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  • 本发明公开一种基于静态CT系统的三维图像获取方法, 包括:在固定扫描架上沿待扫描物体周向布置N组数据采集模块, 且每组数据采集模块包括:X射线源及与其正对设置的探测器, 探测器用于接收穿过待扫描物体的X射线, 所有数据采集模块构成完整扫描环...
  • 本发明涉及X射线设备至X射线系统的组合。X射线设备具有基体, 在基体上布置有C形臂。在C形臂上布置有X射线源和X射线探测器。C形臂形成闭合的凸形的点对称曲线的半部。X射线源和/或X射线探测器可沿C形臂移动。由此, X射线源和X射线探测器与整...
  • 提供能够取得可使读片变得容易的合成图像的放射线图像处理装置、放射线图像处理系统、放射线图像处理方法以及保存有程序的计算机可读取的记录介质。作为放射线图像处理装置发挥功能的控制台(30)具备:控制部(31), 作为取得针对被摄体在分别不同的摄...
  • 本发明涉及用于将计算机断层摄影动态整合到介入X射线图像的方法和系统。提供了用于生成融合图像的各种方法和系统, 该融合图像包括由第一成像系统和不同于该第一成像系统的第二成像系统捕获的图像数据。例如, 该方法包括:获得患者的感兴趣解剖区域(RO...
  • 本发明涉及信号处理技术领域, 公开了一种盆底肌电信号量化评分系统、方法及存储介质, 旨在解决现有方法存在准确性差、计算复杂以及响应不合理的问题, 方案主要包括:获取单元用于获取盆底肌的肌电信号;处理单元用于将肌电信号划分为多个检测阶段, 并...
  • 本发明公开了一种肌电状态监测与发作性睡病预警系统, 涉及神经信号分析技术领域, 包括本体库建模模块、采集预处理模块、概率密度评估模块、注意力监测模块以及发作前兆判断模块;本发明通过建立肌电‑脑电信号的特征基础分布与发作性睡病本体库, 利用多...
  • 本发明涉及手术监测技术领域, 公开了一种用于骨科手术的多模态电生信号融合的实时监测系统, 包括:数据采集模块, 采集患者手术过程中的实时信号数据;体征监测模块, 对实时信号数据进行预处理, 确定患者手术过程中的体征状态, 并基于体征状态确定...
  • 本申请提供一种神经电信号采集方法及装置, 涉及神经电信号采集技术领域, 解决现有技术中存在神经电信号采集装置结构复杂、数据处理繁琐难以快速采集神经电信号的技术问题。该方法具体包括:获取历史时间段内多根神经束的第一神经电信号、以及多根神经束的...
  • 本披露内容涉及一种用于可滑动地容纳医用导联线(4)的导联线滑动件(2), 该导联线滑动件包括:基部区段(6), 该基部区段包括多个通孔(8), 这些通孔各自被配置为以可滑动的方式容纳一根医用导联线(4);以及连接区段(10), 该连接区段设...
  • 本发明涉及音频信号识别技术领域, 尤其涉及一种基于特征解耦的可解释抑郁识别方法及系统, 包括:获取当前播放音频的音频特征信息与待识别者的脑电响应信息, 并基于音频特征信息和脑电响应信息得到综合特征;基于领域对抗神经网络机制和特征解耦机制构建...
  • 本发明涉及音乐信号识别技术领域, 尤其涉及一种基于音乐‑脑电图特征融合的音乐享受程度识别方法, 包括:提取音乐信号的梅尔频率倒谱系数, 对梅尔频率倒谱系数进行预处理和快速傅里叶变换, 得到音乐信号频谱特征值, 并对音乐信号频谱特征值依次进行...
  • 本发明公开了一种静息态常模脑电质量评估方法, 包括以下步骤:将获得的静息常模脑电信号分别从时域、频域、空域三个互补的视角提取与信号质量相关的脑电信号特征;采用K折交叉验证将提取到的常模脑电信号特征数据集划分为训练集和测试集, 选取随机森林基...
  • 本发明涉及人工智能技术领域, 涉及一种基于脑电信号的大脑疲劳检测方法、系统、设备及存储介质;其中, 一种基于脑电信号的大脑疲劳检测方法, 包括:获取受试者的脑电信号序列;将脑电信号序列输入特征提取网络, 特征提取网络分别提取脑电信号序列中各...
  • 本发明提出了一种基于融合时频特征大模型驱动脑电驾驶意图预测方法, 利用脑电采集系统获取多场景下的初始脑电信号, 第一Transformer转换器及掩膜重建机制提取时域特征。对初始脑电信号进行预处理以及Fbank变换后在通道上随机掩膜, 第二...
  • 本发明涉及一种基于微状态脑功能网络的脑电情绪识别方法。首先通过对EEG信号进行预处理;然后基于GFP峰值和K‑means聚类方法得到群体级别的微状态模版, 再进行微状态分析并进行情绪相关微状态选择;在筛选出的微状态时间段内, 利用PLV构建...
  • 本发明属于信号处理技术领域, 具体涉及一种基于单变量瞬时能量熵的脑电高频振荡能量突变检测方法, 旨在提升癫痫诊断的检测精度。包括对脑电EEG数据进行预处理, 基于预处理后的脑电数据, 进行滑动窗口划分以得到滑动窗口片段, 计算各滑动窗口片段...
  • 本发明公开了基于图循环神经网络的脑电信号识别方法, 具体为:对脑电信号数据进行预处理, 得到数据段脑电信号;对数据段脑电信号进行特征提取与图嵌入处理, 并分为训练集和测试集;将训练集数据输入到扩散卷积循环神经网络中进行训练;将测试集数据输入...
  • 本发明公开了基于人工智能的脑电图异常放电识别系统, 属于异常识别技术领域, 系统包括:脑电图数据采集模块、脑电图数据降噪模块、构建脑电图异常放电识别模型模块和异常放电识别模块。本发明具体是通过核心参量三元组初始化个体位置, 引入动态排斥强度...
  • 本发明公开了基于个体生理基准的多模态脑肌电信号自适应校正方法, 属于多模态生理信号预处理技术领域, 包括以下步骤:S1、多模态数据采集与基准标定;S2、脑肌电信号协同降噪;S3、跨模态事件联合同步;S4、生理基准驱动的自适应校正。本发明采用...
  • 本发明公开了基于EEG‑fNIRS跨模态多层网络的脑认知功能分析方法。本发明首先采集工作记忆训练范式下的多通道EEG与fNIRS信号并预处理;对信号进行源空间重构, 为EEG和fNIRS源时间序列分配对应的位置信息, 并基于Desikan‑...
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