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公开(公告)号：CN117170502A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311139509.X
申请日：2023-09-05
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所 , 苏州国科医工科技发展(集团)有限公司
Abstract: 本发明涉及一种人机共适应的肌电控制方法、电子设备及存储介质，该方法包括步骤：收集肌电信号与肌电信号对应的运动标签，得到本轮训练集数据；对本轮训练集数据中的肌电信号与解码的动作意图的预测关系进行拟合；在后续的每轮训练数据采集过程中实时标注正确的融合用户适应性的标签，得到人机共适应标签；基于采集的肌电信号以及同时刻标注的人机共适应标签进行肌电解码模型拟合；将拟合得到的肌电解码模型作为下一轮肌电控制的初始模型，开始下一轮肌电解码模型拟合，如此进行迭代拟合。本发明通过在训练数据收集阶段引入与运动意图相关的反馈信号，使用户的适应性在模型训练阶段就提前介入，实现了机器与用户的互适应。
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公开(公告)号：CN109124984B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN201810947020.8
申请日：2018-08-20
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明公开了一种用于上肢康复训练机器人的关节模块，包括腕关节模块、肘关节模块和肩关节模块；所述腕关节模块包括背屈/掌屈运动机构和尺屈/桡屈运动机构；所述肘关节模块包括屈曲/超伸运动机构和前臂旋前/旋后运动机构；所述肩关节模块包括外摆/内收运动机构、前屈/后伸运动机构和外旋/内旋运动机构。本发明各关节模块内部设有独立的驱动单元、检测反馈单元和控制单元等其他单元，可进行独立使用，也可进行各关节模块的组合使用，可重组性强。本发明的关节模块可根据不同的患者、不同的康复训练关节重构成不同的康复训练机器人，适用于穿戴式的肢体康复训练机器人的关节模块，弥补了现有的模块化关节不能够进行肢体康复训练的不足。
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公开(公告)号：CN112545834B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202011434840.0
申请日：2020-12-10
Applicant: 山东中医药大学 , 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明公开了一种上肢康复用肩关节组件，包括：内收/外展机构、内旋/外旋机构、前屈/后伸机构和平行四边形机构。本发明的上肢康复用肩关节组件能对上肢肩关节障碍或功能受限的患者辅助进行肩关节内收/外展、内旋/外旋、前屈/后伸三个自由度的被动康复训练；本发明中，通过平行四边形机构的设置能避免肩关节三个自由度之间驱动产生干涉的情况，保障了该肩关节可完成三个自由度的康复训练；本发明的限位装置还具有缓冲机构，能缓冲碰撞冲击力，减小对肩关节的冲击造成的伤害或不适感，能提高其使用的舒适性。
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公开(公告)号：CN115414565A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210987441.X
申请日：2022-08-17
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于幻境刺激和冥想诱导的心理治疗系统和方法，该系统包括：心理治疗模块、球形投影模块、虚幻场景与冥想诱导模块、多模数据采集分析模块以及心理治疗结果综合评估模块。本发明提供的基于幻境刺激和冥想诱导的心理治疗系统和方法，借助球形的治疗舱提供封闭治疗环境，能够实现更加真实的幻境刺激，让患者实现更加沉浸其中，对于心理健康治疗更加有利；本发明借助视觉、触觉、嗅觉、运动刺激等构建多种场景方案，能够让患者拥有更多样的治疗场景选择，同时通过多模态数据实现了心理健康数据个体模型和心理健康数据云模型的构建，不仅能够实现个性化治疗方案，同时也能够给出更加合理和准确的心理诊断结果。
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公开(公告)号：CN114224679A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111423356.2
申请日：2021-11-26
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于弯弯模态超声电机驱动的联动式机器手，包括机械手本体和驱动装置，驱动装置包括手腕驱动机构、四指驱动机构以及拇指驱动机构，手腕驱动机构、四指驱动机构以及拇指驱动机构中的动力元件均为超声电机；超声电机包括定子端和转子端，定子端包括换能器、设置在换能器表面的若干陶瓷片、连接在换能器前端的变幅杆以及连接在变幅杆前端的驱动足，驱动足作为定子端的输出端，为转子端提供动力输出。本发明提供的基于弯弯模态超声电机驱动的联动式机器手能够实现手指弯曲的灵活驱动，本发明中采用了弯弯模态的超声电机作为动力源，能够提高驱动控制的精度，且结构简单、小型轻量、响应速度快。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114206292A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202180003357.3
申请日：2021-11-11
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种具有意图感知功能的手功能康复装置，包括：主机，其包括动力模块、意图感知模块、康复训练模块、评估分析模块以及控制模块；手套本体，其具备与手指配合的相互独立的5个单指套；以及传动机构，所述传动机构将所述动力模块输出的驱动力传递至所述手套本体，以驱动所述手套本体的单指套进行弯曲与伸展运动；所述意图感知模块通过对采集的使用者的手指的压力信号、弯曲角度信号以及对应手的前臂肌电信号进行分析，判断使用者的手指运动意图，从而通过所述动力模块为手指运动提供辅助的驱动力。本发明具备意图感知功能，通过意图感知判断自动为患者提供辅助的驱动力，能够使患者进行主动训练，有效提高康复训练效果。
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公开(公告)号：CN112604724A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011401774.7
申请日：2020-12-04
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: B01L9/02
Abstract: 本发明公开一种基于双线传动的轻型可升降试验工作台，其包括：基座；固定平台，其包括竖直固定到基座四角上方的四个第一杆；移动平台，其包括分别竖直滑动连接到一个第一杆的四个第二杆；传动件，其包括固定安装于基座中心的第一电机、固定安装到第一电机输出轴的第一线轮、沿基座对角线固定安装到第一线轮两侧的两个第二线轮、分别固定安装到对立侧的两个第二杆上的两个第三线轮、分别固定安装到与两个第三线轮同侧的两个第一杆上的两个第四线轮以及绳子；第一电机转动驱动第一线轮同轴转动，带动绳子伸缩，以控制移动平台沿竖直方向升降。本发明用于解决可升降试验台成本高、结构笨重、返修困难的问题，具有升降省力、结构简化、维护简单的优点。
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公开(公告)号：CN111298289A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010146817.5
申请日：2020-03-05
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: A61N1/36 , A61N2/04 , G16H40/63 , G16H50/30 , A61B5/0205 , A61B5/1455 , A61B5/0402 , A61B5/22 , A61B5/11
Abstract: 本发明属于康复器械技术领域，具体涉及一种沉浸式多人多感知监护虚拟现实装置，包括模拟路面、虚拟现实机构和生理参数监测机构。模拟路面包括支撑台和坡度调节组件；虚拟现实机构包括头部佩戴组件、前臂佩戴组件、人体姿态捕捉组件和人体位置捕捉组件；生理参数监测机构包括供手部握持的监测球和供人体穿戴的监测衣。通过传感捕捉技术和虚拟现实技术结合，促进患者脑功能重塑，达到改善患者肢体运动功能的目的，提高了患者康复训练的兴趣和投入度，保证了康复训练效果，同时，生理参数监测器监测患者体表各项生理参数指标，以便及时了解患者健康状况，建立健康数据库。
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公开(公告)号：CN111249715A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010147950.2
申请日：2020-03-05
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种运动障碍康复训练装置，包括显示装置，包括箱体、摄像头及显示屏，箱体一面上设有显示屏，显示屏下方设有摄像头，且箱体一面上位于摄像头下方还开设有向其内部凹陷的容置腔；训练装置，训练装置设于容置腔内；以及铰链单元，铰链单元将训练装置与显示装置连接，其中，铰链单元控制训练装置，使得训练装置从容置腔内移出，或者使得训练装置移入容置腔内。本发明的显示屏可以播放标准康复运动的视频，患者可以跟着该视频进行锻炼，且摄像头可以识别患者，并将患者显示到该显示屏上，从而患者可以直观的观察到自己的动作是否标准，从而调整自己的动作，使得患者康复运动更加标准。
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公开(公告)号：CN111076946A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN202010001223.5
申请日：2020-01-02
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: G01M17/007 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种车辆轮距、轮宽、轴距、位姿、质心自动测量方法及装置，自动测量装置包括测试平台、至少一块铺设于测试平台上的阵列式传感器以及翻转机构；其中，翻转机构设于测试平台下方，且用于将测试平台旋转一定角度，通过每个阵列式传感器内的信息处理模块采集到的信息，内置的算法，自动计算出待测车辆的主要参数。整个检测过程无需人工干预，减少了多次测量误差与人为输入的误差，并且该测量方法比加权平均值方法的准确性更高，误差更小；另外，全自动测量，测量时间大大缩短、数据准确性高。
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