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

发明人： 薛金伟 ,  姜乃夫 ,  李光林

IPC分类号： G06K9/00 ,  A61F2/72 ,  A63B23/12 ,  A63B71/06

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。

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

发明人： 薛金伟 ,  姜乃夫 ,  李光林

IPC分类号： G06K9/00 ,  A61F2/72 ,  A63B23/12 ,  A63B71/06

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。