摘要：为解决临床医学、急救或居家养老等应用场景中无法直接使用传统穿戴式监测仪器实时监测人体生命体征的问题,设计了一种基于多普勒雷达的非接触式生命体征检测装置,该装置通过STM32F429IGT6控制器从多普勒雷达检测的信号中实时提取人体呼吸和心跳信号。其硬件主要由微控制器、多普勒雷达传感器信号放大电路、滤波器、电平抬升电路等部分组成,系统通过IIR带通滤波实现呼吸和心跳信号分离与提取,使用FFT对分离的呼吸和心跳信号进行实时频谱分析,计算并显示呼吸和心跳次数。实验测试结果表明,该装置能有效实时检测人体的呼吸和心跳次数,实现2 m范围内的非接触式人体生命体征检测,心跳次数最大均值误差为9.14%,呼吸次数最大均值误差为4.7%。

摘要："模拟阅读"脑-机接口(BCI)工作在同步模式,而实际中使用者希望能在"工作/非工作"状态间自由切换,即异步化,针对该问题提出了利用闭眼固定时间的脑电信号作为两种状态间转换开关的方法。首先设计了实验方案;然后对采集的脑电图(EEG)信号分别在时域和频域进行特征提取,对时域特征利用支持向量机(SVM)和Kmeans分类器进行分类,对频域特征用SVM分类。时域最高识别率分别为91.25%和89.17%,平均分类所需时间分别为1.89 s和0.11 s,频域最高识别率和平均识别率分别为86.25%和81.875%。实验结果表明该实验模式能实现两种状态自由切换的目的。

摘要：任务切换实验是评估人类认知灵活性的有效范式,其中提示语切换实验(Task Cuing)能够有效地测量任务切换的认知过程.为了深入研究任务切换的认知过程,本文设计了提示语(cue)和之后刺激(Target)比例为1∶8的提示语切换实验,采集了50名在校大学生的脑电.结合事件相关电位和事件相关谱扰动、序间相位相干、事件相关相位互相干等时频分析的方法研究了任务切换认知过程中的神经振荡机制.实验结果显示,在P200时间段里,腹侧前额叶与后顶叶之间神经振荡存在相位同步现象,并且后顶叶电极神经震荡的相角滞后于前额叶电极,这表明P200对应的检索过程是由前额叶驱动后顶叶的一种自上而下的控制过程.在P300的时间段里,对theta波段频谱分布的研究结果显示了切换任务中大脑的激活强度显著大于重复任务中大脑的激活强度,而且,两种任务中该频段的能量均主要分布在右侧后顶叶,它揭示了任务集配置和更新与theta波段神经振荡之间的密切关系.本文以上发现为揭示大脑认知灵活性的神经振荡机制提供了一种新的途径,有助于我们深入了解任务切换的认知加工过程.

摘要：针对目前大多数便携式脑电记录仪只能记录脑电信号,而不能随时查看脑电图的现状,设计了一种基于Android移动设备的脑电记录仪,其中下位机通过高精度的AD转换器将脑电信号转换为数字信号,再通过蓝牙发送给上位机,在上位机对信号进行数据拼接﹑存储和滤波,并绘制出脑电图,实验表明:该记录仪可以准确地进行脑电图绘制,能随时查看脑电图,且体型小巧、携带方便.

摘要：设计并实现了采用非监督特征学习方法对模拟阅读事件相关电位实验中多名受试者脑电信号的特征提取，并对提取的特征向量进行了模式分类。实验中共采集5名受试者脑电信号，每名受试者的特征样本集由其接受模拟阅读靶视觉刺激后100～400ms在通道PO3、O1、Oz、O2、PO4、P4、P8、CP6的脑电信号样本组成，各受试者样本集均含400个试次样本。非监督特征学习过程由含6个神经节的BP神经网络完成，后选用支持向量机作为分类器。对比了1试次，2试次、5试次、10试次样本叠加等几种不同情况下采用非监督特征学习方法提取特征的分类正确率。实验结果表明：采用多神经节人工神经网络对5名使用者5试次叠加信号样本提取的特征向量的分类正确率高于90％，显著优于对各单通道时域特征向量的分类正确率，该方法可为以脑电信号为特征的身份识别系统提供一种可行的特征提取方式。

摘要：该文提出了一种基于TF卡储存数据和USB传输数据的便携式低功耗(ECG Holter)的系统设计。心电信号由电极导出送入采集板,然后通过ADS1298转换为数字信号,主控单片机STM32采用SPI总线方式将A/D转换数据读回,最终将数据存储到TF卡中,采集仪能进行全天24小时的记录心电数据。储存在TF卡中的心电数据既可以通过USB传输到PC机里,也可以利用读卡器读出,供专门的心电分析软件进行后期处理,辅助医生进行诊断。

摘要：基于反向传播(BP)神经网络模型结合联合区间等间隔偏最小二乘法(SiPLS),设计了SiPLS-BP模型定量分析复杂背景下血红蛋白含量。以186个不同浓度血红蛋白的血液样本和39个不同浓度的血红蛋白仿体溶液样本的近红外光谱数据为研究对象,优选出最佳的数据集划分方法、最佳划分比例和最佳预处理方法,利用SiPLS优选波段,构建SiPLS、SiPLS-BP、全谱偏最小二乘法(PLS)和全谱BP四种定量分析模型,并进行分析对比。实验结果表明:两种样本的最佳定量分析模型均为SiPLS-BP。即使采用相同的特征波长优选方法,每个模型优选的波段也并不完全相同。对于背景复杂、样本差异性较大的混合溶液和血液,SiPLS-BP模型具有更好的预测效果,能更准确地定量分析血红蛋白浓度。研究结果为复杂背景下的血红蛋白定量分析提供了参考。

摘要：空闲状态的识别一直是实现脑机接口异步化的难点。本文通过设计闭眼、文本阅读、自由思想三种空闲状态和模拟阅读工作状态的方案，用主成份和小波变换结合的方法（WPCA）来实现本模式下空闲状态的检测。结果表明：用32个通道的WPCA刻划特征可以识别出工作状态和空闲状态。在用主分量分析时，使用52个通道进行特征提取的识别效果显著优于比单独使用其中的一些通道的识别效果，并且两种方法结合使用比单独使用其中的一种分类的正确率要高，最高能够达到96％。

摘要：培养高级专门人才和推进科学技术发展是高等教育的重要职能,两者相辅相成、具有统一性。本文实践了科研反哺教学的理念,探索教学与科研相互融合的方法。我们根据生物医学工程专业智能医学工程卓越工程师班的培养需求组织“医学人工智能前沿”的课程内容。这里介绍了“计算机视觉中的注意力机制”这一单元的教学设计。经过教学实践,我们认识到科研融入教学能够提升教学质量、更好地培养高素质人才。

摘要：为揭示疑犯隐藏的真实信息,检测隐秘信息的脑电,设计了一个猜测受试者真实名字.结果表明:在个体对不同自我相关程度名字产生刺激,在刺激出现后的300~600ms内,本人名字诱发的正波幅值大于陌生名字刺激.通过小波变换提取特征,用支持向量机进行训练和分类.在进行5个试次叠加平均后,采用PO3通道可将自己的名字分类成功,5位被试平均正确率达98%,该方法可应用于个体隐秘信息的脑电检测.