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以全息希爾伯特跨頻跨腦區相耦合預測非侵入性腦刺激參數
 
  創作人:梁偉光副教授
 
   
  2016年,黃鍔等人提出了全息希爾伯特頻譜 分析根據一個兩層的經驗模態分解在頻譜中增加新的維度來表達調幅或調頻等非線性特徵。基於HHSA,我們發明了一種跨頻相位聚集網路分析方法:全息希爾伯特跨頻相位聚集網路 Holo Hilbert cross frequency phase clustering; HHCFPC)。HHCFPC是先從HHSA得到 兩階層的相位,再藉由頻道間的相位聚集算法計算而得到。
隨著HHCFPC 的發明,我們可以使用從腦波獲得的資訊作為指導來優化非侵入性腦刺激 Non invasive brain stimulation; NIBS) 的 參數並預測其結果。相對於傳統的非侵入性腦刺激,這種由高解析度 HHCFPC 所引導的腦刺激技術將有效提高效率,並考慮到個別差異而達到“個人化精準腦刺激”的目標。
   
 

                 
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