公开(公告)号：CN119548367A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411519099.6

申请日：2024-10-29

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 郑杨 ,  贺迪茂 ,  李敏 ,  樊晓晨 ,  何渊 ,  孔祥瑞 ,  徐光华

IPC: A61H1/02 ,  A63B23/04 ,  A63B24/00 ,  A61B5/00 ,  A61B5/389 ,  A61B5/11

Abstract: 本申请涉及膝关节康复技术领域，特别涉及一种基于疼痛检测的膝关节术后自适应渐进康复训练方法，包括：对膝关节康复机器进行初始化，并使患者穿戴好肌电采集设备和膝关节康复机器；患者带动康复机器进行主动膝关节屈曲，记录膝关节主动活动角度数据；康复机器进行被动膝关节屈曲运动，采集疼痛检测模型所需的训练数据；进行预处理与特征提取，并对分类器进行训练，得到疼痛检测模型；选择康复训练模式对患者进行训练；患者完成所有训练后，再次主动进行膝关节屈曲，记录膝关节主动活动角度数据。本申请利用患者的表面肌电信号进行疼痛检测，实现了膝关节活动范围的自动识别，并根据患者训练情况进行多模式训练，缓解了康复医师资源紧张的问题。

公开(公告)号：CN118717046A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410770408.0

申请日：2024-06-14

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 郑杨 ,  贺迪茂 ,  樊晓晨 ,  何渊 ,  李敏 ,  孔祥瑞 ,  徐光华

IPC: A61B5/00

Abstract: 本申请涉及康复评估技术领域，特别涉及一种基于表面肌电信号的骨折术后膝关节疼痛检测方法，包括分类器个性化校准阶段和疼痛自动检测阶段；其中，分类器个性化校准阶段，包括：采集表面肌电信号，并对疼痛时刻进行标记；对带有疼痛标记的表面肌电信号进行依次进行预处理和特征提取，分别构建疼痛样本和非疼痛样本；以支持向量机作为分类器，并使用提取的疼痛样本特征和非疼痛样本特征训练分类器；疼痛自动检测阶段，包括：采集与分类器个性化校准阶段相同肌肉的肌电信号并提取相同的特征；将提取的特征输入训练好的分类器，得到判别结果。本申请通过利用患者的表面肌电信号进行疼痛检测，实现了膝关节活动范围的自动识别。