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公开(公告)号：CN118132947A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410060446.7
申请日：2024-01-15
申请人： 济南市人民医院 , 山东蓓明医疗科技有限公司 , 济南大学
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/241 , G06F18/213 , A61B5/369 , A61B5/374 , A61B5/00
摘要： 本发明公开了一种用于脑电信号的时频分析方法及系统，涉及康复医疗工程技术领域。该方法包括步骤：获取待分析的强频变调制信号；对强频变调制信号进行短时傅里叶变换，得到初始时频分布结果；对初始视频分布结果进行重分配，得到初始重分配结果；引入群延迟的二阶泰勒展开的信号模型计算二阶群延迟估计算子和幅度修正结果，根据二阶群延迟估计算子和幅度修正结果对初始重分配结果进行优化，得到优化后的时频分布结果；基于所述优化后的时频分布结果实现对所述强频变调制信号的分析。本发明能够识别出不同刺激下的脑电信号，提高识别方法的准确率。
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公开(公告)号：CN116206726A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211521076.X
申请日：2022-11-30
申请人： 济南市人民医院 , 济南大学 , 山东蓓明医疗科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多预测Kalman滤波器的肢体姿态检测方法及系统，包括：以IMU测量得到的角速度为状态向量，构建第一Kalman滤波器的状态方程；所述第一Kalman滤波器的观测方程中引入第一失锁因子；以四元数为状态向量，构建第二Kalman滤波器的状态方程，所述第二Kalman滤波器的观测方程中引入第二失锁因子；基于第一Kalman滤波器和第二Kalman滤波器对下肢姿态角速度和四元数的预测值，实现对相应关节姿态的预估。本发明方法利用两个Kalman滤波器对人体下肢姿态进行检测；通过引入失锁因子对两个滤波器的预测值进行失锁描述，能够实现对IMU测量数据的无缝预估，进而实现对人体下肢姿态的准确判断。
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公开(公告)号：CN116019418A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211005220.4
申请日：2022-08-22
申请人： 山东蓓明医疗科技有限公司 , 济南市人民医院
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本发明提供一种基于LSTM的自动康复评定方法及评定终端，根据患者病情与患病部位自主选择相应量表，使用惯性传感器获取患者运动数据；利用病情相同的多个患者重复多次以获取不同的数据样本，提取每个时间点的数值变化，将数据样本依次经过SC‑LSTM层、自注意力机制层、全连接层、soft‑max层处理，再使用交叉熵损失函数来进行验证；当康复评定算法验证有效时，利用康复评定算法对患者进行自动康复评定；滤除采集到的干扰数据；计算单个评定动作的得分；对康复评定总得分进行得分合理性检查，输出通过得分合理性检查之后的得分，若未通过得分合理性检查，则显示错误。本发明减少康复评定结果受到康复治疗师主观因素的影响。
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公开(公告)号：CN115615433A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110784429.4
申请日：2021-07-12
申请人： 中国人民解放军海军航空大学青岛校区 , 济南大学 , 山东蓓明医疗科技有限公司
IPC分类号： G01C21/20
摘要： 本发明公开了一种基于扩展Kalman和R‑T‑S平滑算法的混合定位方法及系统，包括：获取每个时刻机器人位置的预估，判断机器人在X方向和Y方向的位置变化情况；对于位置变化没有超过设定阈值的方向，利用R‑T‑S平滑算法对机器人在该方向的位置进行平滑，并对平滑过的位置取平均，得到机器人在该方向的最优位置预估。本发明分别判断机器人在X方向和Y方向的位置变化情况，对位置变化小于设定阈值的方向进行平滑，能够有效的提高局部方向处于静止状态下的导航预估的精度，进而提高整个导航的精度。
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公开(公告)号：CN114300126A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111659157.1
申请日：2021-12-30
申请人： 济南大学 , 山东蓓明医疗科技有限公司 , 济南市中心医院
摘要： 本发明提供了一种基于早癌筛查问卷与前馈神经网络的癌症预测系统，包括：数据获取模块，其被配置为：获取调查问卷的样本数据，其中，所述样本数据包括：调查问卷收集到的患者生活方式、个人患病史、癌症家族史、环境因素和病理数据；特征提取模块，其被配置为：提取所述样本数据的特征数据；癌症概率预测模块，其被配置为：基于所述特征数据，采用训练好的癌症预测模型，得到预测癌症的概率。
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公开(公告)号：CN115844380A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211521162.0
申请日：2022-11-30
申请人： 济南市儿童医院 , 济南大学 , 山东蓓明医疗科技有限公司
IPC分类号： A61B5/11
摘要： 本发明公开了一种基于四元数的下肢姿态检测方法及系统，包括：建立以姿态四元数为状态变量的状态方程，建立以膝关节与髋关节的位置坐标差、踝关节与髋关节的位置坐标差为观测量的观测方程；获取人体下肢在初始时刻的姿态四元数，基于人体下肢在n‑1时刻的姿态四元数和角速度，一步预测其在n时刻的姿态四元数；基于状态转移矩阵对状态量的误差协方差进行预测；基于预测的误差协方差和测量矩阵构建卡尔曼增益方程，计算卡尔曼增益；基于一步预测的姿态四元数、卡尔曼增益、观测量的测量值与估计值，更新估计姿态四元数，得到下肢姿态数据；更新误差协方差，进行下一时刻姿态四元数的估计。
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公开(公告)号：CN118469971A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410639870.7
申请日：2024-05-22
IPC分类号： G06T7/00 , G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499
摘要： 本发明提供一种基于多模态信息融合的脊柱侧弯评估方法。所述基于多模态信息融合的脊柱侧弯评估方法包括：步骤一：使用基于多模态信息融合的脊柱侧弯评估系统采集参与者的静态正面、侧面深度图、骨骼关键点数据以及骨骼关键点的步态数据；步骤二：对采集的数据进行预处理，包括标签分类、图片切割和骨骼关键点数据处理；步骤三：将预处理好的多模态数据输入到脊柱侧弯评估模型中，该模型包括多个对应编码器、一个多模态融合层和预测层。本发明提供的基于多模态信息融合的脊柱侧弯评估方法，解决了现有脊柱侧弯评估方法效率低、主观性强、成本高以及无法有效保护青少年隐私等问题。
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公开(公告)号：CN118557203A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410610786.2
申请日：2024-05-16
申请人： 山东蓓明医疗科技有限公司
IPC分类号： A61B5/374 , A61B5/00 , G06F18/241 , G06F18/2131
摘要： 本发明提出了基于时频分析的脑电信号分析方法、装置、设备及介质，基于瞬态解调策略，将待分析的强频变调制信号的局部大时宽非线性群延迟解调为线性，在减少带宽的同时，还能实现将信号解调为弱频变信号；引入瞬态解调群延迟估计算子，对瞬态解调变换结果进行时间重排同步压缩变换，由于瞬态解调操作使信号满足了弱频变假设框架，使获得的时频能量分布结果能够为强频变调制信号提供理想时频分布，提高了信号时频分析的准确性，该方法可以更准确地提取到脑电信号的时频特征，有效诊断患者的健康状况。
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公开(公告)号：CN112354141A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011260408.4
申请日：2020-11-12
申请人： 山东蓓明医疗科技有限公司
摘要： 本公开提出了一种自适应康复自行车的电刺激系统及控制方法，包括：运动监测单元、数据处理单元及电刺激器；运动监测单元分别被固定在患者康复部分和康复自行车的脚踏板上，用于采集下肢训练过程中的动作数据和康复自行车脚踏板的速度和角度并传输至数据处理单元；数据处理单元被配置为将采集到的数据进行转换为信号幅值面积、大腿以及小腿的角度变化信号，所述信号幅值面积用于反映患者运动强度；所述数据处理单元基于转换后的信号控制电刺激器刺激患者的相应部位的肌肉以及电刺激的电流强度；同时发送信号至康复自行车控制康复自行车踏板的运动角度以及速度，进而配合患者进行康复训练。
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