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大尺度脑网络交互支持内外部指向认知的研究进展被引量：10: 1; 作者辛斐谢超 +1 位作者王丽君雷旭《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期736-746,共11页; 大量神经成像研究表明,人脑的高级认知功能不是由单个脑区负责的,而是通过多个与认知活动相关的脑区构成的特异性脑网络的协同活动实现。其中,额顶控制网络动态调控默认网络和背侧注意网络之间的信息交互,在高级认知加工中发挥重要作用... 展开更多; 关键词脑网络额顶控制网络默认网络背侧注意网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

精确抓握力量控制的脑动力学研究: 2; 作者张娜李可 +2 位作者侯莹张冬梅魏娜《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期711-718,共8页; 精确抓握是人类完成多种精细复杂操作的基础,其神经控制机制极其复杂。目前对于精确抓握力量调节时大脑的动力学变化机制尚不明确。探究不同力幅度下精确抓握控制的指力行为和脑电动力学特征。12名健康右利手受试者被要求在10%、20%和30... 展开更多; 关键词精确抓握脑电信号最大自主收缩力递归定量分析神经控制机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于迁移学习和空洞卷积的癫痫状态识别方法被引量：7: 3; 作者沈雷耿馨佚王守岩《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期700-710,共11页; 癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小... 展开更多; 关键词脑电信号小波包变换迁移学习空洞卷积癫痫识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

注意力与跨尺度融合的SSD目标检测算法被引量：7: 4; 作者李青援邓赵红 +2 位作者罗晓清顾鑫王士同《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第11期2575-2586,共12页; 为了进一步提升SSD算法的性能,解决SSD算法在进行多尺度预测时特征图信息不平衡和小目标识别难的问题,设计了即插即用的模块,充分融合不同尺度特征图包含的信息并建模特征图内的重要性关系,来增强特征图的表示能力。首先,设计了一种新... 展开更多; 关键词目标检测特征融合注意力机制深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊规则学习的无监督异构领域自适应被引量：5: 5; 作者孙武邓赵红 +2 位作者娄琼丹顾鑫王士同《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第2期403-412,共10页; 异构领域自适应是一种借助源域知识为语义相关但特征空间不同的目标域建模的技术。现有的异构领域自适应方法大多属于半监督方法,这些方法要求目标域中存在一部分已标记样本,然而这种数据集在很多异构领域自适应任务中是稀缺的。为了解... 展开更多; 关键词模糊规则学习 TSK模糊系统信息保持异构领域自适应; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大尺度脑网络交互支持内外部指向认知的研究进展被引量：10: 1; 作者辛斐谢超王丽君雷旭; 机构电子科技大学生命科学与技术学院复旦大学类脑智能科学与技术研究院河南大学教育科学学院西南大学心理学部; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期736-746,共11页; 文摘大量神经成像研究表明,人脑的高级认知功能不是由单个脑区负责的,而是通过多个与认知活动相关的脑区构成的特异性脑网络的协同活动实现。其中,额顶控制网络动态调控默认网络和背侧注意网络之间的信息交互,在高级认知加工中发挥重要作用。从几个方面综述这一领域的研究进展,包括默认网络、背侧注意网络和额顶控制网络的神经解剖,以及各个脑网络和网络间交互在内外部注意指向任务中的功能角色。未来研究需要对3个脑网络进行更精确的功能定义,进一步探索网络内部各个亚网络的功能角色,同时借助效应连接的手段,考察网络内部和网络间信息传递的方向性和动态性,从而更深入理解默认网络、背侧注意网络和额顶控制网络在内外部注意指向的认知活动中信息交互的神经机制。; 关键词脑网络额顶控制网络默认网络背侧注意网络; Keywords brain network frontoparietal control network default network dorsal attention network; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名精确抓握力量控制的脑动力学研究: 2; 作者张娜李可侯莹张冬梅魏娜; 机构复旦大学类脑智能科学与技术研究院计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心复旦大学智能机器人教育部工程研究中心; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期711-718,共8页; 基金山东省重点研发计划项目(2019GSF108164) 山东省自然科学基金(ZR2017MF002) 江苏省自然科学基金(BK20170398)。; 文摘精确抓握是人类完成多种精细复杂操作的基础,其神经控制机制极其复杂。目前对于精确抓握力量调节时大脑的动力学变化机制尚不明确。探究不同力幅度下精确抓握控制的指力行为和脑电动力学特征。12名健康右利手受试者被要求在10%、20%和30%最大自主收缩力(MVC)等3个力量水平下进行精确抓握的力量控制,同时采集运动过程中拇指和食指的力信号、压力中心点(COP)轨迹以及脑电信号(EEG),并分别使用变异系数(CV)、COP速度和COP面积以及递归定量分析(RQA)进行量化评估。结果显示,拇指和食指的指尖力信号的CV与力量水平呈现线性正相关(拇指:r=0.624,P<0.001;食指:r=0.721,P<0.001);拇指和食指在30%MVC力量水平的COP面积分别为(1.94±1.21)和(2.02±1.45) mm2,显著大于在10%MVC((1.01±0.81)、(0.89±1.02) mm2)和20%MVC((1.20±0.62)、(1.16±0.63) mm2,P<0.05)时的COP面积。拇指在10%,20%和30%MVC下x和y轴的COP速度分别为(4.23±1.11)、(2.11±0.50)、(1.70±0.40) mm/s和(6.22±1.45)、(3.39±0.70)、(2.90±0.69) mm/s,呈现随着力量水平的增加而逐级下降的趋势(P<0.01),而10%MVC下的食指x和y轴的COP速度((4.95±1.34)、(7.04±1.75) mm/s)显著高于20%MVC((2.78±0.53)、(3.79±0.63) mm/s)和30%MVC ((2.95±0.94)、(3.54±0.82) mm/s,P<0.05)。随着力量水平的增加,EEG信号α频带的RQA参数显著下降(P<0.05)。研究表明,随着力量水平的增加,力量波动性、EEG信号的复杂性增加,手指的调整速度和控制稳定性降低,EEG信号的α频带与精确抓握的运动控制密切相关。研究揭示精确抓握指力的指力控制与中枢神经系统的动力学行为有密切耦联,为深入研究中枢外周协同工作机制、定量评估神经肌肉系统功能提供新的路径。; 关键词精确抓握脑电信号最大自主收缩力递归定量分析神经控制机制; Keywords precision grip electroencephalogram signals maximum voluntary contraction recurrence quantification analysis neural control mechanism; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于迁移学习和空洞卷积的癫痫状态识别方法被引量：7: 3; 作者沈雷耿馨佚王守岩; 机构复旦大学类脑智能科学与技术研究院计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室复旦大学上海智能机器人工程技术研究中心复旦大学智能机器人教育部工程研究中心; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期700-710,共11页; 基金高等学校学科创新引智计划(B18015) 上海市市级重大科技专项(2018SHZDZX01) 国家重点研发计划重点专项项目(2018YFC1312900)。; 文摘癫痫患者脑电信号的自动检测和发作诊断对临床治疗癫痫具有重要意义。针对训练数据有限及训练与测试数据分布不一致的难点,采用领域间联合知识迁移学习方法,实现小训练数据量下的癫痫状态识别。首先对脑电信号进行4层小波包分解,提取小波包分解系数作为特征,通过边缘分布和联合分布迭代调整,完成源域和目标域特征之间的知识迁移,训练空洞卷积神经网络作为分类器,完成目标域癫痫状态识别。分别在波士顿儿童医院CHB-MIT脑电数据集(22例被试,共计790 h)和波恩大学癫痫脑电数据集(5组,每组100个片段,每段23.6s)上进行算法验证,实验结果表明,所提出的方法对复杂癫痫状态的平均识别准确度、敏感性、特异性在CHB-MIT数据集上达到96.8%、96.1%、96.4%;在波恩数据集上,平均识别准确率为96.9%,有效提高了癫痫状态识别综合性能,实现了癫痫发作稳定可靠检测。; 关键词脑电信号小波包变换迁移学习空洞卷积癫痫识别; Keywords EEG wavelet packet decomposition transfer learning dilated CNN epileptic states recognition; 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名注意力与跨尺度融合的SSD目标检测算法被引量：7: 4; 作者李青援邓赵红罗晓清顾鑫王士同; 机构江南大学人工智能与计算机学院复旦大学计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室张江实验室江苏北方湖光光电有限公司; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第11期2575-2586,共12页; 基金国家自然科学基金面上项目(61772239) 上海市市级重大科技专项(2018SHZDZX01)。; 文摘为了进一步提升SSD算法的性能,解决SSD算法在进行多尺度预测时特征图信息不平衡和小目标识别难的问题,设计了即插即用的模块,充分融合不同尺度特征图包含的信息并建模特征图内的重要性关系,来增强特征图的表示能力。首先,设计了一种新颖的特征融合方法来解决跨尺度特征融合存在的信息差异问题。其次,根据池化金字塔的思想设计了一种深度特征提取模块来提取不同感受野的信息,从而提高模型对不同尺寸目标的检测能力。最后,为了进一步优化特征图,突出特征图对当前任务有效的信息,并建立全局像素点之间的长距离关系和各通道之间的重要性关系,提出了一种轻量级的注意力模块。通过上述机制,修改了SSD模型的架构,有效地提升了SSD算法的检测精度和鲁棒性。在PASCALVOC数据集上设计了丰富的实验,验证了所提方法的有效性。在PASCALVOC2007测试集上该方法比SSD算法提高了2.9个百分点的平均精确度(mAP),同时还保留了实时检测的能力。; 关键词目标检测特征融合注意力机制深度学习; Keywords object detection feature fusion attentional mechanism deep learning; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊规则学习的无监督异构领域自适应被引量：5: 5; 作者孙武邓赵红娄琼丹顾鑫王士同; 机构江南大学人工智能与计算机学院复旦大学计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室张江实验室江苏北方湖光光电有限公司; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第2期403-412,共10页; 基金国家自然科学基金面上项目(61772239) 上海市“脑与类脑智能基础转化应用研究”市级重大科技专项(2018SHZDZX01)。; 文摘异构领域自适应是一种借助源域知识为语义相关但特征空间不同的目标域建模的技术。现有的异构领域自适应方法大多属于半监督方法,这些方法要求目标域中存在一部分已标记样本,然而这种数据集在很多异构领域自适应任务中是稀缺的。为了解决上述问题,提出了一种新的基于模糊规则学习的无监督异构领域自适应算法。一方面,该方法基于TSK模糊系统的规则学习分别对源域和目标域进行特征学习,通过学习两个特征变换矩阵将源域和目标域投影到一个公共特征子空间;另一方面,为了减少因特征变换所造成的信息损失,该算法采取了多种信息保持策略,并且最大化公共特征子空间中源域数据和目标域数据之间的相关性。通过在几个真实领域自适应数据集上进行实验,验证了所提算法相对于现有的异构领域自适应方法具有一定的优越性。; 关键词模糊规则学习 TSK模糊系统信息保持异构领域自适应; Keywords fuzzy rule learning TSK fuzzy system information preserving heterogeneous domain adaptation; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	大尺度脑网络交互支持内外部指向认知的研究进展	辛斐谢超王丽君雷旭	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	精确抓握力量控制的脑动力学研究	张娜李可侯莹张冬梅魏娜	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于迁移学习和空洞卷积的癫痫状态识别方法	沈雷耿馨佚王守岩	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	7	在线阅读下载PDF 职称材料
4	注意力与跨尺度融合的SSD目标检测算法	李青援邓赵红罗晓清顾鑫王士同	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2022	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于模糊规则学习的无监督异构领域自适应	孙武邓赵红娄琼丹顾鑫王士同	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料