2026年，随着智能传感器、物联网、人工智能、预测分析、大语言模型以及转换模型（如GPT）等技术的迅猛发展，人类在健康与自我认知领域正步入一个全新范式。
旗舰技术
（1）AI赋能信号识别模型: 场过滤 AI-Powered Signal Clarity: Brain-Field
场过滤 (Brain-Field) – 尖端的脑电波信号处理神经网络，专为从最嘈杂的肌电信号中提取真实的脑电波信号而设计。它不仅进行过滤 —— 更能自主学习。通过识别并分离真实信号，它能有效消除噪音、杂波与干扰，输出洁净的“神经化”信号，并精确标注关键特征。
该模型基于黄金标准方法论构建，并在专家监督下训练而成，能够快速处理任意时长的肌电信号，确保生成清晰、高保真的脑电波，无缝集成至现有信号流。最初基于脑电图数据进行训练，其输出的波形平滑且分离度高，并能生成精确的脑电波特征数据墙，为生物医学信号处理的清晰度与准确性树立了全新标杆。
专利技术
（1）AI赋能形态识别模型：脑方态 AI-Powered Pattern Recognition: Brain-Form
脑方态（Brain-Form）是通过AI实时与已知各种疾病的脑电波形态进行对比，在测试脑电波的同时，即可瞬间知道受试者脑电波与某种疾病患者脑电波形态的相似度，提示患某些疾病的风险。目前对于下列疾病预测有效：
阿尔兹海默症（Alzheimer’s Disease）, 又称老人痴呆症 – Gamma波饱和度 < 50, 强渡 < 50
注意力缺陷/多动症 (ADHD) – Theta波/Beta波的比例 >= 2
自闭症（Autism）- Beta波饱和度 < 50, 强渡 < 50；Alpha波饱和度 < 50, 强渡 < 50；Theta波强度 > 75
癫痫症发作（Epilepsy）- Theta波/Alpha波的比例突然爆发性增大
思觉失调（Schizophrenia），又称精神分裂症 – Theta波/Beta波比例不稳
焦虑症 （Anxiety）- Alpha波饱和度 < 75, 强渡 < 75
脑损伤 – 某个频段脑电波缺失 饱和度 < 5, 强渡 < 5
智力低下 – Beta 波饱和度 < 50, 强渡 < 50
偏头痛 – Gamma波/Alpha波比例 > 1.5
（2）脑频谱（Brain Spectrum）
脑频谱是不同脑电波的分布状态。普通脑电图只是简单显示不同脑电波的正弦波图形，无法看出脑电波在各种频率之间的分布状况。
我们的专利技术闹频谱，可以清晰显示不同脑电波，在不同频率上的分布。各种脑电波在医学上人为分成5个频段（Gamma, Beta, Alpha, Theta 和Delta）,各个频段包括的频率范围很广，例如，0.5Hz到3Hz之间的都分类成Delta波，普通脑电图是看不出分布的。
我们的脑频谱可以清楚显示，每个脑电波，例如Delta在0.5-1Hz, 1-1.5Hz, 1.5-2Hz, 2-2.5Hz 和2.5-3Hz之间的分布。根据分布的强弱，配置不同频率的双频音乐，与弱的频段产生同频共振，增强较弱的脑电波频段，达到均衡脑电波的效果。
