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公开(公告)号：CN119112590A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410167778.5
申请日：2024-02-06
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: A61H1/02 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06V40/10 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种镜像控制的手部康复方法、系统及终端，属于手部康复训练技术领域，方法包括：对肌电信号进行分类处理；对手部图像进行目标检测处理；将分类处理结果与目标检测结果进行融合处理，得到健侧手的最终手部状态识别结果；根据健侧手的最终手部状态识别结果，或最终手部状态识别结果、肌电信号大小控制康复训练辅助设备带动患者患侧手做出对应动作。本发明采用表面肌电信号分类和手部图像识别对健侧手状态分别进行识别，最后将两个识别结果进行融合，采用了多模态融合的策略，提高了最终手部状态识别结果的可靠性，以此保证健侧手状态的识别准确率。
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公开(公告)号：CN116725821A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310828949.X
申请日：2023-07-07
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明涉及手部康复锻炼器械技术领域，具体涉及一种基于混合驱动的便携式帕金森患者手部康复装置，包括支架机构，所述支架机构的顶端转动连接有支撑机构，所述支撑机构包括上臂杆，所述上臂杆的一端转动连接有下臂杆，所述下臂杆的一端一侧固连有四指弯曲模块，所述下臂杆的一端另一侧固连有拇指弯曲模块。本发明中，通过上臂杆和下臂杆的设置，通过驱动模块往复拉动拉绳，从而通过指套一拉动四指向手背方向掰动，通过指套二向外掰动拇指，从而对手指根部关节进行活动拉升，从而自动对手部进行锻炼，需要手动锻炼时，收屈前臂，从而使得指套一带动四指向外掰动，指套二带动拇指向外掰动，实现手动带动手指关节活动锻炼。
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公开(公告)号：CN114663423A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210371206.X
申请日：2022-04-11
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征提取的胸腺瘤CT图像分割方法，包括如下步骤：在传统UNet网络的编码器中结合基于不同复杂度和不同尺度卷积的DBB结构来提取胸腺瘤CT图像中肿瘤不同尺度下的空间特征，获取更丰富的肿瘤信息。基于压缩激励机制构建卷积核通道间的相互关系，实现不同尺度下空间特征的降维和重标定，然后将重标定的空间特征与原空间特征逐像素加权融合，进而得到与肿瘤区域更相关的空间特征。本发明的分割结果的DICE系数为88.90、交并比IOU为80.15、真阳性率TPR为86.94、假阳性率FPR为8.61、精确率Pre为91.79，更接近于医生手动分割结果。
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公开(公告)号：CN114081787A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111407405.3
申请日：2021-11-24
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明涉及人工智能医学技术领域，具体涉及一种脑电信号控制的手套康复系统，包括：脑电信号采集装置，用于采集脑电信号，实现脑电信息的放大,并将放大后的脑电信号传递到PC端；PC端，用于实现脑电信号的记录，并对脑电信号进行滤波、特征提取、分类处理，获取用户运动意图，生成控制指令信号，并通过通信模块将控制指令信号传递给控制芯片,实现外部手套为用户提供主被动模式一体的康复训练。本发明通过脑电信号采集器采集患者脑部运动区域的生物电信号，运用算法识别患者运动意图，创新性地提出主动训练模式，充分发挥患者的主观能动性，大大提高康复训练效能。
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公开(公告)号：CN119557611A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411635270.X
申请日：2024-11-15
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G06F18/21 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/2131 , G06N3/096 , A61B5/18 , A61B5/372 , A61B5/369 , A61B5/024 , A61B5/145
Abstract: 本发明公开了一种跨被试分析与异构迁移学习的智能驾驶疲劳识别方法、计算机程序产品及终端，属于脑电信号处理技术领域，包括：进行跨被试分析识别跨被试间的通用疲劳特征模式，采用异构迁移学习技术将源域被试者学习到的疲劳识别模型迁移至目标域被试者，根据迁移后的模型对目标域被试者的脑电信号进行分析，输出脑电的疲劳识别结果，并与心率、血氧的疲劳识别结果进行融合，得到最终疲劳识别结果。通过跨被试分析能够捕捉不同被试者之间的疲劳特征模式，有效克服个体差异带来的影响；通过异构迁移学习，能够借鉴不同任务间的知识，减少模型的特定被试者的依赖，提高模型在不同被试者间的适应性和泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117153163A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311295231.5
申请日：2023-10-08
Applicant: 桂林航天工业学院
Abstract: 本发明公开了基于语音交互的手部康复方法、系统、存储介质及终端，属于智能语音交互技术领域，包括：获取用户语音命令；提取语音命令信息并根据语音命令信息判断是否打开手部康复设备；语音提示用户是否锁定本次训练，并根据用户的语音回复判断是否锁定本次训练；若锁定本次训练，则通过声纹识别方法记录用户的个人身份信息；用户发出训练语音指令，通过声纹比对判断训练语音指令是否为锁定的用户发出的语音；根据用户发出的训练语音指令控制手部康复设备执行本次训练。本发明利用声纹识别技术实现用户当次训练锁定，不受其他用户影响，不会造成误动作，提高用户手部康复设备训练的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN116849992A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310877362.8
申请日：2023-07-18
Applicant: 桂林航天工业学院
Abstract: 本发明涉及上肢康复装置技术领域，具体涉及一种基于机械桥镜像运动的上肢康复装置，包括轮椅架和联动机构，所述轮椅架包括椅背，所述联动机构包括两个固定在椅背背面的转动座，所述椅背的两侧均设置有上臂板，所述上臂板的底端转动连接有下臂板，所述下臂板的一端转动连接有支撑件。本发明中，通过联动机构的设置，两个上臂板前后摆动时同步移动，两个上臂板侧展摆动时，镜像对称摆动，两个下臂板弯曲时相对于上臂板同步弯曲，支撑件摆动时，两个支撑件之间镜像移动，使得两侧上肢姿势处于镜像对称，进而方便利用健侧上肢带动患肢进行锻炼，提高患侧手锻炼舒适性，避免被迫运动后产生的不良使用后果，同时方便患者自主控制上肢锻炼。
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公开(公告)号：CN116304824A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310279422.6
申请日：2023-03-21
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G06F18/24
Abstract: 本申请提供了一种脑电信号的特征分类方法、装置、系统及介质，涉及脑电信号处理技术领域，该方法包括获取脑电信号的数据集；基于多个稀疏选择模型分别建立对所述数据集进行选择和分类的目标函数集；基于Fisher准则建立最大化分式形式的增强目标函数；其中，所述增强目标函数用于表征样本矩阵的类间散度矩阵和类内散度矩阵分别经过投影向量投影之后的比值；将所述增强目标函数由最大化分式形式转为最小化多项式求差形式，作为所述目标函数集的新正则项，得到新的稀疏选择模型；将所述新的稀疏选择模型进行统一，得到复合优化模型；采用邻近点梯度法求解复合优化模型，得到脑电信号的特征和分类结果；本申请能够从脑电信号中学习更具判别性和更可分离的特征信息。
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公开(公告)号：CN116269440A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310274319.2
申请日：2023-03-21
Applicant: 桂林航天工业学院
Abstract: 本申请提供了一种脑电信号的特征提取方法、装置、系统及介质，涉及脑电信号处理技术领域，该方法包括获取脑电信号；使用滤波器组对所述脑电信号进行带通滤波，得到多个频带信号，针对每个频带信号，使用多个滑动时间窗分别提取对应数量的单试次数据，得到多个单试次数据；分别提取每个单试次数据中的空域特征和图域特征，将每个单试次数据的空域特征与图域特征融合，得到时‑频‑空‑图域特征，将所述时‑频‑空‑图域特征作为对脑电信号提取得到的特征；本申请能够提取更完备的脑电信息，从而更完整表征脑电信号模式。
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公开(公告)号：CN221926969U
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202420563935.X
申请日：2024-03-22
Applicant: 桂林航天工业学院
IPC: G05B19/042
Abstract: 本实用新型公开了一种智能家居环境状况监测仪，包括主控模块和无线通信模块；还包括用于监控室内空气环境的环境检测模块；用于监控室内当前环境门窗状态的红外反射传感器模块；用于反应室内光照强度的光敏电阻；所述主控模块用于采集并处理环境检测模块、红外反射传感器模块、光敏电阻检测到的室内数据，通过所述无线通信模块将上述室内数据通知到住户及物业中心。本实用新型属于智能家居设备技术领域，具体是提供了一种智能家居环境状况监测仪，用于解决传统住宅环境监测系统所需设备繁多，操作复杂，价格昂贵，监测不够灵敏等问题。
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