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工程教育认证下的光电技术教学改革研究
1
作者 曹玉萍 左春华 马慧 《科教导刊（电子版）》 2020年第30期162-162,165,共2页
光电技术是光电信息科学与工程专业的一门核心基础课,在工程教育认证背景下,采用云班课来进行教学改革,可以实现“教师满堂灌”到“以学生为中心”的变革,符合工程教育认证的要求。
关键词 工程教育认证 云班课 光电技术
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基于脑电信号的癫痫发作预测特征及识别 被引量：6
2
作者 单宝莲 张力新 +4 位作者 徐舫舟 许敏鹏 于海情 魏斯文 明东 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2023年第2期322-333,共12页
解码癫痫发作前脑电信号的神经元集群异常痫样放电活动,对癫痫发作进行有效预测并实施病前干预,可显著减少疾病病损,是癫痫防治的研究热点之一。基于脑电信号的癫痫发作预测研究关键在于发作间期和前期的异常状态识别,研究上述两状态间... 解码癫痫发作前脑电信号的神经元集群异常痫样放电活动,对癫痫发作进行有效预测并实施病前干预,可显著减少疾病病损,是癫痫防治的研究热点之一。基于脑电信号的癫痫发作预测研究关键在于发作间期和前期的异常状态识别,研究上述两状态间的神经动力学特征差异对明确癫痫发病机制、选取高分辨特征,进而有效识别该渐进性疾病所处的发作阶段具有重要价值。目前,研究者已对当前主流特征提取及模式识别方法进行了充分的调研梳理,但忽视了神经动态特征变化对于癫痫发作预测的重要意义。基于此,本文归纳总结了5类典型的发作预测特征分析方法及其优缺点,重点剖析了发作间期至前期神经生理特征的动态变化及其动力学特性,类比分析了当前该领域主流的机器学习和深度学习特征识别方法,以期为进一步建立精准、高效的癫痫发作预测技术提供新思路。 展开更多
关键词 癫痫 发作预测 脑电信号 神经动力学特征 机器学习
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自适应脑机接口研究综述 被引量：3
3
作者 肖晓琳 辛风然 +5 位作者 梅杰 李昂 曹洪涛 徐舫舟 许敏鹏 明东 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期2386-2394,共9页
脑机接口(BCI)不依赖于外周神经和肌肉,在大脑与外部设备之间建立起直接交流的通路。近年来,该技术在识别准确率和系统交互速率方面已取得巨大突破。然而,脑电(EEG)信号非平稳特性较强且用户主观状态波动较大,传统脑机接口技术对大脑活... 脑机接口(BCI)不依赖于外周神经和肌肉,在大脑与外部设备之间建立起直接交流的通路。近年来,该技术在识别准确率和系统交互速率方面已取得巨大突破。然而,脑电(EEG)信号非平稳特性较强且用户主观状态波动较大,传统脑机接口技术对大脑活动的动态变化欠缺适应性,影响了脑机接口系统的控制稳定性,也限制了其智能化发展和应用。自适应脑机接口可根据大脑当前状态动态调整诱发范式和实时更新识别模型,从而增强脑控系统对非平稳大脑活动的适应性,提高其控制精度和鲁棒性,实现更加实用化的脑控系统,对推动脑机接口技术进一步发展极具意义。该文对自适应脑机接口的相关研究进行了回顾和总结,并对该技术未来发展的方向进行了展望。 展开更多
关键词 脑机接口 脑电 自适应脑机接口
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基于蛋白质相互作用网络局部相似度的肝癌疾病基因预测 被引量：1
4
作者 胡静波 项炬 +1 位作者 胡涛 胡柯 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第1期28-34,共7页
基于人类蛋白质相互作用网络,该文采纳拓扑局部相似度去实现肝癌疾病基因的预测.交叉检验测试结果表明:有22%~29%的目标基因在候选基因中排名前5%,且预测精度均能达到0.7以上.归因于低的计算复杂度和相对高的预测精度,这类疾病基因预测... 基于人类蛋白质相互作用网络,该文采纳拓扑局部相似度去实现肝癌疾病基因的预测.交叉检验测试结果表明:有22%~29%的目标基因在候选基因中排名前5%,且预测精度均能达到0.7以上.归因于低的计算复杂度和相对高的预测精度,这类疾病基因预测方法可为发现和鉴定疾病基因提供有力的线索. 展开更多
关键词 局部相似性指标 肝癌疾病基因 蛋白质相互作用网络 疾病基因预测
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基于面部检测和深度神经网络的面部情绪自动识别算法 被引量：7
5
作者 王春峰 李军 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1197-1203,共7页
面部情绪识别已成为可见光人脸识别应用的重要部分,是光学模式识别研究中最重要的领域之一。为了进一步实现可见光条件下面部情绪的自动识别,本文结合Viola-Jones、自适应直方图均衡(AHE)、离散小波变换(DWT)和深度卷积神经网络(CNN),... 面部情绪识别已成为可见光人脸识别应用的重要部分,是光学模式识别研究中最重要的领域之一。为了进一步实现可见光条件下面部情绪的自动识别,本文结合Viola-Jones、自适应直方图均衡(AHE)、离散小波变换(DWT)和深度卷积神经网络(CNN),提出了一种面部情绪自动识别算法。该算法使用Viola-Jones定位脸部和五官﹐使用自适应直方图均衡增强面部图像,使用DWT完成面部特征提取﹔最后,提取的特征直接用于深度卷积神经网络训练﹐以实现面部情绪自动识别。仿真实验分别在CK+数据库和可见光人脸图像中进行,在CK+数据集上收获了97%的平均准确率,在可见光人脸图像测试中也获得了95%的平均准确率。实验结果表明,针对不同的面部五官和情绪,本文算法能够对可见光面部特征进行准确定位﹐对可见光图像信息进行均衡处理,对情绪类别进行自动识别,并且能够满足同框下多类面部情绪同时识别的需求,有着较高的识别率和鲁棒性。 展开更多
关键词 可见光 情绪识别 人脸检测 卷积神经网络 模式识别
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高频稳态视觉诱发电位脑-机接口研究进展 被引量：1
6
作者 郑晨光 刘洋 +4 位作者 肖晓琳 周晓宇 徐舫舟 许敏鹏(综述) 明东(审校) 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2023年第1期155-162,共8页
稳态视觉诱发电位(SSVEP)近年来被广泛应用于脑-机接口(BCI)系统的研究中,SSVEP-BCI系统具有分类精度高、信息传输速率快和抗干扰能力强等优点。传统研究大多诱发低、中频段SSVEP响应作为系统控制信号,然而该频带的SSVEP可能导致受试者... 稳态视觉诱发电位(SSVEP)近年来被广泛应用于脑-机接口(BCI)系统的研究中,SSVEP-BCI系统具有分类精度高、信息传输速率快和抗干扰能力强等优点。传统研究大多诱发低、中频段SSVEP响应作为系统控制信号,然而该频带的SSVEP可能导致受试者视觉疲劳甚至诱发癫痫。相比之下,尽管高频SSVEP-BCI幅值较低、响应微弱,但它提供了更舒适自然的交互方式,近年来也被研究人员广泛关注。本文针对近十年高频SSVEPBCI相关研究,分别从范式和算法两方面进行归纳分析,最后对其应用前景和发展方向进行了讨论和展望。 展开更多
关键词 高频率 稳态视觉诱发电位 脑-机接口
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