专利003 | 如何研究人体隐信息流？

Hello,

大家好，这里是壹脑云，我是Ting Zhang~

脑科学研究不仅是当前国际科技前沿的热点领域，也是理解自然和人类本身的“终极疆域”。今天要向大家介绍的是“一种基于虚拟人体信息网的隐信息流研究方法”这个专利。它是由南京邮电大学的成谢锋等人发明的专利。

背景技术

我国虽然在语音识别、脑组织显微成像等个别技术领域在国际水平上可以“领跑”，但要在更多的领域进入“领跑”梯队，还有很长的路要走。

目前，“脑科学与类脑研究”作为“科技创新2030重大项目”已启动的4个试点之一，进入编制项目实施方案阶段。国家在“2030重大科技项目”中，提出在做好顶层设计的同时，鼓励变革性理论和技术创新。

未来，哪个国家能领先占领脑科学和类脑研究的高地，很大程度上要看谁能率先实现基础研究和产业融合发展。

发明内容

本发明提供一种基于虚拟人体信息网的隐信息流研究方法，运用智能信号处理技术和复杂网络观点，对人体大脑和生理调控功能、脑科学等内容进行研究。

一种基于虚拟人体信息网的隐信息流研究方法，包括如下步骤：

步骤1，定义人体隐信息流，将虚拟人体信息网划分为大脑子网络和人体子网络，大脑子网络是基于脑电波测量数据建立的大脑因效性网络，人体子网络是遍布人体全身的一种网络系统；

步骤2，在大脑子网络的联合皮层系统中，定义局部场电位或指定的脑区为节点，分析节点之间的关系得到隐信息在大脑中产生的方式；

步骤3，在人体子网络中，定义人体的穴道为节点，连接节点之间的关系定位为边；

步骤4，通过自激实验和它激实验两种方式，得到脑电图信号，分析得到隐信息流的产生方式，再根据虚拟人体信息网，获取在实验过程中隐信息流的作用效果，总结得到隐信息流的作用机制。

进一步地，人体隐信息流是从大脑产生的一种信号，为质量、能量处于隐形状态的底层物质，具体的，脑电波在大脑子网络中产生，然后以隐信息流形式在人体子网络中流动、传递、转化和感知；在一定条件下，隐信息流在这些感知过程中，会转化成多种形式的能量，在人体子网络的节点中产生身体状态变化的效果。

进一步地，自激实验中，采用能反映大脑功能的脑成像手段，基于64个电极的脑电仪获取脑电图EEG信号，反映出本体脑细胞群的自发性、节律性电活动，通过对EEG信号进行智能处理，分析节点之间的关系，了解自激实验中受试者产生隐信息流时与脑电仪的哪几个电极有关，以及与这几个电极位置对应的脑区的关系，从而获取人体隐信息流从大脑中产生的方式以及由哪一个脑区所确定；然后利用虚拟人体信息网进行分析，从而获取在自激实验过程中隐信息流的作用效果。

进一步地，它激实验中，分别采用两台脑电仪获取脑电发出者和脑电受试者的脑电图EEG信号，然后利用虚拟人体信息网进行分析，获取在它激实验过程中隐信息流的作用效果。

有益效果

了解了本发明，你知道如何研究人体隐信息流了吗？

人体隐信息流是从大脑产生的一种信号。具有如下特点：

（a）质量、能量处于隐形状态；

（b）是一种最细微、最流动的底层物质；

（c）具有流动性、选择性、主动性、记忆性和转化性。

本发明提出一种基于虚拟人体信息网的隐信息流研究方法，运用智能信号处理技术和复杂网络观点，对人体大脑和生理调控功能、脑科学等内容进行研究。这为脑科学的研究提供了一个新思路。

本次的分享就到这里了，欢迎关注，我们一起学习脑机接口方面的其他专利吧~

参考资料：