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公开(公告)号:CN116327199A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202211712844.X
申请日:2022-12-29
申请人: 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 , 东北大学
摘要: 本申请公开了一种多模态信号的分析方法、装置及设备,采集第一用户的目标部位运动时的视频数据,从中提取人体关键点位置,得到目标部位对应的随时间变化的第一肌肉力学曲线。同时采集第一用户的第一脑电信号,输入脑电分析模型,得到第一脑电信号对应的随时间变化的分类结果。将第一肌肉力学曲线与第一脑电信号对应的分类结果建立映射关系。采集第二用户想象目标部位运动时的第二脑电信号输入脑电分析模型,得到第二脑电信号对应的随时间变化的分类结果。根据映射关系以及第二脑电信号对应的随时间变化的分类结果,得到目标部位对应的随时间变化的第二肌肉力学曲线。通过运动想象产生肌力量化分析,对如何进行目标部位的运动训练提供理论支持。
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公开(公告)号:CN115221925A
公开(公告)日:2022-10-21
申请号:CN202210848544.8
申请日:2022-07-19
申请人: 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司 , 东北大学
摘要: 本申请公开了一种基于雷达数据的摔倒检测模型的训练方法,获取雷达采集的包括多帧雷达信号的雷达波谱数据,雷达波谱数据对应有摔倒或非摔倒的分类标签。根据每帧雷达信号的信号强度从雷达波谱数据中提取大于第一预设阈值的雷达信号,组成躯干动作区间,并对躯干动作区间的起始位置和/或终止位置进行修正,生成动作区间。根据雷达数据对应的分类标签确定动作区间的每一帧雷达信号对应的分类标签。由多个动作区间拼接为训练数据,训练数据包括预设数量帧雷达信号且每帧雷达信号均对应有分类标签。基于训练数据对摔倒检测模型进行训练,摔倒检测模型能够预测每帧雷达信号的分类结果。如此,获得的摔倒检测模型的实时性好且准确性高。
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