《多模态脑信息融合算法及穿戴式设备的研发与应用》

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一、项目研究的目的及意义:近年来,脑机制研究发展迅猛,高水平论文层出不穷,但仍缺乏能够真正提升神经系统疾病诊疗效果的研究成果;而在技术层级,脑机融合算法不断创新,但通过技术转化,具有实际应用意义的产品仍然不多。此领域,亟需对脑信息处理机制的应用建模,开发可服务于神经系统功能监测、诊疗的脑机信息融合技术。随着机器学习算法的发展,结合脑电和核磁数据构建模型成为一种可能。并且有望通过迁移学习在多模态数据模型基础上,训练出仅基于脑电数据的、可有效解读大脑信息的模型。

二、主要技术创新:该项目从大脑信息处理的最基本物理量“空间位置映射“入手,基于新型空间映射技术和体素级分析,重建了反应大脑空间映射机制的精细脑图谱,构建了输入(刺激)- 输出(脑区)的位置对应模型,将“输入-脑-输出”模型思想应用到涉及脑电和核磁数据的量化特征计算。基于模型,结合核融合稀疏学习,对时间、空间数据进行了特征级拟合、模型级融合,实现了脑电数据的输入(刺激)- 输出(特征信号)稳定特征提取算法,为脑机制研究的相关应用提供了可能性。进一步,结合基础研究所提出的空间映射模型和技术研究所建立的特征提取算法,研发了具有自主知识产权的穿戴式脑机信息融合设备和神经反馈设备。应用于医疗、教育、国防安全等领域,取得了重要的社会意义和一定的经济效益。

三、成果产生的价值:基于以上核心技术,项目开发了可用于个体化治疗的自适应神经反馈设备。依托该技术,申请人参加吉林省青年创新创业大赛,获得金奖。相关技术突破和设备研发,获得授权/公开国家发明专利33项,授权实用新型和软件著作权6项。其中,技术转化获CFDA认证(中华人民共和国医疗器械注册证:二类医疗器械资质认证)1项;研发的具有自主知识产权的智能穿戴式脑机融合设备,被国家公安部选为“列装设备“备选项目一项;研发的具有自主知识产权的神经反馈设备通过了国际CE、RoHS认证,并拥有教育部科技查新报告,转化于多家医院和公司,应用于医疗、教育、安防等领域,产生直接经济效益600万,间接经济效益超过5000万元。相关产品受邀参展第二届国际城市科学节,并被央视详细报道。

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