神经反馈设备、神经反馈方法及计算机可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种神经反馈设备，其特征在于，所述神经反馈设备包括：脑电采集设备、移动终端，其中，所述脑电采集设备包括穿戴设备和信号转换设备，所述信号转换设备集成在所述穿戴设备，所述信号转换设备与所述穿戴设备之间的连接方式为电连接，所述信号转换设备与所述移动终端的连接方式为无线通信连接。2.如权利要求1所述的神经反馈设备，其特征在于，所述穿戴设备包括多个电极，所述电极为干电极或凝胶电极，所述移动终端包括信号分析处理模块和实时反馈模块。3.一种神经反馈方法，其特征在于，所述神经反馈方法应用于脑电采集设备，所述神经反馈方法包括：采集脑电神经信号；将所述脑电神经信号转换为脑电数字信号，并发送所述脑电数字信号至移动终端。4.如权利要求3所述的神经反馈方法，其特征在于，所述将所述脑电神经信号转换为脑电数字信号的步骤包括：对所述脑电神经信号进行信号处理，并将处理后的脑电神经信号转换为脑电数字信号，所述信号处理包括信号放大、信号过滤、降采样和去基线漂移中的至少一种。5.一种神经反馈方法，其特征在于，所述神经反馈方法应用于移动终端，所述神经反馈方法包括：接收脑电采集设备发送的脑电数字信号，解析所述脑电数字信号，以生成解析结果；根据所述解析结果执行所述解析结果对应的反馈操作。6.如权利要求5所述的神经反馈方法，其特征在于，所述解析所述脑电数字信号，以生成解析结果的步骤包括：校正所述脑电数字信号，并确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型，根据所述信号类型，生成所述信号类型对应的解析结果，其中，所述校正包括信号过滤、去基线漂移中的至少一种。7.如权利要求6所述的神经反馈方法，其特征在于，所述确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型的步骤包括：接收输入的任务信息，确定所述任务信息对应的学习模型；根据所述学习模型确定校正后的脑电数字信号对应的信号类型。8.一种神经反馈方法，其特征在于，所述神经反馈方法应用于神经反馈设备，所述神经反馈设备包括脑电采集设备和移动终端，所述神经反馈方法包括：脑电采集设备用于采集脑电神经信号；将所述脑电神经信号转换为脑电数字信号，并发送所述脑电数字信号至移动终端；移动终端用于接收脑电采集设备发送的脑电数字信号，解析所述脑电数字信号，以生成解析结果；根据所述解析结果执行所述解析结果对应的反馈操作。9.一种神经反馈设备，其特征在于，所述神经反馈设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的神经反馈程序，其中：所述神经反馈程序被所述处理器执行时实现如权利要求3至8中任一项所述的神经反馈方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有神经反馈程序，所述神经反馈程序被处理器执行时实现如权利要求3至8中任一项所述的神经反馈方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种神经反馈设备，所述神经反馈设备包括：脑电采集设备、移动终端，其中，所述脑电采集设备包括穿戴设备和信号转换设备，所述信号转换设备集成在所述穿戴设备，所述信号转换设备与所述穿戴设备之间的连接方式为电连接，所述脑电采集设备与所述移动终端的连接方式为无线通信连接。本发明还公开了一种神经反馈方法及计算机可读存储介质。通过将本发明的神经反馈方法应用于神经反馈设备，可以降低神经反馈设备的使用成本，提升神经反馈设备的训练反馈效率和治疗效果。设备的训练反馈效率和治疗效果。设备的训练反馈效率和治疗效果。


技术研发人员：张效初 朴毅
受保护的技术使用者：中国科学技术大学先进技术研究院
技术研发日：2021.09.23
技术公布日：2021/12/2