经颅磁刺激设备磁场精确检测与标准化测量
通过三维磁传感器阵列与双驱动组件实现TMS设备磁场的高精度三维检测,解决磁场参数测量的准确性和重复性问题
采用轴向磁传感器阵列配合X、Y、Z三维精密定位,相比传统单点测量显著提升了磁场分布检测的空间分辨率和测量重复性
多模态影像融合的精准靶点定位技术
融合MRI结构影像、fMRI功能影像和DTI白质纤维束数据,结合动态校正模块实现经颅刺激靶点的精准定位与实时跟踪
突破传统单一模态影像局限,通过多模态融合与实时动态校正显著提升靶点定位精度,解决头部运动干扰问题
基于脑电反馈的闭环经颅电刺激调控
构建EEG采集-CNN算法识别-tPWMDCs刺激的闭环系统,实现精神疲劳状态的实时监测与动态调控
采用轻量化CNN本地推理与双极性脉宽调制技术,相比开环刺激实现了个体化适配和皮肤安全保护的突破
多模态神经信号融合与动态交互建模
该技术通过脑电-肌电信号融合,结合长短期记忆网络与注意力机制进行动态交互建模,实现本体感觉功能的实时量化评估。采用稀疏编码压缩特征维度,通过滑动窗口与高斯核平滑处理构建交互矩阵。
相比单一信号源分析,该技术通过多模态信号融合提升评估精度,动态交互建模能力强,为神经康复提供客观量化指标
高精度低噪声神经信号采集硬件优化
该技术采用斩波稳定电容耦合仪表放大器结合gm-c滤波器,通过直流伺服环路、阻抗提升环路等模块实现多通道脑电信号的低功耗、低噪声采集。
相比传统放大器,斩波稳定技术有效降低直流漂移,电容耦合设计提升信号质量,适合便携式设备应用
神经信号采集与电刺激一体化集成
该技术在单片CMOS芯片上集成信号采集、处理、刺激控制和伪影消除模块,实现神经信号采集与电刺激的闭环控制,通过伪影抵消信号消除刺激干扰。
突破传统分体设计局限,单芯片集成降低系统复杂度,实时伪影消除确保刺激过程中信号质量,适合神经调控应用
脑神经科学研究设备正朝着智能化、便携化、个性化方向发展,重点突破信号质量提升、跨个体泛化和多模态融合等关键技术。从信号采集到临床应用的全链条技术日趋成熟,为脑机接口、神经调控和临床诊断提供了强有力的技术支撑。
脑电信号伪迹去除与噪声抑制
该组技术通过实时窗口对比、分区聚类噪声识别和独立分量能量谱分析等方法,实现对眼动、肌电等伪迹的精准识别与去除
相比传统固定阈值滤波,采用动态窗口特征对比和自适应噪声建模,能实时捕捉信号变化趋势,显著提升便携设备的信噪比和伪迹去除精度
脑电信号跨受试者泛化与域适应
该组技术采用两阶段多尺度神经网络、改进LaBraM模型和自适应频谱掩码,解决脑电信号个体差异导致的跨受试者分类性能下降问题
突破传统需要大量个体校准数据的限制,通过动态加权融合和频域自适应筛选机制,实现零校准或少校准的跨受试者高精度分类
多模态脑电融合与智能决策
该组技术通过三层级解码架构、多模态特征融合和动态权重矩阵,实现复杂任务的智能决策和多设备协调控制
相比单一脑电控制,融合眼动、前额叶、肌电等多维信息,采用'预判-执行-纠错'机制,显著降低意图冲突率并提升决策合理性
脑电信号特征提取与分类算法优化
该组技术聚焦于多尺度神经网络、时频特征融合和黎曼几何算法等先进方法,实现脑电信号的高精度分类与跨被试泛化
采用两阶段训练策略和动态加权融合替代传统端到端方法,通过SHAP可解释性分析和多模态特征融合显著提升识别准确率,解决了梯度冲突和零校准难题
多模态脑机接口康复训练系统
该组技术融合脑电信号、肌电信号和眼动追踪等多模态输入,结合外周磁刺激和AR交互实现主动康复训练
突破单一脑电控制局限,通过多模态融合和实时反馈调整提升训练精度,集成数字孪生体和动态模式切换实现个性化康复方案
神经信号实时解码与同步反馈
该组技术专注于端到端神经信号解码和跨模态对齐,实现从原始脑电到多模态评估信息的实时转换
采用自然语言解码器和动态融合算法替代传统分类方法,通过异步检测引擎和抗疲劳机制将误触发率降至0.5次/小时以下
颅内脑电信号病灶定位精度与效率优化
该技术基于电极阵列弧度差分析实现病灶精确定位,通过双重定位策略(弧度阈值判断+梯度值计算)提升定位敏感度,解决了传统脑电定位方法精度不足的问题
相比传统基于信号幅值的定位方法,该技术创新性地引入弧度差作为核心参数,结合自适应阈值机制,显著提升了病灶识别敏感度和定位效率,为临床癫痫等疾病的精准诊疗提供了新的技术路径
多模态影像融合与精准定位技术
该技术通过多模态影像数据融合实现精准定位,专利侧重于经颅磁刺激靶点的实时动态校正,论文关注纤维束成像在神经外科手术中的应用,两者均强调影像引导下的精准治疗
相比传统单一模态影像,该技术融合MRI结构影像、fMRI功能影像和DTI白质纤维束,显著提升定位精度,降低术后神经功能缺损风险达55%
深部脑刺激电极规划与植入技术
该技术专注于DBS电极的精确规划与植入,专利提出基于PCA算法的轨迹规划和Hodgkin-Huxley模型的电场仿真,论文评估了儿童DBS手术的安全性与并发症风险
突破传统经验依赖的规划方式,采用数据驱动的自动化规划结合多模态配准技术,在猪脑模型中显著提高植入准确性,为临床应用提供可靠验证
血管内介入式脑机接口植入技术
该技术通过血管内路径(如上矢状窦、脑膜中动脉)进入颅内,利用穿孔导管系统穿透硬脑膜,将脑机接口设备、颅内压监测设备等精确植入硬膜下间隙附近,避免了传统开颅手术的创伤
相比传统开颅植入方式,该技术采用微创血管介入路径,显著降低手术风险和恢复时间,为脑机接口设备的临床推广提供更安全的植入方案
多模态脑影像数据融合与跨站点泛化诊断
该技术通过双通道特征编码网络结合时空注意力机制,实现fMRI多模态数据的深度融合,并采用动态领域自适应策略平衡主任务分类与领域任务分类,有效解决多站点神经疾病诊断中的数据分布差异问题
相比传统单一模态诊断方法,该技术创新性地引入动态平衡控制策略,能够自适应调整不同医疗站点间的数据差异,显著提升跨站点诊断的准确率与泛化能力,为临床多中心研究提供更可靠的智能诊断工具
脑电信号采集设备的通道优化与实时部署
该技术通过多维特征综合打分和分类模型验证,从32/64通道脑电帽中筛选出关键通道,结合带通滤波、独立成分分析等预处理技术,实现对电力作业人员清醒、疲劳状态的精准识别
相比传统全通道采集方案,该技术显著降低设备复杂度和计算开销,提升了脑电设备在工业现场的实时部署可行性,特别适用于电力等对人员状态监测要求严格的应用场景
基于近红外脑成像的工效实时评价与预警
该技术通过近红外脑成像技术实时监测工人不同脑区活跃度,结合工作特征和熟练度级别进行工效自动评估,并实现工效下降预警功能
相比传统基于行为观察的工效评价,该技术直接从神经活动层面进行评估,能够提前预警工效下降,实现动态评价和熟练度自适应更新