极；获取电极的EEG信号，并利用独立成分分析法对电极的EEG信号进行分析，得到独立的EEG信号；对独立的EEG信号进行干扰去除，得到独立去干扰的EEG信号；利用独立去干扰的EEG信号以及仿真工具构建AR模型，并通过残差检验方法判断AR模型的有效性；当AR模型有效时，通过AR模型得到未来预设时间段的预测数据；从预测数据获取相位零值对应的α波段信号值位置，利用α波段信号值位置分析得到TMS刺激信号给出时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116650113A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310409431.2
申请日：2023-04-17
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光学导航的经颅磁刺激手部热点自动搜索系统，包括：脑区定位模块，用于在无待测个体核磁数据的情况下，基于点云配准方法实现脑区定位，以得到待测个体大脑皮层的初级运动区；网格点阵设置模块，用于对初级运动区进行网格划分，以得到网格矩阵；光学导航模块，用于对网格矩阵进行定位，以确定待测个体头部各刺激位点的位置，并对各刺激位点依次施加刺激；热点判断模块，用于采集每个刺激位点刺激后产生的生理信号并进行分析，以实现手部运动热点的判定。该系统无需依赖患者个体核磁数据，适用条件广，使用方便，且具有更高的定位精度。
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公开(公告)号：CN117594193B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410063719.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 西安电子科技大学 , 西安科悦医疗技术有限公司
IPC: G16H20/30 , G16H50/50 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , A61N1/20 , A61B5/00 , A61B5/055
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的经颅直流电个体化刺激靶点定位方法，包括：获取个体解剖结构磁共振图像，并对个体解剖结构磁共振图像进行预处理，得到高质量的结构像；对高质量的结构像进行tDCS逆电场仿真，得到包括电场仿真分布图、tDCS电极位置以及对应的电流大小的逆电场仿真数据；将个体解剖结构磁共振图像和逆电场仿真数据构建为深度学习数据集；将深度学习数据集中的部分数据作为训练集对预先构建的深度学习网络进行训练，以便于利用训练好的网络获得经颅直流电个体化刺激靶点的位置及对应的电流信息。该方法可以实现tDCS刺激靶点位置的快速精准预测，节约了时间成本，增加了tDCS个性化方案定制在临床上应用的可行性。
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公开(公告)号：CN117462852A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311616608.2
申请日：2023-11-29
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种融合点云深度学习和EEG信号的TMS个体化刺激方法，包括：获取待测目标头部的个体点云数据；利用训练好的深度学习模型对个体点云数据进行处理，得到个体化靶点位置；其中，深度学习模型是利用不同个体的核磁数据及点云数据对预设的深度学习网络进行训练得到的；获取个体化靶点位置及其周围若干位置处的EEG信号；对EEG信号进行处理及预测，得到TMS触发信号给出时间，以便于根据TMS触发信号给出时间对待测目标进行个体化频率刺激。该方法仅通过个体点云数据即可实现个体化靶点位置的准确确定，减轻了采集患者头部核磁造成的时间和经济方面的高额成本，且具有普适性，适用于TMS个体化刺激系统的定位。
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公开(公告)号：CN117454692A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311369053.6
申请日：2023-10-20
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习网络的tDCS电场仿真图像生成方法，包括：获取多个样本磁共振图像；通过预设的tDCS电场仿真计算方法对所述样本磁共振图像进行tDCS电场仿真计算，获得每个所述样本磁共振图像对应的tDCS电场仿真图像；根据所述样本磁共振图像和所述tDCS电场仿真图像构建训练数据集；根据所述训练数据集对预设的深度学习网络模型进行训练，获得目标图像生成模型；通过所述目标图像生成模型对目标磁共振图像进行预测，获得所述目标磁共振图像的tDCS电场仿真图像。如此，减少了在tDCS精准定位前繁琐的电场仿真计算过程，提高了电场仿真效率。同时，省略了临床医生对于电场仿真技术学习的技术要求，增加了tDCS精准定位以及个体化治疗在临床上应用的可行性。
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公开(公告)号：CN116808439A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310586824.0
申请日：2023-05-23
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于热点搜索的运动阈值自动检测系统，包括导航系统、经颅磁刺激系统以及表面肌电信号采集系统；其中，导航系统用于将基于待测目标颅部刺激靶点位置构建的平面网格映射到待测目标头部，以生成刺激网格，并对该刺激网格进行热点搜索，确定运动热点位置；经颅磁刺激系统用于对刺激网格和运动热点位置进行刺激；表面肌电信号采集系统用于对刺激网格以及运动热点位置被刺激后待测目标产生的生理信号进行采集，通过经颅磁刺激系统发送给导航系统；导航系统还用于对生理信号进行处理，并调整经颅磁刺激系统的刺激参数，以实现运动阈值的自适应搜索。该系统相比现有系统判断出的运动阈值更准确，且过程更简洁、高效，适用于临床推广。
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