高海拔地区医疗服务能力提升项目-新疆维吾尔自治区喀什地区第一人民医院-政府采购意向

采购标的名称：脑-机接口脑电采集脑电帽软件套 采购标的数量：1 采购需求功能或目标：1. 硬件控制与原始信号采集管理 设备驱动与参数配置： 软件需与脑电帽硬件（电极、放大器等）建立通信，通过驱动程序控制硬件工作状态，支持配置核心参数（如采样率、放大器增益、滤波频率、通道开关等），确保硬件按实验或应用需求稳定采集信号（如科研场景常用 500-2000Hz 采样率，民用场景可降低至 250Hz 以减少数据量）。 实时信号监控与可视化： 提供实时波形显示界面，动态展示各通道脑电信号（如 α 波、β 波、μ 节律等），并标注信号强度、噪声水平、电极接触质量（如阻抗值），方便用户实时判断信号质量（如是否存在肌电伪迹、电极脱落等问题），及时调整硬件或实验状态。 2. 脑电信号预处理 噪声与伪迹去除： 原始脑电信号易受环境干扰（如工频 50Hz 噪声）、生理伪迹（眨眼产生的眼电 EOG、肌肉颤动产生的肌电 EMG）影响，软件通过算法（如独立成分分析 ICA、自适应滤波、小波变换等）分离并去除伪迹，保留纯净的神经源性信号（如运动想象时的 μ 波抑制、P300 事件相关电位）。 信号标准化与分段： 对预处理后的信号进行标准化（如去除基线漂移、归一化幅值范围），并按实验任务（如单次刺激、单次想象）自动或手动分段（如将连续信号切割为 “刺激前 1 秒 - 刺激后 2 秒” 的试次片段），为后续特征提取做准备。 3. 脑电特征提取与模式识别 提取关键神经特征： 从预处理后的脑电信号中提取与用户意图相关的特征，常见特征包括： 时域特征：事件相关电位（ERP）的峰值、潜伏期（如 P300 的波幅和出现时间）； 频域特征：特定频段的能量（如运动想象时 μ 波（8-13Hz）和 β 波（14-30Hz）的能量变化）； 空域特征：不同脑区信号的空间分布模式（如左 / 右运动皮层的激活差异）。 基于算法的意图识别： 通过机器学习或深度学习算法（如支持向量机 SVM、线性判别分析 LDA、卷积神经网络 CNN 等），对提取的特征进行训练和分类，将其映射为具体的用户意图（如 “向左”“向右”“选择”“放松” 等），实现对大脑状态的 “解读”。 需满足的要求：1. 硬件控制与原始信号采集管理 设备驱动与参数配置： 软件需与脑电帽硬件（电极、放大器等