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公开(公告)号：CN110298286B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201910548545.9
申请日：2019-06-24
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
摘要： 本发明面向前臂截肢患者，提供一种基于表面肌电信息与深度图像信息的虚拟现实康复训练方法和系统。该方法包括：采集截肢患者的残肢肌电信息，利用经训练的手势识别模型获得肌电信息对应的手掌动作类别；同时，通过深度摄像头获取截肢患者的残肢位姿信息，并基于该位姿信息识别跟随手掌动作的手臂动作类别；最后，基于所述手掌动作类别和所述手臂动作类别生成在虚拟环境中控制虚拟手部动作的控制指令，以辅助康复训练。本发明的方法和对应的系统能够融合表面肌电信息和深度图像信息，提高了前臂截肢患者的康复训练效果与效率，能够帮助患者尽快适应假肢使用。
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公开(公告)号：CN103892945B
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201210580705.6
申请日：2012-12-27
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： A61F2/72
摘要： 一种肌电假肢控制系统，包括肌电假肢控制器和上位机。用户佩戴好肌电假肢，将肌电假肢控制器通过通信模块与上位机连接，用户根据上位机显示的动作提示，利用幻肢完成相应动作，肌电电极采集用户肢体表面产生的肌电信号，肌电信号采集模块将肌电信号转换为肌电数据，控制模块将肌电数据通过通信模块传送到上位机；上位机对肌电数据进行模式训练得到动作分类器，并将动作分类器通过通信模块发送至控制模块。断开肌电假肢控制器与上位机之间的连接后，当用户利用幻肢执行某一动作时，控制模块根据动作分类器对接收到的肌电数据进行动作类型识别并输出分类结果，电机驱动模块根据分类结果驱动肌电假肢完成相应的动作，使用简单方便、动作灵巧。
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公开(公告)号：CN116369953A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310476502.0
申请日：2023-04-28
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： A61B5/389 , G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/28 , G06V10/34 , G06V10/42 , A61B5/397 , A61B5/1455 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种基于肌电与肌氧复合阵列信息的腰背痛识别系统及方法。该系统包括：数据生成模块，用于根据腰背部的肌电信息和肌氧信息生成肌电地形图和肌氧地形图；特征处理模块，用于对所述肌电地形图和所述肌氧地形图进行特征提取，获得肌电地形图特征数据和肌氧地形图特征数据，其中肌电地形图特征数据和肌氧地形图特征数据是强活动区域的形态学特征；分析与诊断模块，用于将所述肌电地形图特征数据和所述肌氧地形图特征数据输入到经训练的神经网络模型，获得腰背痛类别识别结果。本发明提高了腰背痛检测和分类的客观性与准确性，进而能够改善腰背痛的治疗和康复效果。
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公开(公告)号：CN117752944A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311647016.7
申请日：2023-12-04
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： A61N1/36 , A61N1/04 , A61B5/389 , A61B5/1455 , A61B8/08
摘要： 本发明公开一种基于电刺激的疼痛缓解装置及方法。在该装置中，电极模块用于采集目标区域的肌电信息和电极位置信息，并根据电刺激模块传递的电刺激参数对目标部位实施电刺激；近红外模块用于采集目标区域的肌氧信息和近红外探头位置信息；超声模块用于通过发射和接收超声信号来获取目标区域神经分布位置信息和超声探头位置信息；疼痛分析模块用于基于所述肌电信息、所述肌氧信息和所述神经分布位置信息，分析疼痛位置信息和疼痛状态信息；电刺激模块用于根据所述疼痛位置信息和所述疼痛状态信息，确定对应的电刺激参数并传递至电极模块；同步控制模块用于协同控制各模块的工作状态。本发明能够实现疼痛的精准缓解，改善疼痛的治疗和康复效果。
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公开(公告)号：CN117348756A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311112540.4
申请日：2023-08-31
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
摘要： 本发明公开一种基于感觉增强的信息交互系统及方法。在该系统中，图像显示及反馈模块通过与用户之间的交互触摸获取力信号特征，进而将力信号特征、图像特征信号量传递至图像内容识别与编码模块，并将参考信号量传递至感觉诱发模块；图像内容识别与编码模块用于：基于图像特征信号，利用分类模型获取图像内容信息；基于力信号特征利用深度学习模型，获取用户触摸图像的接触压力信息和接触位置信息；进而根据图像内容信息、接触压力信息和接触位置信息生成感觉编码信息；感觉诱发模块用于根据感觉编码信息，生成能够诱发用户大脑产生真实感受的电刺激信号。本发明能够以感觉增强的方式来提升使用者在信息交互过程中的高效性和准确性。
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公开(公告)号：CN117338312A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311128949.5
申请日：2023-08-31
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： A61B5/369 , A61B5/372 , A61B5/1455 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/2134 , G06F123/02
摘要： 本发明公开一种基于电生理与血液微循环信号的脑功能耦合分析方法。该方法包括：在不同运动状态下，同步采集受试者的脑电信号和fNIRS信号并进行预处理，得到预处理的脑电信号和脑氧信号；对于脑电信号进行完全自适应噪声集合经验模态分解，获得多个不同子频带分量；对脑电信号的多个不同子频带分量和脑氧信号的时间序列进行符号化，获得不同子频带分量的符号化序列以及脑氧信号的符号化序列；计算不同子频带分量的符号化序列与脑氧信号的符号化序列两两之间的传递熵；基于传递熵分析脑电信号与脑氧信号的耦合程度。本发明探究电生理与血液微循环信号的非线性耦合特征及信息传递，为探索运动功能障碍的产生机理和提出协同康复干预手段提供依据。
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公开(公告)号：CN110298286A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910548545.9
申请日：2019-06-24
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
摘要： 本发明面向前臂截肢患者，提供一种基于表面肌电信息与深度图像信息的虚拟现实康复训练方法和系统。该方法包括：采集截肢患者的残肢肌电信息，利用经训练的手势识别模型获得肌电信息对应的手掌动作类别；同时，通过深度摄像头获取截肢患者的残肢位姿信息，并基于该位姿信息识别跟随手掌动作的手臂动作类别；最后，基于所述手掌动作类别和所述手臂动作类别生成在虚拟环境中控制虚拟手部动作的控制指令，以辅助康复训练。本发明的方法和对应的系统能够融合表面肌电信息和深度图像信息，提高了前臂截肢患者的康复训练效果与效率，能够帮助患者尽快适应假肢使用。
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公开(公告)号：CN103892945A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201210580705.6
申请日：2012-12-27
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： A61F2/72
摘要： 一种肌电假肢控制系统，包括肌电假肢控制器和上位机。用户佩戴好肌电假肢，将肌电假肢控制器通过通信模块与上位机连接，用户根据上位机显示的动作提示，利用幻肢完成相应动作，肌电电极采集用户肢体表面产生的肌电信号，肌电信号采集模块将肌电信号转换为肌电数据，控制模块将肌电数据通过通信模块传送到上位机；上位机对肌电数据进行模式训练得到动作分类器，并将动作分类器通过通信模块发送至控制模块。断开肌电假肢控制器与上位机之间的连接后，当用户利用幻肢执行某一动作时，控制模块根据动作分类器对接收到的肌电数据进行动作类型识别并输出分类结果，电机驱动模块根据分类结果驱动肌电假肢完成相应的动作，使用简单方便、动作灵巧。
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