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公开(公告)号：CN113476799A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110762225.0
申请日：2021-07-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于肌电和惯性信息的手部训练及评估方法，步骤如下：S1、根据不同的训练强度，设计两种虚拟训练场景；S2、将delsys的肌电惯性采集模块分别与第一侧和第二侧进行连接，并将采集的肌电惯性信号传输给上位机；S3、在进入虚拟训练场景之前，将S1中虚拟训练场景的动作训练提示进行分类器的训练；S4、将S2采集的第一侧的肌电信号通过S3进行预处理和特征提取，并送入S3训练好的区分动作的分类器中，生成相应的动作指令；S5、将S4生成的动作指令传输到康复机械手中，完成对应的动作；S6、对S5训练好的动作完成训练后的结果进行评估。本发明利用第一侧第二侧协同运动，结合康复机械手辅助第二侧进行抓握训练，加速手部康复速度和康复效果。
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公开(公告)号：CN115414056A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202210975375.4
申请日：2022-08-15
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了面向多通道FES伪迹去除的G‑S‑G自适应滤波方法，包括如下步骤：S1、对多通道肌电信号进行带通滤波，获取肌电信号能量集中的有效频段；S2、基于FES参数范围和信号采集频率确定滑动窗的窗口长度，滑动窗每次前移长度与滑动窗长度相同，窗口数据不存在重叠部分；S3、利用多通道肌电信号间FES伪迹的高度相关性，将每个滑动窗内的各通道肌电信号作为彼此的参考信号，应用格拉姆‑施密特算法对多通道肌电信号进行去相关处理，消除各通道肌电信号中的m波和大部分尖峰伪迹；S4、运用格拉布斯准则依次进行异常值识别与剔除，并进一步去除尖峰伪迹；S5、再次进行带通滤波处理，去除肌电信号中的谐波干扰。
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公开(公告)号：CN114404216A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111587081.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 燕山大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴外骨骼肩部康复辅具，属于可穿戴外骨骼技术领域，包括通过球铰结构来模拟肩关节运动范围的球铰手臂带动机构、通过柔性宽式皮带与球铰手臂带动机构相接的肩部机构、分别与球铰手臂带动机构和肩部机构相连的背板和设置在背板外侧的电机组；所述球铰手臂带动机构能同时通过柔性宽式皮带和连杆带动手臂运动；所述肩部机构能够固定手臂抬起方向并同时控制手臂在水平方向转动；所述电机组通过柔性绳索与球铰手臂带动机构、肩部机构相连，作为整个辅具的驱动，带动整个辅具的运行。本发明采用绳‑杆传动，提升了装置整体的便捷性，在肩关节处采用球铰机构连接，能够对肩关节进行大角度范围的驱动，活动空间增大。
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公开(公告)号：CN117563135B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311748007.7
申请日：2023-12-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态信息可视化功能性电刺激闭环调控系统及方法，属于康复医疗设备技术领域，包括采集预处理模块、评估模块、触发控制模块、可视化模块，所述评估模块与采集预处理模块、触发控制模块和可视化模块连接；所述评估模块对处理后的肌电‑惯性信号进行多层次特征计算，对肌电‑惯性信号的动态时变特征提取，构建基于动作完成度、动作稳定性及肌肉疲劳度的量化指标综合分析的运动功能评估模型。本发明采用上述的一种多模态信息可视化功能性电刺激闭环调控系统及方法，能够有效增加功能性电刺激系统的可调控性，保证功能性电刺激作用于康复过程中的适应性与有效性，达到良好的康复训练效果。
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公开(公告)号：CN114404216B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202111587081.6
申请日：2021-12-23
Applicant: 燕山大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明公开了一种可穿戴外骨骼肩部康复辅具，属于可穿戴外骨骼技术领域，包括通过球铰结构来模拟肩关节运动范围的球铰手臂带动机构、通过柔性宽式皮带与球铰手臂带动机构相接的肩部机构、分别与球铰手臂带动机构和肩部机构相连的背板和设置在背板外侧的电机组；所述球铰手臂带动机构能同时通过柔性宽式皮带和连杆带动手臂运动；所述肩部机构能够固定手臂抬起方向并同时控制手臂在水平方向转动；所述电机组通过柔性绳索与球铰手臂带动机构、肩部机构相连，作为整个辅具的驱动，带动整个辅具的运行。本发明采用绳‑杆传动，提升了装置整体的便捷性，在肩关节处采用球铰机构连接，能够对肩关节进行大角度范围的驱动，活动空间增大。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113476799B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202110762225.0
申请日：2021-07-06
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明提供一种基于肌电和惯性信息的手部训练及评估方法，步骤如下：S1、根据不同的训练强度，设计两种虚拟训练场景；S2、将delsys的肌电惯性采集模块分别与第一侧和第二侧进行连接，并将采集的肌电惯性信号传输给上位机；S3、在进入虚拟训练场景之前，将S1中虚拟训练场景的动作训练提示进行分类器的训练；S4、将S2采集的第一侧的肌电信号通过S3进行预处理和特征提取，并送入S3训练好的区分动作的分类器中，生成相应的动作指令；S5、将S4生成的动作指令传输到康复机械手中，完成对应的动作；S6、对S5训练好的动作完成训练后的结果进行评估。本发明利用第一侧第二侧协同运动，结合康复机械手辅助第二侧进行抓握训练，加速手部康复速度和康复效果。
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公开(公告)号：CN113952614B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202111255955.8
申请日：2021-10-27
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种融合机械手和功能性电刺激的手功能康复双闭环调控系统，属于康复医疗技术领域，包括肌电‑惯性信号同步采集及数据预处理模块、手部精细动作特征提取及意图解析模块、手运动功能监测及智能评估模块、可穿戴机械手自适应控制模块、功能性电刺激动态调控模块、信息传输及数据库模块以及可穿戴康复手硬件。本发明充分考虑患者的主观意图和运动能力，融合康复机器人的被动康复及神经调控的主动康复优势，解决现有手部康复策略及系统的训练模式简单、人机交互和个体适应性差、康复训练效果不理想等问题，有助于加速神经可塑性功能恢复及康复进程。
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公开(公告)号：CN115414056B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202210975375.4
申请日：2022-08-15
Applicant: 燕山大学
IPC: A61B5/389 , A61B5/397 , A61B5/00 , G06F18/10 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了面向多通道FES伪迹去除的G‑S‑G自适应滤波方法，包括如下步骤：S1、对多通道肌电信号进行带通滤波，获取肌电信号能量集中的有效频段；S2、基于FES参数范围和信号采集频率确定滑动窗的窗口长度，滑动窗每次前移长度与滑动窗长度相同，窗口数据不存在重叠部分；S3、利用多通道肌电信号间FES伪迹的高度相关性，将每个滑动窗内的各通道肌电信号作为彼此的参考信号，应用格拉姆‑施密特算法对多通道肌电信号进行去相关处理，消除各通道肌电信号中的m波和大部分尖峰伪迹；S4、运用格拉布斯准则依次进行异常值识别与剔除，并进一步去除尖峰伪迹；S5、再次进行带通滤波处理，去除肌电信号中的谐波干扰。
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公开(公告)号：CN115177864A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210857951.5
申请日：2022-07-20
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种结合肌肉激活度与深度学习的功能性电刺激闭环调控方法，将肌肉激活度分析和深度学习中的LSTM模型结合起来，设计开发了基于肌肉激活度与LSTM的功能性电刺激闭环调控方法，该方法可以根据对肌电信号实时分析得出肌肉状态并自动学习合适功能性电刺激参数，使得患者在健康侧握拳动作时可以根据肌肉激活度变化自动调整功能性电刺激参数，使功能性电刺激下的患侧与健康侧握力大小趋于一致；并且LSTM模型会随着输入数据集的增多不断学习优化输出的电刺激参数，解决了功能性电刺激临床治疗上不能根据用户肌肉状态实时调整自身参数、参数调整完全凭借经验、患者参与度不高和不能主动康复的问题。
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公开(公告)号：CN117563135A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311748007.7
申请日：2023-12-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种多模态信息可视化功能性电刺激闭环调控系统及方法，属于康复医疗设备技术领域，包括采集预处理模块、评估模块、触发控制模块、可视化模块，所述评估模块与采集预处理模块、触发控制模块和可视化模块连接；所述评估模块对处理后的肌电‑惯性信号进行多层次特征计算，对肌电‑惯性信号的动态时变特征提取，构建基于动作完成度、动作稳定性及肌肉疲劳度的量化指标综合分析的运动功能评估模型。本发明采用上述的一种多模态信息可视化功能性电刺激闭环调控系统及方法，能够有效增加功能性电刺激系统的可调控性，保证功能性电刺激作用于康复过程中的适应性与有效性，达到良好的康复训练效果。
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