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公开(公告)号：CN118471432B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410934221.X
申请日：2024-07-12
Applicant: 吉林大学第一医院 , 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本公开涉及一种手指精细功能训练方法、系统、装置及介质，涉及手部康复技术领域。该方法包括：识别患者的手Brunnstrom分期；若所述手Brunnstrom分期为I期或II期，采用健侧主动训练方法对手指精细功能进行训练，其中，所述健侧主动训练方法采用健侧为执行主端；若所述手Brunnstrom分期为III期、IV期、V期、或VI期，采用健侧主动训练方法或患侧主动训练方法对手指精细功能进行训练，其中，所述患侧主动训练方法采用患侧为执行主端。本公开实现健‑患侧手指双向力/位信息的传递和反馈，能在不同情境下实时调整手指力的协调性，形成外周‑中枢闭环神经调控环路，能全面的促进手指精细功能恢复。
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公开(公告)号：CN113736191A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111037343.1
申请日：2021-09-06
Applicant: 中国科学院长春应用化学研究所 , 吉林大学第一医院
IPC: C08L27/06 , C08L67/04 , C08L7/00 , C08L75/04 , C08L53/02 , C08L9/06 , C08L23/16 , C08L83/06 , C08K3/36 , C08K7/14
Abstract: 本发明提供了一种热致型形状记忆复合材料及其制备方法。本发明提供的热致型形状记忆复合材料，包括：基体材料和填料；所述基体材料为聚合物和热塑性弹性体；所述聚合物为结晶聚合物和/或半结晶聚合物；所述填料选自纳米粒子和玻璃纤维中的一种或几种；所述填料与基体材料的质量比为1％～10％。本发明提供的上述复合材料，不仅能够提高形状记忆聚合物复合材料的强度，且保持甚至提升材料的形状记忆性能。
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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：CN118383994B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410857323.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 , 吉林大学第一医院
Abstract: 本发明公开一种用于神经康复的仿生外骨骼康复机械手及方法，涉及手指关节康复技术领域，仿生外骨骼康复机械手包括：采集组件；信息处理组件与采集组件信号连接；机械手组件，机械手组件至少包括用于带动患者的掌指关节运动的第一运动单元，用于带动患者的近端指间关节运动的第二运动单元；控制器，与信息处理组件、机械手组件均信号连接，根据运动指令控制机械手组件移动；因机械手运动轨迹由手指关节运动时序和手指关节运动轨迹求得，机械手在沿机械手运动轨迹移动时，可带动患者手指关节沿手指关节运动轨迹作符合手指关节运动时序的运动，防止患者手指关节训练不到位或二次伤害，提高了患者手指关节被动训练时对大脑手部运动神经的康复效果。
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公开(公告)号：CN118464082A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410913728.7
申请日：2024-07-09
Applicant: 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) , 吉林大学第一医院 , 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
Abstract: 本说明书实施例公开了一种用于运动物体状态感知的光电式双模态仿生电子皮肤传感器及数字数据处理方法，涉及数字数据处理技术领域。该方案可以包括：光电式双模态仿生电子皮肤传感器包括信号采集模块和与所述信号采集模块电连接的处理装置；其中，所述信号采集模块由多个阵列单元构成，每一个阵列单元至少包括一个触须、一个发光元件以及多个感光元件；所述方法应用于所述处理装置，所述方法包括：接收由所述多个阵列单元采集的目标物体的光强信息；将所述光强信息转换为数字数据；基于所述数字数据分别解算每一个所述触须对应的偏转角度和偏转方向，以基于每一个所述触须对应的偏转角度和偏转方向生成所述目标物体的运动图谱。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117414129A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311736788.8
申请日：2023-12-18
Applicant: 吉林大学第一医院 , 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 , 长春工业大学
Abstract: 本发明公开了一种脊柱活动度测量系统及方法，涉及计算机视觉技术领域，所述系统包括：用于供被测者穿戴、且分别设有多个反光标记点的背甲和头罩，双目相机视觉系统，用于在被测者端正坐姿和完成测试动作过程中拍摄，以获取背甲和头罩上各反光标记点的图像；双目相机视觉系统连接有计算机，用于在端正坐姿和动作时，根据反光标记点图像计算标记点空间坐标，进而得到脊柱活动度。本发明的脊柱活动度测量系统及方法，结构简单，容易操作，架设方便，只需被测者穿戴好背甲和头盔做脊柱活动动作，双目相机视觉系统实时拍摄图像，计算机便可实时计算脊柱活动度，简化测量过程，提高测量效率；采用双目相机视觉系统拍摄，可获取高精度的标记点空间坐标。
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公开(公告)号：CN116650835A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310537404.3
申请日：2023-05-12
Abstract: 本申请公开了一种电刺激设备的控制装置、方法及其介质，涉及医疗器械技术领域，用于实现对电刺激设备的工作控制，针对目前因为对电刺激模型参数辨识精度低影响电刺激设备的使用效果和性能的问题，提供了一种电刺激设备的控制方法，通过将电刺激模型进行映射变换使得变换后的电刺激输出参数与电刺激模型的输入输出函数构成线性关系，以满足使用辨识精度更高、收敛性更好的基于二进制灰狼优化算法的加权辅助变量最小二乘辨识方法(BGWO‑WRIVLS)的条件，进而由BGWO‑WRIVLS算法对电刺激模型输出参数进行辨识，获取辨识精度更高的电刺激设备以保证电刺激设备的使用效果，以满足实际应用中的用户需要。
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公开(公告)号：CN115779211A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211552613.7
申请日：2022-12-05
Applicant: 吉林大学第一医院
Abstract: 本发明公开了一种便携式正压呼吸机、标定装置及标定方法，本发明的主要设计构思在于，以无刷直流鼓风机作为核心供气元件，面向用户的实际需求，辅助以电控调压技术实现不同供气压力的调整，并采用柔性多点支撑手段降低了工作噪声，同时合理布局各元器件，尤其采用了可拆卸的部件结构使整机结构尺寸易于携带，再结合可选用的经济且容易获取的材料来制造呼吸机，能够在满足经济性的同时解决呼吸机设备短缺的问题。进一步地，配套本发明的呼吸机，还提供了一种多档位标定风机电压的方案，进而能够使得本呼吸机具有适应不同的输出气压需求的多档调节功能。
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公开(公告)号：CN113736191B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202111037343.1
申请日：2021-09-06
Applicant: 中国科学院长春应用化学研究所 , 吉林大学第一医院
IPC: C08L27/06 , C08L67/04 , C08L7/00 , C08L75/04 , C08L53/02 , C08L9/06 , C08L23/16 , C08L83/06 , C08K3/36 , C08K7/14
Abstract: 本发明提供了一种热致型形状记忆复合材料及其制备方法。本发明提供的热致型形状记忆复合材料，包括：基体材料和填料；所述基体材料为聚合物和热塑性弹性体；所述聚合物为结晶聚合物和/或半结晶聚合物；所述填料选自纳米粒子和玻璃纤维中的一种或几种；所述填料与基体材料的质量比为1％～10％。本发明提供的上述复合材料，不仅能够提高形状记忆聚合物复合材料的强度，且保持甚至提升材料的形状记忆性能。
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公开(公告)号：CN119833150A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510312239.0
申请日：2025-03-17
Applicant: 吉林大学第一医院
IPC: G16H50/30 , G16H20/30 , G16H50/70 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084 , A61B5/11 , A61B5/389 , A61B5/00 , A61B8/08 , A61B5/107
Abstract: 本发明涉及康复评价技术领域，尤其涉及一种基于多尺度数据特征融合的痉挛和挛缩评价方法和系统。方法包括：采集临床脑卒中后痉挛和挛缩患者的生物力学、表面肌电、肌骨超声以及临床信息等数据；对数据进行预处理，包括链式方程多重填补、标签编码、归一化处理、特征拼接、数据变换和数据增强；构建基于CNN网络、多尺度特征融合和自注意力机制结合的深度学习模型，依次包括第一、二、三特征提取模块以及特征融合模块和分类模块；将经预处理的数据输入模型中进行训练，通过多轮迭代优化模型参数，获得痉挛评价深度学习模型；将待评估的数据输入到模型中，输出评估结果。优点在于：有效捕捉局部特征，捕捉全局依赖关系，提升模型分类和泛化能力。
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