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恭喜大连理工大学付煜获国家专利权

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龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种基于脑电功能连接微状态的脑机接口实现方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115017956B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210723537.5,技术领域涉及:G06F18/24;该发明授权一种基于脑电功能连接微状态的脑机接口实现方法是由付煜;张驰;高寒冰;曲辰航;王雪设计研发完成,并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于脑电功能连接微状态的脑机接口实现方法在说明书摘要公布了:本发明属于生物医学信号处理分析技术领域,提出了一种基于脑电功能连接微状态的脑机接口实现方法,旨在解决传统时频分析过程中牺牲时间精度的问题,引入微状态序列,构建功能脑网络,将脑机交互的特征表示在不同的维度上,采用与传统时频分析不同的角度去解析脑电信号,既可以保留高时间分辨率的瞬时大脑活动的全局测量结果,又可以得到大脑宏观时空组织的信息,从而提升脑机接口系统的信息解码和分类识别效果,以期提高脑电信息的利用率和分类的准确率。

本发明授权一种基于脑电功能连接微状态的脑机接口实现方法在权利要求书中公布了:1.一种基于脑电功能连接微状态的脑机接口实现方法,其特征在于,步骤如下:步骤一,依据国际标准10-20脑电电极定位系统,记录使用者的头皮脑电信号EEG,对使用者进行2分类的左右手运动想象实验;然后对头皮脑电信号进行数据预处理,包括去除50Hz的工频干扰、带通滤波、基于独立成分分析去伪迹以及分别提取向左进行运动想象和向右进行运动想象的EEG区段;步骤二,对得到的向左进行运动想象和向右进行运动想象的EEG区段分别进行微状态分类;2.1全局场强GFP是对头皮电位强度的测量,它基于每个采样点上所有电极之间的电位差,得出每个采样点的场强标量值,代表大脑的瞬时电场强度,用于描述大脑活动的快速变化; 其中,i代表每个电极,n代表电极的总数目,u代表电极测得的电压值;2.2使用修正K-均值算法的聚类算法计算EEG的微状态;提取GFP峰值并通过修正K-均值算法,推导出最大限度地解释GFP峰值处脑地形图方差的四类脑地形图,分别为微状态A、B、C、D;其中,脑地形图为将EEG的各区段功率用不同颜色表示的球面头皮展成的平面图形;2.3最后,将生成的微状态A、B、C、D作为模板,对所有使用者进行所有目标时刻的脑电图谱分析,根据Pearson相关性的最大绝对值将GFP峰值分配到四个微状态中的一个,连续的GFP峰值图分配给同一类被认为属于一个微状态类;GFP峰值之间的时间点被分配给时间最近的GFP峰值的微状态类;步骤三,提取使用者具有相同微状态类的时间序列信号,计算各通道脑电数据间的相位滞后指数PLI,得到邻接矩阵;提取网络统计特征量:聚类系数、全局效率、特征路径长度和综合指数;3.1PLI值从相位的角度反映两个脑电记录电极即网络的节点超前或滞后的一致性,任意两个节点i和节点j的EEG信号之间的PLI值由下式计算: 其中,是k时刻节点i,j之间的瞬时相位差,表示符号函数;·表示在时域取平均值;当时,意味着两个节点的相位是同步的;如果时,意味着两个节点的相位是不同步的;因此PLI的取值范围在0到1之间,PLI值越大,表示两个节点的相位耦合越强;3.2计算得到的PLI值作为元素构成连接矩阵A,从而得到每个GFP峰值下的连接矩阵;再计算以下四个特征参数,对脑网络进行量化;聚类系数Ci:是所选节点的最近邻节点之间存在的连接数与所选节点和最近邻节点之间可能存在的连接数的比值;聚类系数的值在0到1之间,公式如下: 其中,Ei表示节点i的相邻节点之间连接的边数,ki表示节点i上所有的连接数;路径长度L:为所有节点对之间最短路径的平均值;最短路径长度di,j定义为从节点i到节点j必须遍历的最小连接数;当di,j≥1,如果节点i到节点j是相邻节点,di,j=1;如果节点i到节点j不相连,di,j→∞;路径长度反映了网络中节点对的功能分散情况,L越小,集成度越好,其信息传输效率越高,计算公式如下: 其中,di,j是最短路径长度,N为网络中所有节点的个数,V为所有节点的集合;假设信息流量是平行的,那么两个节点之间的通信效率与最短路径长度成反比的;一组节点的效率是所有节点对的效率之和,按最大链路数NN-12归一化;当节点集V包含所有节点时,第三个特征参数将由下面的公式计算得到,为全局效率Eglobal: 因为全局效率与特征路径长度成反比,那么取全局效率和聚类系数的乘积与特征路径长度的比值作为网络特征-综合指标ηw,Eglobalw、Cw和Lw分别表示滑动窗口w的全局效率、聚类系数和特征路径长度,计算公式如下: 步骤四,对统计特征量进行有效性检验,得到有效区分向左和向右的特征值,并基于这个特征值进行分类,从而对外部设备进行控制。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人大连理工大学,其通讯地址为:116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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