本发明公开了一种基于时、频和时频域分析和深度学习的SSVEP的识别方法，属于脑指令识别技术领域，该基于时、频和时频域分析和深度学习的SSVEP的识别方法，包括：分别对采集到的原始的EEG信号进行滤波、频谱分析、时频分析，以获取对应的时域...

本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于fNIRS的阿尔兹海默症诊断方法。一种基于fNIRS的阿尔兹海默症诊断方法，具体算法步骤包括采集fNIRS数据，构建数据增扩网络，训练数据扩增网络，构建自监督模型，训练自监督模型，微调模型，用于增...

本发明属于智能医疗器械领域，具体的涉及一种结合真实感官模拟的多维数据采集检测方法。一种结合真实感官模拟的多维数据采集检测方法，具体表现为采用CPMA认知检测方法，对相关的病理问题指定专门的虚拟仿真场景进行多维数据采集，并对数据进行特征提...

本发明属于智能医疗器械领域，具体的涉及基于多模态脑功能信号识别方法。基于多模态脑功能信号识别方法，具体包括硬件模块，软件模块，算法控制模块，APP控制模块，同时所述的模块集成于头戴式VR设备中，其具体结构还包括头盔本体、系带、护目镜、内...

本发明属于病患数据识别技术领域，具体涉及一种基于fNIRS的阿尔兹海默症患者数据识别方法及系统。本发明提供了一种基于fNIRS的阿尔兹海默症患者数据识别方法及系统，应用于阿尔兹海默症辅助诊断过程中，创造性地提出采用基于因果卷积神经网络的...

本发明公开一种痴呆症的识别系统、装置及存储介质。该系统包括处理器，其被配置成执行以下步骤：获取目标对象的人脸图像；将所述人脸图像输入至痴呆症识别模型，根据该模型的输出结果确定所述目标对象的痴呆症判断结果。其中所述痴呆症识别模型是根据痴呆...