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导读东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法，以对运动想象(MI)任务进行分类。ESI技术采用边界元法(BEM)和加权最小范数估计(WMNE)分别解决EEG的正向和逆向问题。然后在运动皮层中创建十个scout来选择感兴趣的区域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法从scout的时间序列中提取特征。最后，使用CNN对MI任务进行分类。实验结果:在Physionet数据库上的整体平均准确率达到94.5%，分别对左拳头、右拳头、双拳和双脚的单个准确率达到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉验证进行验证。研究人员表示，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者为验证方法的有效性，加入了4个新的受试者进行验证，发现总体平均准确率为92.5%。此外，全局分类器适应单一对象，整体平均准确率提高到94.54%。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。系统框架图1 系统框架图系统框架如图1所示。原始数据来自国际10-10系统的64个电极(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10电极)，并以每秒160个样本的速度采集。根据国际10-10系统从64个通道采集原始脑电图，并使用BCI2000系统进行记录。记录的数据被分为四个独立MI任务包括左拳MI,右拳MI,双拳MI和双脚MI。首先，由于ERD在执行运动想象时在alpha和beta中不同，因此使用FIR滤波器对EEG进行了8 Hz至30 Hz的带通滤波。然后，通过计算包含正问题和逆问题的源，将传感器空间的活动转化为源空间的活动。接下来，创建scout并提取特征。研究者在运动皮层中创建了10个scout，因为我们只关心与运动相关的活动。十个scout中的每一个都代表了可用源空间中的一个感兴趣的区域(ROI)，并且是定义在皮层表面或头部体积上的偶极子的子集。左脑的scout称为L1、L2、L3、L4、L5，右脑的scout称为R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA从10个scout的源时间序列中提取特征。最后，利用CNN对时频图进行分离并进行分类。实验在实验中，研究人员仅使用了随机选择的十个受试者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。这里用于分析的数据集包含每个受试者84次试验，每一类包含21次试验。在记录64通道脑电图时，受试者执行了不同的运动想象任务。每个受试者针对以下四个任务中的每一个执行了3轮21试验：当目标出现在屏幕左侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕的右侧时，受试者想象打开和合上相应的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕顶部时，受试者想象打开和合上双手的拳头，直到目标消失。然后受试者放松。当目标出现在屏幕底部时，目标会想象双脚张开和合拢，直到目标消失。然后受试者放松。为了统一数据维数，研究者选择了4s的数据，因为每次想象任务的执行时间都在4s左右。此外，脑电图任务是分开的，研究人员在实验中将左拳，右拳，双拳和双脚MI任务分别称为T1，T2，T3和T4。图2 scout命名左右运动想象的scout分别命名为L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如图2所示。10个scout每一个都被扩展到40个顶点，每个顶点只有一个源。L1区域对应40个信号，其他scout也一样。在计算了来源后，研究者在运动皮层中创建了十个scout，如图3所示。图3 创建10个scout使用ESI计算十个受试者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次试验的四个任务(T1、T2、T3、T4)的源。对于这四项任务中的每一项，每个受试者每次都要进行7次测试(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一个步的10个被试的10个scout的4项任务的来源。然后提取10个scout的时间序列进行进一步分析。特征提取在计算源之后，研究人员在运动皮层中创建了包含40个源的10个scout，并提取了scout的时间序列。如图4所示为提取R5 scout时间序列作为示例。图的右边显示了R5 scout的时间序列。本文利用小波变换从scout时间序列中提取特征。图4 提取R5 scout时间序列作为示例在这项研究中，研究者提出利用CNN来解决运动想象任务分类的问题。该模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架构，该网络模型由一个六层卷积网络组成，其中两个最大池层和三个全连接层，如图5所示。图5对于Physionet数据库，研究者首先采用Deep ConvNet架构，包括四个卷积层、四个最大池层和一个全连接层。在实验中，研究者依据经验使用两个最大池化层。并尝试了不同数量的卷积层和完全连接层。时频图利用Morlet小波方法得到了scout的特征。对于每个任务，R5 scout的时频图如图6所示。包含时间和频率互补的时频分析方法提供了时域和频域的联合分布信息，清晰地描述了信号频率与时间的关系。图6 R5 scout的时频图显然，只有部分时频映射是红色的，表明每个任务只对特定的频率和时间敏感。由于图的数量比较大，研究者使用CNN来选择和学习这些图中最基本的特征。研究人员随机选择了几个样本，并将一些特征图可视化，作为MI任务的学习表示，如图7所示。图7为了获得有效的结果，将数据集分为90％作为训练集，其余10％作为测试集。首先，将十个受试者的数据集（总共19320个样本）分为17388个样本以训练所提出的CNN模型，以及1932个样本以验证模型的有效性。在实验中，研究者还选择了另外四个受试者的数据集以增加数据集的规模(27048个样本)，其中24343个样本是训练集，其他样本是测试集。在选定的scout上对所提出的CNN架构进行了十次训练和测试，以验证所提出模型的鲁棒性。图8(a)显示了10个scout中每个的全局平均精度。图8 统计结果R5的全局平均精度最高，达到94.5%，而L2的全局平均精度最低，为91.3%。对应L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整体准确率分别为92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的总体精度均在91%以上，标准差均在0.20%以下。图8(b)显示了十个scout中每个scout四个MI任务的组级统计结果及其标准差。一般来说，R5表现的要比其他的好，而L2在迭代2000中表现最差。标准差较小，说明这些精度更接近平均值且稳定。图9 统计结果图9(a)显示了带有标准差的混淆矩阵，说明了group level分类结果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分别为95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四个MI任务中的每一个都如图9(b)所示。通过改变训练集和测试集顺序的10次试验，确定了scoutR5的性能，结果如图10(a)和(b)所示。在10次试验中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均准确率分别为93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。换句话说，四个任务中每一个的平均准确率都超过了93%。全局平均准确率为93.7%。10次试验结果表明，该方法对scout R5的分类效果较好。从以上结果可以清楚地看出，R5 scout在四种MI任务的分类中扮演着最重要的角色。因此，选择R5对四个MI任务进行分类。图 10图11. (a)是不同模型的全局平均准确性的比较。可以发现，该研究提出的模型可以达到最大的精度。从图11. (b)不同模型的ROC曲线可以看出提出的模型比其他模型表现更好。©不同模型T1上的精度比较。(d)不同模型T2的精度比较。(e)不同模型T3的精度比较。(f)不同型号T4的精度比较。图11 不同模型的精度比较结论东北电力大学和长春理工大学研究团队开发并实现一种结合脑电图源成像(ESI)技术和卷积神经网络(CNN)的新方法。该方法可以对运动想象(MI)任务进行分类。实验结果表明，他们的研究成果与最先进的MI分类方法的结果相比，总体分类增加了14.4%。研究者加入了4个新的受试者进行验证来验证方法的有效性。研究者表示，他们提出的结合scout ESI和CNN的方法，提高了脑电解码四类MI任务的BCI性能。论文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

一、项目进展 创意计划阶段 二、负责人及成员 姓名 学院/所学专业 入学/毕业时间 学号 史雨杰 电信院/自动化 2019.9/2023.7 201931072537 李耀辉 电信院/机器人工程 2019.9/2023.7 201931072628 刘忠跃 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073203 王怡欣 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073423 孟泽涛 电信院/自动化 2018.9/2022.7 201831073302 三、指导教师 姓名 学院/所学专业 职务/职称 研究方向 李杰 电气信息学院 讲师 人工智能 四、项目简介 本项目基于虚实交互技术、仿生机器狗运动控制、机器视觉、机器算法等方面展开研究。其目的在于增强虚实场景下机器狗与现实环境的交互能力，使其更快速地适应复杂地形，并借助机器视觉丰富其应用性。机器狗采用Jetson-Nano为主控板，其上运行ROS系统，采用分布式运行rosserial_arduino、rosbridge实现机器狗运动控制和虚拟场景通信的环节；利用SLAM技术精确构建地形图样，模拟人的真实视觉功能并通过图像摄取装置赋予机器狗，使机器狗能够对图像信号进行获取和识别，并通过数字化处理以实现其在多目标环境下的个体追踪功能以及对人体的姿态识别功能。

本发明提供了一种基于机器视觉的铁路散货卸料斗识别与定位方法，涉及铁路散货卸料斗跟踪与定位技术领域。该方法包括：采集目标卸料斗的深度图样本；对深度图样本执行预处理，生成样本数据集；从样本数据集中提取卸料斗的几何特征；将卸料斗的几何特征作为输入，利用CNN进行卸料斗的目标识别与定位训练，得到卸料斗识别模型；将相机捕获到的实时深度图送入卸料斗识别模型进行卸料斗的实时识别与定位，卸料斗识别模型输出卸料斗的三维空间信息和存在概率，将结果传送至控制系统，引导机械臂执行卸料操作。本发明适用于卸料作业中的实时监测，实时精确定位铲斗的当前位置，及时避免铲斗与货舱之间的冲击性损伤，提高卸料的效率与安全性。

发明专利CN201610351466.5

一种基于保持型仿人 PID 的系统控制方法 获取偏差信号后，对偏差信号进行 保持型仿人 PID 控制运算，再输出对执行器进行控制的控制信号 ， 控制执行器且通过执行器对 被控对象的被控变量进行调整 ， 用测量装置实时检测被控变量。本发明设计合理、构思巧妙、实现方便且适用范围广、控制效果好，运用保持型仿人 PID 控制方法的控制系统调节时间短、超调量小且抗干扰能力强。该技术与 2012.2 获得国家发明专利授权，授权专利号： ZL 201010190132.7

上科大iHuman研究所在肥胖症药物靶点研究上获重要突破，首次解析 人源黑皮质素受体4（Melanocortin-4 Receptor，MC4R）原子分辨率晶体结构。该成果以“Determinationof the Melanocortin-4 Receptor Structure Identifies Ca2+ as a Cofactor forLigand Binding”为题，于4月24日在国际顶级学术期刊《科学》在线发表。上科大Stevens课题组博士研究生于静为文章的第一作者，iHuman研究所创始所长Raymond C. Stevens和密歇根大学教授Roger D. Cone为共同通讯作者，上科大是第一完成单位。领导这项研究工作的Stevens实验室专注于多肽配体调控的G蛋白偶联受体（GPCR）及与肥胖症和代谢类疾病相关受体研究。肥胖症增加了其它并发症的患病风险，如二型糖尿病、心血管疾病等。MC4R主要在下丘脑中表达，参与控制食物摄取、能量消耗、体重维持等。实验和临床证据也表明，MC4R是肥胖症治疗的重要靶点。但针对MC4R结构与功能的研究及药物研发一直充满挑战。通过与密歇根大学Roger Cone实验室以及南加州大学合作者的共同努力，最终解析了人源MC4R与环形多肽配体SHU9119复合物2.8埃分辨率的晶体结构。研究团队发现钙离子（Ca2+）结合在MC4R正构结合口袋中，同时与受体及候选药物发生相互作用，这也是首次观察到功能性Ca2+与GPCR的结合模式。同时，他们发现Ca2+有助于稳定受体-候选药物复合物，并使内源性激动剂α-黑素细胞刺激激素（α-melanocyte stimulating hormone, α-MSH）的亲和力和效力得到了极大的提高，但Ca2+对内源性拮抗剂刺鼠相关蛋白（Agouti related protein, AgRP）却无类似的作用效果。“MC4R是一个神秘而有趣的蛋白分子，还有许多未被发现的故事。MC4R-SHU9119-Ca2+复合结构第一次揭下了MC4R的神秘面纱。”于静说道，“将对活化状态的结构、MC4R与G蛋白、与其它蛋白之间的相互作用，以及同源/异源二聚体形成等方面进一步研究”。这项工作由上科大生命科学与技术学院和iHuman研究所的Raymond Stevens与赵素文团队、密歇根大学的Roger Cone实验室以及南加州大学的科研人员共同开展。

本实用新型公开了一种老年人用的便携式购物车，包括购物车主体、第一侧板、手扶杆、支撑块、GPS定位器和支撑腿，所述购物车主体上设置有放置箱，且放置箱的两侧均与条形放置袋相连接，所述第一侧板设置在放置箱的外侧，所述手扶杆设置在支撑杆的顶端，且支撑杆通过转动轴承设置在放置箱的两侧，所述支撑块设置在第一侧板的底端，所述GPS定位器镶嵌在放置箱的底板内，所述支撑腿设置在第二侧板上，且第二侧板与固定卡环相连接，所述第二侧板设置在放置箱的内侧。该老年人用的便携式购物车，在购物车主体上设置有放置箱，起到放置购买物品

3D打印胚胎模型的“全家福”由35个模型组成，包括胚胎总论模型20个，畸变模型15个。

XM/ACLS150高级多功能新生儿综合急救训练模拟人 （ACLS高级生命支持、嵌入式系统）   执行标准：美国心脏学会（AHA)2015国际心肺复苏（CPR)&心血管急救（ECC)指南标准。 XM/ACLS150高级多功能新生儿综合急救训练模拟人根据新生儿解剖特征和生理特点而设计，皮肤柔软有弹性，四肢可活动，系统包括新生儿模拟人、CPR电子显示器、心肺听诊控制器、除颤转器、血压测量训练仪等组成，可进行心肺复苏、气管插管、基础护理、除颤起搏、心电图学习与考核等一系列急救手段训练，为急救医师提供简易实用的ACLS培训工具。 一、功能特点： 1、瞳孔观察：双侧瞳孔散大与正常直观对比。 2、模拟生命体征：模拟右侧桡动脉、肱动脉、股动脉和左侧足背动脉搏动。 3、CPR心肺复苏操作训练：支持口对口、口对鼻、简易呼吸器等多种通气方式，电子监测吹气频率、吹气量、按压次数、按压频率、按压深度，吹气和按压可单项训练。 ■ 模拟标准气道开放； ■ 胸外按压时，由动态条码指示灯显示按压深度：    按压深度正确由条码绿灯显示；    按压深度过小由条码黄灯显示；    按压深度过大由条码红灯显示。 ■ 人工口对口吹气时，由动态条码指示灯显示潮气量大小：    吹入的潮气量正确由条码绿灯显示；    吹入的潮气量过小由条码黄灯显示；    吹入的潮气量过大由条码红灯显示。 ■ 按压与人工呼吸比：新生儿3:1； ■ 操作周期：先按压再吹气，按压与人工吹气比新生儿3:1五个循环周期CPR操作； ■ 操作频率：100-120次/分； ■ 操作方式：训练操作； ■ 检查肱动脉反映：手捏压力皮球，模拟肱动脉搏动； ■ 采用220V电源，经过稳压器稳压输出电源6V。 4、气道管理技术：逼真的口腔、气道和食管，可练习经口气管插管、吸痰法和氧气吸入法。 5、护理功能：更换尿布、穿换衣服、洗浴、皮肤护理、耳道清洗、口腔护理、冷热疗法、包扎等。 6、静脉输液与穿刺训练：手臂静脉包括手背浅静脉；头皮静脉包括：额上静脉、颞浅静脉、股静脉，能进行静脉输液与穿刺训练。 7、骨髓穿刺训练：可经胫骨穿刺，有模拟骨髓流出，可注入模拟药物。 8、腹腔重要器官结构观察。 9、瞳孔观察示教。 10、脐带静脉注射与插管训练。 11、插胃管操作训练：可进行口鼻饲法胃管插管操作训练，支持腹部听诊检测插管位置。 12、无创血压测量训练。 13、听诊功能：可听诊正常和异常心音、呼吸音、血管杂音和肠鸣音等。 14、除颤和起搏训练：可进行模拟心脏除颤起搏功能训练，也可与真实心脏除颤起搏器配套使用，实现真实除颤起搏（选配）。 15、心电监护功能：可进行模拟心电监护功能训练，也可与真实心电监护仪配套使用，实现真实心电监护（选配）。   二、标准配置： 1、高智能ACLS新生儿模拟人：1台 2、电子显示器：1台 3、可更换手臂皮肤：1个 4、骨髓穿刺模块：1个 5、护理用物：1套 6、电源适配器：3个 7、CPR操作垫：1条 8、一次性呼吸面膜：1盒 9、XM-S7血压测量训练仪：1套 10、心肺听诊模拟套件：1套 11、心电发生器：1套 12、除颤转换器：1套 13、简易呼吸器：1套 14、咽镜：1套 15、说明书：1册 16、保修卡合格证：1张