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公开(公告)号：CN115444436B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202211019617.9
申请日：2022-08-24
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种微弱表面肌电信号中的工频干扰消除方法。所述消除方法包括以下步骤：获取微弱表面肌电原信号；将微弱表面肌电原信号按照固定时间间隔采样，得到表面肌电采样信号，所述采样时钟与工频干扰严格同步；将表面肌电采样信号分组组成多组表面肌电采样分组信号；将多组表面肌电采样分组信号进行滤波处理，拼合成为工频干扰信号；从微弱表面肌电原信号中减去工频干扰信号，得到消除工频干扰后的信号。本发明通过计算表面肌电信号，可以实现工频干扰同步采样。通过计算变化率，实现了采样数据的剔除，解决了表面肌电检测中工频干扰变化大的情况。
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公开(公告)号：CN118105624A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410132390.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
IPC: A61N1/36 , A61B5/397 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G16H10/60 , G06F16/903 , G06F16/9032 , G06F17/18 , G06F17/10 , G16H20/30
Abstract: 本发明涉及电刺激治疗技术领域，具体是神经电刺激监测方法和系统，包括获取神经电刺激过程的肌电信号；将肌电信号小波分解降噪并逆重构，同时压缩信号并平滑化得到第四信号；在神经电刺激测试阶段，根据神经元亚阈值振荡频次期望建立和跃迁信号序列、刺激电流参数序列之间的拟合关系并求出刺激电流参数的可靠参数阈值；在神经电刺激治疗期间，将刺激电流参数根据可靠参数阈值进行动态调整。通过统计神经电刺激过程发生神经元亚阈值振荡的分布规律得到其发生的置信区间，根据置信区间找到能满足置信阈值的电刺激参数，在电刺激过程将电刺激参数动态调整，以确保神经元亚阈值振荡在可控置信区间。
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公开(公告)号：CN117504133A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311707877.X
申请日：2023-12-13
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
IPC: A61N1/36
Abstract: 本发明涉及电刺激领域，尤其涉及肌电自适应刺激方法和系统，包括通过采集分析肌肉收缩张力测评用户个体肌肉在不同收缩状态对应的电流强度和频率，根据用户个体基本信息和治疗目的等参数对电流强度和频率进行配置并形成高低频交替脉冲频率，进一步通过分析肌电信号识别用户个体肌纤维类型对频率组合进行调节，形成与用户受刺激肌肉部位更为适配的高低频交替脉冲组合。本发明通过考虑不同用户个体的独特性，为用户提供更适合其自身情况的肌电刺激参数，有助于提高治疗效果和用户体验感，实现更加精准、个性化的刺激。
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公开(公告)号：CN111760195A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010781986.6
申请日：2020-08-06
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司 , 上海市同济医院
Abstract: 本发明提供一种用于外周神经传导阻滞的高频电刺激装置，包括主控制模块和高频电刺激模块；主控制模块与高频电刺激模块连接，主控制模块包括人机交互单元、微控制器及第一通信单元；高频电刺激模块包括第二通信单元、供电单元及电刺激单元；电刺激单元包括多谐振荡器、脉宽控制电路、强度控制电路、输出驱动电路及多个脉冲输出通道；脉宽控制电路通过频率控制电路与强度控制电路连接；强度控制电路与输出驱动电路及多个脉冲输出通道的一端分别连接；脉冲输出通道的另一端与电极一端连接，电极的另一端连接有针尖导电电极针；本发明通过利用高频电阻断神经的传导，取代了局麻药物的使用，具有环保安全的特点。
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公开(公告)号：CN113995626B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202111434197.6
申请日：2021-11-29
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司 , 上海电机学院
Abstract: 一种用于下肢康复的机器人，包括底架，底架上铰接有一个活动架，活动架的一侧设置有两个下肢运动机构，任意一个下肢运动机构均各自包括一个电机，电机固定设置在活动架的一侧，电机的下方设置有一个固定座，固定座中转动连接有一个第一丝杆，电机的输出轴的下端与第一丝杆的上端连接，第一丝杆的下方设置有一个导向座，导向座中设置有一个导向孔，导向孔内设置有一个活动杆，活动杆与导向孔构成滑动副，活动杆的上端面中设置有一个第一螺纹孔。本发明旨在以减重步态训练方法为技术出发点，通过肌电信号分析后进行生物反馈自主控制，研制一款下肢康复系统样机，实现对不同体态、不同身高病人下肢的主动治疗和被动治疗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118340532B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410438794.3
申请日：2024-04-12
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
IPC: A61B5/389 , A61B5/394 , A61B5/397 , A61M16/04 , A61B90/00 , A61B5/395 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及神经监测技术领域，具体是喉返神经定位监测方法及定位检测使用的插管装置，包括将所述插管装置的套囊一侧通过用户口腔插入用户喉管，将表面电极贴紧用户的两侧声带并用于测量声带收缩的肌电信号；在进行甲状腺手术之前，检测多组特征信号的幅值并将幅值最大的特征信号作为初始特征；在进行甲状腺手术过程中，多次使用刺激探针接触喉返神经病接收多组波形轮廓并监测幅值最大的波形轮廓和初始特征的幅值特征和波形特征之间不超过设定的阈值则喉返神经未受损伤。本发明通过监测术前和术中的喉返神经的肌电信号，通过肌电信号特征的比对来表面电极可能存在接触不良的问题，降低因接触不良的假信号的误导。
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公开(公告)号：CN118352064A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410447582.1
申请日：2024-04-15
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
IPC: G16H50/20 , A61B5/389 , A61B5/397 , A61B5/00 , A61B5/0205 , G16H50/70 , G06N3/0464 , G06N20/00 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06N3/096 , G06F18/211 , G06N3/09
Abstract: 本申请涉及神经监护技术领域，公开一种基于机器学习的多通道神经监护系统，包括神经监护系统，所述神经监护系统包括数据采集模块、数据预处理模块、特征提取模块、监督学习模块、决策支持模块、用户界面模块、监控与警报模块、多模态数据融合模块；所述数据采集模块用于采集传感器和设备中患者的生理信号数据，为监护系统提供实时的多通道生理数据。通过数据监控单元、警报触发单元和行动指引单元实现对患者数据的实时监控和异常检测，及时通报医疗人员并提供行动指引，有助于快速采取必要的医疗行动，并利用数据整合单元、融合算法单元和状态预测单元整合多模态数据，提高系统对患者状态的理解和预测能力。
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公开(公告)号：CN117504133B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311707877.X
申请日：2023-12-13
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
IPC: A61N1/36
Abstract: 本发明涉及电刺激领域，尤其涉及肌电自适应刺激方法和系统，包括通过采集分析肌肉收缩张力测评用户个体肌肉在不同收缩状态对应的电流强度和频率，根据用户个体基本信息和治疗目的等参数对电流强度和频率进行配置并形成高低频交替脉冲频率，进一步通过分析肌电信号识别用户个体肌纤维类型对频率组合进行调节，形成与用户受刺激肌肉部位更为适配的高低频交替脉冲组合。本发明通过考虑不同用户个体的独特性，为用户提供更适合其自身情况的肌电刺激参数，有助于提高治疗效果和用户体验感，实现更加精准、个性化的刺激。
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公开(公告)号：CN113712541A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111031499.9
申请日：2021-09-03
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多传感器动作识别的康复方法及系统，具体包括以下步骤：样本数据获得步骤：获取康复动作的加速度样本数据，并将所述加速度样本数据加入数据库中；局部特征获取步骤：根据数据库中的加速度样本数据，采用CART决策树做分类训练，获得多个局部特征；动作识别步骤：根据同步获取加速度信号数据和表面肌电信号数据，根据多个局部特征和表面肌电信号数据的单维特征，实现动作的识别；补偿步骤：根据识别的动作和表面肌电信号数据，实施肌电补偿。本发明采用人体意图识别用到的多传感器数据融合算法，使用全连接层将所有局部特征重新通过矩阵组装成完整的一维特征，最后使用soft‑max层将一维特征映射成概率，完成分类。
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公开(公告)号：CN119939303A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411884218.8
申请日：2024-12-20
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
IPC: G06F18/24 , A61B5/00 , A61B5/389 , A61B5/397 , A61B5/11 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及声纹识别领域，公开了一种基于表面肌电信号的上肢动作分类识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：信号分解：将表面肌电信号进行信号分解，得到不同子信号，所述信号分解部署在边缘设备上；模型构建：针对所述每个子信号，构建一个独立的1D‑CNN子模型，根据所述每个子信号的权重计算得到融合特征，得到1D‑CNN模型；模型训练：将训练数据集划分为训练集和验证集，对所述1D‑CNN模型进行训练，得到训练好的1D‑CNN模型；分类识别：对于新输入的原始表面肌电信号进行同样的信号分解，使用所述训练好的1D‑CNN模型进行上肢动作分类识别，所述分类识别在云端服务器完成。本发明通过采用信号分解部署在边缘设备上，解决了上肢动作分类的实时性问题。
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