
联系人: 山东师范大学
所在地:山东 济南市
一、成果概述
本项目研发了一种基于头皮脑电的无创脑机接口技术,利用头皮采集到的脑电信 号,分析使用者的运动想象、情绪变化情况,该功能可以用于分析昏迷人士、手术 麻醉患者的昏迷状态,辅助医生判断和诊疗病人。同时,项目组进行了脑电癫痫信号检测和预测,使用当前最先进的图卷积神经网络,自动从头皮脑电信号检测癫痫信号,及时发出预警,提醒医生和患者家属,减轻病人的痛苦,降低癫痫反复发作 带来的风险。
二、技术特点及技术指标
项目采用非侵入式脑电数据,无需手术,对病人无创伤,准确分析脑电数据。采用当下最火热的图注意力卷积神经网络,自动学习多通道脑电信号特征,在BCI竞赛数据集上的运动想象分类准确率达95%,在CHB-MIT数据集上癫痫检测准确率达
98%。使用端到端的神经网络,从头皮脑电自动学习多层图结构和信号特征,在DEAP数据集上进行实验,情绪识别准确率到91%。
三、应用领域项目研究成果可以用于昏迷人群、康复人群、癫痫患者的康复训练、辅助诊疗等, 产品可供医院、康复中心、家庭使用,旨在利用高新科学技术服务医疗,及时准确获得头皮脑电数据,实现实时监控,减少病人痛苦,主力患者康复。
四、投入需求
项目前期研究多采用公共数据集实现,后期研发计划自行采集数据,需要建立脑电采集屏蔽实验室,购买头皮脑电采集设备,康复训练设备,并积极与山东省立医疗神经内科、山东省康复中心展开合作。此外,实验室目前的GPU算力也需要升级, 迫切需要资金支持。
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