公开(公告)号：CN118542682A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410515090.1

申请日：2024-04-26

Applicant: 西安交通大学

Inventor： 郑杨 ,  李怡欣 ,  郑博芳

IPC: A61B5/397 ,  A61B5/388 ,  A61B5/00 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本申请涉及表面肌电分解技术领域，具体而言，涉及一种基于肌力水平的分离向量交替肌电实时分解方法，一定程度上可以解决现有技术中预先提取的MU特征的精度也会随着时间的推移而降低，因此会导致通过神经信息实时进行运动意图解码的准确性不足的问题。该方法包括：不同神经驱动等级下的离线初始化，通过提取不同神经驱动等级下的运动单元特征信息构成运动单元的分离向量组；选择分离向量组，利用神经驱动水平等级分类器由表面肌电信号估计神经驱动水平等级，并根据估计到的神经水平等级与所述分离向量组进行匹配，得到待检测分离向量组B；运动单元放电事件实时检测，对所述待检测分离向量组B实时提取运动单元放电事件序列。

公开(公告)号：CN115590536A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211090703.9

申请日：2022-09-07

Applicant: 西安交通大学(CN)

Inventor： 郑杨 ,  李怡欣

IPC: A61B5/389 ,  A61B5/397 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于CNN网络追踪运动单元放电活动的方法，模型生成阶段，采集肌电信号提取各运动单元的放电事件序列，进而获取各运动单元的MUAP波形，并对各运动单元独立编号；以各运动单元的MUAP波形作为网络输入，以各运动单元编号作为网络输出；确定初始化参数，结合Keras深度学习框架，调用网络层函数设计CNN网络；利用各运动单元MUAP波形数据训练CNN网络，并采用Early‑stop策略；识别追踪阶段，对新采集肌电信号提取相应时间段内各运动单元放电事件序列，获取各运动单元当前MUAP波形；利用训练的CNN网络对各运动单元当前MUAP波形进行分类，获取各运动单元的编号；将不同时间段内具有相同编号的运动单元看作同一运动单元，从而持续追踪给定运动单元不同时间段内的放电活动。