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有关智能化癫痫脑电实时自动检测系统关键技术方面的研发

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供方名称:
山东大学苏州研究院
所属地区:
江苏省 / 苏州市
合作方式:
所处阶段:
暂未填写
技术领域:
医疗器械
应用领域:
卫生

 
 
信息描述

一、专家团队介绍:

周 卫东教授在脑神经电信号处理和特征识别方面积累了丰富的理论和实践经验,在国内外核心期刊上发表科研论文70多篇。课题组所取得的神经系统脑电信号处理和 特征识别、癫痫检测等方面多项阶段性成果已在本专业重要学术期刊:IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering (IF=3.4)、 Epilepsia(IF=3.3)、Epilepsy Research (  IF=2.5 )、Epilepsy & behavior (SCI IF=2.4),以及国内A类核心期刊:中国生物医学工程学报、生物物理学报、仪器仪表学报、模式识别与人工智能 上发表。近几年,课题组跟踪癫痫脑电的检测的国际前沿,对国内外的研究现状具有了充分的了解。课题负责人曾在国际著名的蒙特利尔神经科学研究所 (Montreal Neurological Institute,MNI)合作研究一年,掌握了最新的研究技术,为本课题开展奠定了较为坚实的基础。本项目组的成员既有信号处理专业的研究人员,又有 具有丰富医学知识和临床经验的神经内科主任医生,同时本单位山东大学齐鲁医院具有先进的脑电图检测设备,以及大量的脑电临床资料和数据,为本项目的顺利开 展提供了必备条件。

二、应用领域介绍:

癫 痫发作检测是近年来在神经信息科学和临床医学研究领域中日益受到关注的问题。本项目所研制的癫痫检测和风险评估系统对于癫痫疾病的筛查和及早诊治等方面将 发挥重要作用。课题完成后,将对完善公共卫生和医疗服务体系、满足癫痫疾病早期防治等工作的技术需求具有重要指导意义。本项目开发的癫痫疾病检测系统,有 望替代国外进口产品,打破国外产品对我国的垄断,并可推广应用于各医疗机构,具有广阔的产业化前景和良好的社会、经济效益。

三、技术细节介绍:

(1) 构建适于EEG信号分类的协作编码模型,并通过改进求解模型的算法,如IP、GP、Homotopy Algorithm等,提高协作编码分类的速度,实现实时癫痫EEG信号检测。

(2) 利用不同病人癫痫EEG信号的相似性来提高协作编码模型的性能。通过引入核函数,进一步提升协作编码的分类精度。

(3) 协作表示字典的训练优化,及协作表示分类的高效算法。 

联系信息
联 系 人:
钱晨联系电话:0512-62897959
QQ:
544933866手机:18362688753
E-mail:
sduszqc@163.com
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