我的监控/脑神经科学研究设备

脑神经科学研究设备

本期重点概述

经颅磁刺激器:
  • 经颅磁刺激设备磁场精确检测与标准化测量
  • 多模态影像融合的精准靶点定位技术
  • 基于脑电反馈的闭环经颅电刺激调控
  • 经颅磁刺激效果的动态脑网络评估方法
神经信号放大器:
  • 多模态神经信号融合与动态交互建模
  • 高精度低噪声神经信号采集硬件优化
  • 神经信号采集与电刺激一体化集成
  • 基于增强型神经网络的脑电模式识别
脑电信号处理:
  • 脑电信号伪迹去除与噪声抑制
  • 脑电信号跨受试者泛化与域适应
  • 多模态脑电融合与智能决策
  • 临床脑电诊断与状态评估
  • 脑机接口控制与康复应用
  • 神经调控与闭环刺激系统
脑机接口芯片:
  • 脑电信号特征提取与分类算法优化
  • 多模态脑机接口康复训练系统
  • 神经信号实时解码与同步反馈
  • 植入式脑机接口硬件集成
多通道电极阵列:
  • 颅内脑电信号病灶定位精度与效率优化
神经导航系统:
  • 多模态影像融合与精准定位技术
  • 深部脑刺激电极规划与植入技术
颅内压监测仪:
  • 血管内介入式脑机接口植入技术
其他:
  • 多模态脑影像数据融合与跨站点泛化诊断
  • 脑电信号采集设备的通道优化与实时部署
  • 基于近红外脑成像的工效实时评价与预警
  • 运动协同的闭环迷走神经刺激时序控制
  • 植入式神经刺激器系统的能量管理与发热控制
  • 基于脑部磁共振成像的训练质量客观评估
  • 脑电控制手部康复训练的多模态驱动与闭环反馈
  • 功能磁共振成像信号质量优化与降噪技术
  • 记忆与认知功能的神经机制研究
  • 脑损伤与疾病的功能连接分析技术
  • 脑信号独立成分分析的稳定性与可重复性评估
  • 多模态神经刺激与生理反馈集成控制
  • 基于功能性近红外监测的脑网络连接调节技术
  • 基于多模态脑影像数据的神经发育障碍智能诊断技术
  • 多模态生物信号融合的迷走神经刺激参数自适应优化
  • 心肺复苏过程中多生理系统耦合状态的实时评估与个体化决策
  • 脑卒中后失语症患者的fMRI病灶精准定位与识别
  • 脑机接口前端数据安全传输与处理
  • 基于动态脑网络的认知功能评估技术
  • 基于生物传感的AGI供应链自动化控制
  • 难治性癫痫的深部脑刺激治疗靶点优化
  • 帕金森病深部脑刺激的基因型适应性治疗
  • 运动障碍深部脑刺激的精准化技术升级
  • 基于脑电信号的驾驶员注意力状态监测与预警
  • 基于SSVEP信号的实时视觉反馈系统
  • 基于脑电信号的实时视觉调节与人机交互
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技术全景

5大头部公司
01厦门狄耐克智能科技股份有限公司多层级脑电解码,脑电信号智能家居控制,异步脑控接口开关系统
3项技术
3
02杭州电子科技大学脑电信号分类,闭环迷走神经刺激系统,大脑同步化可视化方法
3项技术
3
03University of Toronto Engineering扩散MRI纤维束成像,深部脑刺激器
2项技术
2
04南开大学脊髓电刺激参数评估方法,介入式脑电信号分类系统
2项技术
2
05Universite de Montreal扩散MRI纤维束成像,深部脑刺激器
2项技术
2

技术新闻

Inbrain Neuroelectronics与微软达成协议,利用人工智能技术开发脑机接口技术。
Inbrain Neuroelectronics 与微软签署了一项合作协议,利用这家软件巨头的 Azure AI 基础设施来推进这家西班牙公司基于石墨烯的脑机接口技术。 Inbrain Neuroelectronics 与微软签署了一项协议,利用这家科技巨头的 Azure AI 基础设施来推进这家西班牙公司基于石墨烯的脑机接口 (BCI) 技术。 Inbrain 的技术利用石墨烯(一种以其强度、柔韧性和导电性而闻名的材料)结合机器学习软件,提供高度有针对性和适应性的神经电子疗法,用于治疗帕金森病、癫痫和中风康复等疾病。 该公司在 11 月 10 日的新闻稿中表示,此次合作的基础是利用 Azure AI 基础设施,其中包括时间序列大型语言模型和数据分析功能,使智能神经平台能够不断学习和适应个体患者的信号。 协议的财务条款并未披露。 “通过与微软合作,我们将我们精准的石墨烯神经技术与世界上最强大的AI生态系统之一相结合,”Inbrain联合创始人兼首席执行官Carolina Aguilar在一份声明中表示。“此次合作使我们离未来更近一步,届时脑机接口不仅能够解码或调节,还能真正理解并实时响应神经系统,使神经系统成为人体操作系统。” Inbrain公司的植入物厚度仅为10微米——甚至比头发丝还细——旨在安全、高精度地解码和调节神经信号。其超柔性薄膜石墨烯半导体比传统的条状电极更能精确地贴合大脑表面。 这家总部位于巴塞罗那的公司于 2023 年凭借其智能网络调制系统获得了 FDA 突破性医疗器械认定,该系统可作为治疗帕金森病的辅助疗法。 今年7月,该公司公布了其石墨烯基脑机接口(BCI)技术首次人体临床试验的中期结果。研究表明,首批四名受试者未出现任何与设备相关的不良事件,这是该研究主要终点的关键组成部分。
来源:https://www.fiercebiotech.com/medtech/inbrain-neuroelectronics-pact-microsoft-leverage-ai-brain-computer-interface-tech
新闻计算机科学康复 +6
微软与INBRAIN合作,将智能体人工智能引入脑机接口
总部位于巴塞罗那的INBRAIN Neuroelectronics公司,提供基于石墨烯的脑机接口(BCI)治疗平台,宣布与科技巨头建立战略合作伙伴关系。 微软 推进智能人工智能在精准神经病学和脑机接口技术中的应用。 INBRAIN 表示,它提供了一个“基于石墨烯构建的神经平台,石墨烯是一种单层碳原子,以其卓越的导电性、生物相容性和精确性而闻名”。 这家西班牙公司将利用微软的 Azure 平台,包括其大型语言模型 (LLM) 和数据分析功能,使其平台能够根据单个患者的神经信号不断学习和调整。 智能体人工智能是一种自主人工智能系统,它无需人类监督即可进行规划、推理和行动,以实现复杂的目标。 INBRAIN 表示,将其解码和调节功能与智能人工智能相结合,有可能通过为帕金森病、记忆障碍和癫痫等疾病提供闭环精准干预,来改变神经系统疾病的监测和治疗。 合作者们还表示,他们将开发人工智能驱动的脑机接口疗法,可以根据个性化数据实时调整神经回路,从而有可能为特定器官带来创新疗法。 INBRAIN Neuroelectronics 的首席执行官兼联合创始人 Carolina Aguilar 在一份声明中表示:“我们的愿景是创造神经系统和人工智能之间最智能、自主和个性化的接口。” “通过与微软合作,我们将我们精准的石墨烯神经技术与世界上最强大的AI生态系统之一相结合。此次合作使我们离未来更近一步:届时,脑机接口不仅能够解码或调节,还能真正理解并实时响应神经系统,使神经系统成为人体的操作系统。” 更大的趋势 9月,INBRAIN宣布成立美国子公司,并签署了一项技术合作协议。 梅奥诊所 。 通过此次合作,梅奥诊所的专家将与 INBRAIN 合作,加速 INBRAIN 的 BCI 疗法(用于治疗神经系统疾病患者)的开发和商业化,并在 IRB 批准的环境下评估 BCI-Tc。 “凭借梅奥诊所的临床专业知识,以及美国和欧洲其他领先的中心,我们寻求在真实世界的工作流程中验证我们的平台,加速证据的产生,并以负责任的方式朝着以患者为中心的脑机接口疗法迈进,”阿吉拉尔在一份声明中说。 今年 5 月,BCI 公司通过 PERTE Chip 计划获得了西班牙工业和旅游部 400 万欧元(463 万美元)的拨款,以加速其 BCI 技术的发展。 合作消息传出后,微软 库存 [NASDAQ: MSFT] 股价上涨 1.85%,目前交易价格约为每股 506 美元。 HIMSS人工智能与网络安全虚拟论坛将于11月18日免费参加。 了解更多信息并注册。
来源:https://www.mobihealthnews.com/news/microsoft-inbrain-partner-bring-agentic-ai-brain-computer-interfaces
新闻计算机科学神经系统 +7
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关注的子技术

经颅磁刺激器
4组技术
去问芽仔

经颅磁刺激设备磁场精确检测与标准化测量

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.一种经颅磁刺激治疗仪磁场检测装置及检测方法

多模态影像融合的精准靶点定位技术

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.基于多模态影像融合的精准定位系统

基于脑电反馈的闭环经颅电刺激调控

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.一种用于调控精神疲劳的经颅电刺激控制方法及系统
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神经信号放大器
4组技术
去问芽仔

多模态神经信号融合与动态交互建模

创新点

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。

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.基于脑电-肌电信号融合与动态交互建模的本体感觉评估方法及系统

高精度低噪声神经信号采集硬件优化

创新点

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。

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.一种脑电信号采集系统与方法

神经信号采集与电刺激一体化集成

创新点

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。

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.一种集成电刺激功能的神经信号采集芯片和方法
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脑电信号处理
6组技术
去问芽仔

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

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.非侵入式的脑电信号采集方法及装置
  2. 2.一种便携式疲劳驾驶监测及预警系统
  3. 3.一种脑电数据的伪迹去除方法、系统和存储介质

脑电信号跨受试者泛化与域适应

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.基于两阶段多尺度神经网络的脑电信号域泛化分类方法
  2. 2.一种基于迭代极坐标注意力的神经精神疾病脑电诊断方法
  3. 3.自适应频谱掩码的脑电信号跨会话解码方法、介质和设备

多模态脑电融合与智能决策

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.基于脑电-肌电信号融合与动态交互建模的本体感觉评估方法及系统
  2. 2.面向复杂任务的多层级脑电解码与动态指令生成方法
  3. 3.一种基于脑电信号的多设备智能家居意图优先级决策方法
  4. 4.一种用于提升执行能力的训练方法、系统及设备
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脑机接口芯片
4组技术
去问芽仔

脑电信号特征提取与分类算法优化

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.基于两阶段多尺度神经网络的脑电信号域泛化分类方法
  2. 2.基于单通道脑电信号的时频特征融合的自主眨眼识别方法和系统
  3. 3.基于SHAP可解释特征选择与Transformer的介入式脑电信号分类系统
  4. 4.基于黎曼几何和嵌入式机器人操作系统的异步脑电图脑机接口可控制的集成智能系统

多模态脑机接口康复训练系统

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.一种融合非侵入式脑机接口的下肢康复训练系统及方法
  2. 2.一种基于脑机交互和肌电的主动康复训练方法及系统
  3. 3.一种基于脑机交互的主动康复训练和监测的方法
  4. 4.基于脑机接口的多模态儿童感统训练装置
  5. 5.基于脑电信号的机器人控制方法及系统
  6. 6.一种主动康复训练系统及方法

神经信号实时解码与同步反馈

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.基于动态融合的神经信号实时解码与视频同步系统与方法
  2. 2.睡眠实时分期建模方法、睡眠实时编解码方法及系统
  3. 3.低负荷、抗疲劳的异步脑控接口开关方法
  4. 4.一种基于运动想象的康复评估方法、系统和存储介质
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多通道电极阵列
1组技术
去问芽仔

颅内脑电信号病灶定位精度与效率优化

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.基于颅内脑电特征的病灶定位方法、系统、设备及介质
神经导航系统
2组技术
去问芽仔

多模态影像融合与精准定位技术

创新点

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

与现有技术的差异

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%

来源:
  1. 1.弥散 MRI 纤维束成像可降低术后神经功能缺损的风险
  2. 2.基于多模态影像融合的精准定位系统

深部脑刺激电极规划与植入技术

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.儿童深部脑刺激的不同目标和适应症的手术并发症
  2. 2.一种猪脑深部脑刺激DBS电极规划及重建系统及方法
颅内压监测仪
1组技术
去问芽仔

血管内介入式脑机接口植入技术

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.用于进入血管外间隙并将装置输送到血管外间隙的系统、装置和方法

其他

多模态脑影像数据融合与跨站点泛化诊断

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.基于时空注意力与动态领域自适应的神经疾病诊断系统

脑电信号采集设备的通道优化与实时部署

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.一种面向电力行业脑电帽的关键通道筛选方法及系统

基于近红外脑成像的工效实时评价与预警

创新点

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

与现有技术的差异

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

来源:
  1. 1.一种基于近红外脑成像的工效自动评价方法
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经颅磁刺激器
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4
脑电信号处理
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脑机接口芯片
4
多通道电极阵列
1
神经导航系统
2
颅内压监测仪
1
光遗传学刺激器
0
其他
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