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  • 简介:基于功能近红外光谱(fNIRS)的运动想象脑机接口(BCI)在中风患者神经康复训练发挥着不可或缺和日益重要的作用,但分类率较低。以功能核磁共振(fMRI)作为参考金标准,针对运动想象范式,本研究开展了fMRI-BCI与fNIRS-BCI的对照研究,以探究限制fNIRS-BCI分类率的主要因素。实验选取了12名被试,分别获取两种模态下左右手运动想象数据,并利用共空间模式算法提取空间特异性信息进行分类。从血液动力学响应来看,由于受到浅表血流信号干扰,fNIRS获取的运动想象在双侧运动区脑响应的对比度明显低于fMRI。同时,fMRI-BCI的分类准确率显著高于fNIRS-BCI,超过10个百分点,分别为80.3%±16.0%与67.3%±10.2%。这些结果表明,fNIRS及目前常用的拓扑式排布在获取脑皮层响应信息上存在不足,是运动想象fNIRS-BCI分类率较低的主要限制因素。

  • 标签: 功能近红外光谱 运动想象 功能核磁共振 共空间模式 脑机接口
  • 简介:本研究基于深度学习算法设计一套静脉留置针穿刺点智能定位方法,进而实现智能穿刺。基于深度学习算法FasterRCNN训练超声图像中血管自动检测模型,优化检测模型的网络架构与非极大值抑制参数,血管检测器AP=0.896。基于穿刺靶血管位于穿刺中分线上这一先验知识,确定穿刺靶血管,根据靶血管的物理位置以及留置针的穿刺角度,确定留置针在患者皮肤表层上的穿刺点的物理位置以及留置针的进针距离,进而机械手臂驱动留置针自动穿刺。在体膜上验证上述方案有效。

  • 标签: 静脉留置针 智能定位 FASTER RCNN 非极大值抑制 穿刺中分线