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公开(公告)号：CN114190917A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111488896.9
申请日：2021-12-07
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开一种基于毫米波雷达的生命体征监测方法及系统，方法包括步骤：基于毫米波雷达，采集同时段的中频的实时目标位移信号和人体屏息时的参考目标位移信号；对实时目标位移信号进行FFT处理、FIR滤波器滤波，分离出实时呼吸信号；对参考目标位移信号依次进行FFT处理、FIR滤波器滤波以及小波变换去噪，获得理想心跳信号；搭建基于RLS算法的FIR自适应滤波器；根据FIR滤波器滤波后的实时目标位移信号与理想心跳信号的误差自动调整FIR滤波器阶数，当误差最小时的FIR滤波器输出的即为实时心跳信号。本发明可对实时目标的呼吸和心跳信号等关键生命体征进行实时、高效地非接触式测量，误差波动小，测量精度高，鲁棒性好。
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公开(公告)号：CN111388949A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010148625.8
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360°全景运动系统，包括旋转机，供用户在其上进行运动且感测用户的运动；显示装置，用于显示虚拟场景以及将用户信息显示到虚拟场景内；以及驱动装置，其包括第一驱动器和第二驱动器；其中，旋转机上设有跑步机，显示装置位于跑步机的正前方，且第一驱动器用于驱动现实场景中跑步机移动，第二驱动器用于驱动旋转机旋转。本发明用户可以选择各种各样的虚拟全景场景进行锻炼，即用户在真实环境下能感受到不同的锻炼场景，无形中增加了锻炼乐趣且增强了锻炼效果；而且本发明可自动根据用户的速度做出相应地速度调节，而不需要用户进行任何手动操作，从而消除了手动操作的不便以及可能会出现的危险。
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公开(公告)号：CN110946741A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911333648.X
申请日：2019-12-23
Applicant: 吉林大学 , 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种用于手功能设备的双向执行器，包括外壳、可滑动设置在所述外壳内的滑块、用于驱动所述滑块在所述外壳内做往复直线运动的驱动机构、可转动设置在所述外壳内的滑轮以及套设在所述滑轮上且与所述滑块连接的套索；通过所述滑块的往复直线运动在所述第一牵引绳的第一牵引端和第二牵引绳的第二牵引端分别产生朝向所述滑轮的拉力作用。本发明可用于为手指拉力康复训练设备、手指拉力测量装置或一些手功能机器人设备提供牵引绳的拉力，本发明通过一个驱动机构的正反转切换，能分别在两个牵引绳端产生拉力作用，从而通过一个驱动机构即可实现两个手指的拉力驱动，可以大大简化手功能设备，减小体积和重量，降低设备的成本。
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公开(公告)号：CN110384599A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910610647.9
申请日：2019-07-04
Applicant: 吉林大学第一医院 , 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手指拉力康复训练的牵引绳固定装置，包括：过渡连接块，其上设置有若干供牵引绳穿过的引导孔；若干第一环形指节套，其用于固定在手指上；以及若干第二环形指节套，其用于固定在手指上的靠近指尖的最外端；所述第一环形指节套和第二环形指节套上均开设有供牵引绳穿过的牵引孔。本发明通过该牵引绳固定装置将拉伸驱动装置上连接的牵引绳和人体的手指相连接，拉伸驱动装置通过牵引绳带动手指进行拉伸训练，本发明主要提供拉伸驱动装置的牵引绳和人体的手指之间的过渡连接，以提高在训练过程中手指的舒适性、避免了训练过程中牵引绳对手指造成的摩擦损伤，为牵引绳提供了合理的位置布局，保障了手指拉力康复训练的有效性。
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公开(公告)号：CN109394342A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811554845.X
申请日：2018-12-18
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双平行四边形RCM机构的穿刺机器人的进针装置，其特征在于，包括双平行四边形RCM机构及可转动设置在所述双平行四边形RCM机构上的进针机构，所述双平行四边形RCM机构用于调整所述穿刺针的进针姿态。本发明通过双平行四边形RCM机构对穿刺针的进针姿态进行调节，能保证进针点位置固定、穿刺针的进针角度能实现任意调节，实现精准穿刺进针；本发明通过设置弹针组件，能实现穿刺针的快速进针，能减轻人体的疼痛感；而后再通过驱动组件实现平稳慢速的进针，直到病灶点。本发明结构简单，传动效率高，操作方便，具有很好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109227521A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811204506.9
申请日：2018-10-16
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: B25J9/00
Abstract: 本发明公开了一种被动储能式重力支撑下肢外骨骼，包括腰部支撑组件及对称设置于所述腰部支撑组件两侧的两下肢外骨骼组件，所述下肢外骨骼组件包括通过髋关节运动组件与所述腰部支撑组件连接的股骨支撑杆、与所述股骨支撑杆通过膝关节运动组件连接的胫骨支撑杆、与所述胫骨支撑杆通过踝关节运动组件连接的足底支撑板组件、髋关节储能组件、膝关节储能组件及踝关节储能组件。本发明的被动储能式重力支撑下肢外骨骼适用于因下肢关节、肌肉组织损伤或骨骼疾病引起的下肢功能障碍或功能受限的患者,可以辅助患者进行正常的平地行走以及上下楼梯，实现患者生活自理，减缓患者的生理疼痛感，减轻患者家属的经济和精力负担，具有很好的应用价值。
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公开(公告)号：CN120037061A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202311585527.0
申请日：2023-11-24
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明公开了一种手指单元以及手部康复外骨骼，属于医疗器械领域，手部康复外骨骼的每一手指单元包括弯曲气泵以及与弯曲气泵连接的手指组件，手指组件包括多个波纹管以及多个气室接头，相邻两波纹管之间通过一气室接头连通，位于手指组件端部的气室接头与弯曲气泵连通，弯曲气泵通过气室接头向多个波纹管充气使多个波纹管膨胀，当有气体进入波纹管时，波纹管上下两端会产生应变差，进而产生弯曲，以辅助人体手指的弯曲运动，通过上述设计，将柔性波纹管和刚性气室接头相配合构建形成手指单元，以实现对患者手部进行安全、有效的康复训练。
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公开(公告)号：CN120000478A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202311515283.9
申请日：2023-11-14
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明公开了一种手腕康复训练装置，包括：机箱底座，所述机箱底座上设有用于固定患者手臂的绑扎部；转动式装配于所述机箱底座、用于供患者握持以摆动驱使腕关节活动的摆臂活动部，所述摆臂活动部包括：摆盘、握持连接座、以及能够于垂直于所述摆盘转动的平面内活动转动的握持部；以及，设置于所述机箱底座内、用于驱动所述摆臂活动部往复转动的动力机构。由于握持部能够在垂直于摆盘转动的平面内活动转动，因此患者可以调整手臂摆放的角度，从而能够适应不同角度的腕关节活动需求，同时患者也可以自主进行康复训练运动，提高了康复训练中的人机交互性和舒适度，同时不会给患者的腕关节造成过大的压力，能够适应患者长期的腕关节舒缓运动。
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公开(公告)号：CN119974048A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510218952.9
申请日：2025-02-26
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
Abstract: 本申请公开了气动柔性夹持装置，属于机械手领域，长度控制组件的多个气囊中空并相互连通，多个气囊沿直线排布，通过向长度控制组件抽气产生负压使气囊径向收缩，轴向膨胀伸长，多个弯曲控制组件安装于连接盘，多个弯曲控制组件之间形成抓握空间，每一弯曲控制组件的多个复合囊相互连通并沿直线延伸，每一复合囊的限制部的变形能力小于变形部的变形能力，限制部位于复合囊朝向抓握空间一侧，弯曲控制组件内部为负压时，变形部的变形大于限制部的变形，弯曲控制组件朝抓握空间方向弯曲进行抓取，通过上述设计，采用气体驱动，刚性冲击小，能够夹持易损坏物体；不需要驱动件，结构简单，驱动时采用负压控制，避免气囊充爆。
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公开(公告)号：CN119564232A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411530396.0
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所
IPC: A61B5/389 , A61B5/00 , A61B5/11 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供肌肉多模态监测与预测系统及方法、设备、介质及产品，该系统中的EMG电极用于采集肌肉电信号；MMG振动片用于采集肌肉振动信号；近红外光谱仪用于采集肌肉氧含量；主控模块用于监测肌肉电信号、肌肉振动信号、采集肌肉氧含量的变化以确定康复治疗效果，并根据监测结果以及大数据预测患者后续康复效果，以根据预测结果制定针对性的康复策略。本发明集成三种不同生理信号的检测，能够从不同角度监控康复过程中的变化，给确定康复方案提供全方位的理论支撑；也可以把监测到的不同康复阶段的信号以及该康复阶段持续时间进行分类，再通过大数据等方法得到数据库，通过机器学习等方法预测脑卒中患者的康复流程与康复效果。
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