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公开(公告)号：CN113539428A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202011010591.2
申请日：2020-09-23
Applicant: 厦门市和家健脑智能科技有限公司 , 福建中医药大学
Abstract: 本申请公开了基于图形变化执行注意力分配训练方法和装置。该方法包括：从第一和第二特征信息组中随机选取第一和第二特征信息，并且在第一时间段内在显示界面的第一区域和第二区域保持显示；从第一和第二特征信息组分别对应的图形训练组中随机选取第一和第二图形，并且在第二时间段内在第一和第二特征信息附近保持显示，第二时间段的时长不大于第一时间段的时长；第一区域和第二区域对应的第一特征信息和第二特征信息的呈现次数总和等于设定阈值，汇总训练者的交互操作信息，并计算训练者的平均反应时间。解决线下注意力分配训练存在的无法时时关注训练者注意稳定性和分配性的训练情况，存在训练效率低，准确性不高，训练时长久等问题。
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公开(公告)号：CN113555085A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202011010560.7
申请日：2020-09-23
Applicant: 厦门市和家健脑智能科技有限公司 , 福建中医药大学
Abstract: 本申请公开了针对认知障碍的工作记忆训练方法和装置。该方法包括：在第一时间段内在显示界面的第一区域显示从图库中随机选取的第一记忆要素图；在紧接着第一时间段的第二时间段内使得第一记忆要素图从第一区域逐步移动到显示界面的第二区域；在第一记忆要素图被移动到第二区域时，对第一记忆要素图进行覆盖或替换以使得其中的记忆要素不可见，并且同时在第一区域显示从图库中随机选取的第二记忆要素图；激活在显示界面中的可操作区并且检测训练者对可操作区的操作，然后在设定时间阈值后使得可操作区变得不可操作，同时循环执行，直到完成所要求的训练次数为止。解决认知障碍的工作记忆训练费时费力，训练效率低，准确性不高且训练时间长等问题。
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公开(公告)号：CN113553816A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202011275989.9
申请日：2020-11-16
Applicant: 厦门市和家健脑智能科技有限公司 , 福建中医药大学
IPC: G06F40/18 , G06F16/332 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出了一种基于智能模型小数据量样本自动优化量表的方法及装置，该方法包括：初始化步骤，设计具有N个问题的量表，其中，每个问题的编号为QI；预处理步骤，通过客户端采集用户对所述量表的作答结果并处理为一特征向量；压缩步骤，使用多个不同的机器学习模型对所述特征向量进行处理后将所述N个问题压缩为M个问题以形成新的量表，其中，M≤N。本发明通过多个机器学习对设计的量表的题目作答情况进行分析处理，逐步删除掉对评价结果影响较小或带来噪音的问题，有效的降低量表的问题的数量，且保证每次减少问题的时尽量减少去掉该问题带来的准确率的下降，本发明的目的是为了能够降低问题的数量，但是不降低整个问卷的有效性。
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公开(公告)号：CN112288766B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202011173483.7
申请日：2020-10-28
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 福建中医药大学附属康复医院
Abstract: 本发明实施例公开了一种运动评估方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：获取目标对象当前帧的运动骨骼数据，以及与该当前帧的运动骨骼数据对应的目标帧的标准骨骼数据；完成所述当前帧的运动骨骼数据与所述目标帧的标准骨骼数据之间的关节向量比对、关节间距离比对和关节开合度比对中的至少一个比对，以确定并输出评估结果。解决了现有太极拳教学系统至少存在无法兼顾运动的灵活性和评估准确性的问题。
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公开(公告)号：CN115775347A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202111301208.3
申请日：2021-11-04
Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院 , 福建中医药大学附属康复医院
IPC: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V40/20
Abstract: 本申请提供了一种太极拳识别方法、终端设备以及计算机存储介质。该太极拳识别方法包括：采集第一深度图像，以及传感器数据；将第一深度图像输入预设深度学习模型，获取输出的第一骨架关节信息；基于第一深度图像的采集时间，以及传感器数据，获取第一深度图像对应的第二骨架关节信息；采用第二骨架关节信息对第一骨架关节信息进行交叉验证；验证成功后，输出第一骨架关节信息。通过上述方式，本申请的太极拳识别方法采用传感器数据对深度学习模型的输出结果进行交叉验证，有效提高尤其是太极拳动作识别的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103268392A
公开(公告)日：2013-08-28
申请号：CN201310130930.4
申请日：2013-04-15
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开一种情景互动的认知功能训练系统及其使用方法，其包括显示设备和3D眼镜，显示设备包括触摸显示屏，及设于显示设备内的存储器和人机互动装置，存储器内预存有情景互动场景内容，触摸显示屏和存储器分别与人机互动装置连接，使用者佩戴3D眼镜，通过触摸显示屏与显示设备内的人机互动装置互动。采用本发明的认知功能训练系统，提供虚拟的情景互动场景极其生动地模拟相关的现实生活场景，让使用者有身临其境的感觉，提高使用者进行训练的积极性。将对使用者的认知训练融入不同的生活场景中，有针对性的对使用者的受损及综合认知能力进行训练，可提高使用者在实际生活中的认知能力，尽快的回归社会。
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公开(公告)号：CN113553816B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202011275989.9
申请日：2020-11-16
Applicant: 厦门市和家健脑智能科技有限公司 , 福建中医药大学
IPC: G06F40/18 , G06F16/332 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出了一种基于智能模型小数据量样本自动优化量表的方法及装置，该方法包括：初始化步骤，设计具有N个问题的量表，其中，每个问题的编号为QI；预处理步骤，通过客户端采集用户对所述量表的作答结果并处理为一特征向量；压缩步骤，使用多个不同的机器学习模型对所述特征向量进行处理后将所述N个问题压缩为M个问题以形成新的量表，其中，M≤N。本发明通过多个机器学习对设计的量表的题目作答情况进行分析处理，逐步删除掉对评价结果影响较小或带来噪音的问题，有效的降低量表的问题的数量，且保证每次减少问题的时尽量减少去掉该问题带来的准确率的下降，本发明的目的是为了能够降低问题的数量，但是不降低整个问卷的有效性。
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公开(公告)号：CN114187651A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111299685.0
申请日：2021-11-04
Applicant: 福建中医药大学附属康复医院 , 中国科学院深圳先进技术研究院
Abstract: 本申请提供了一种太极拳训练方法及其系统、设备以及计算机存储介质。该太极拳训练方法包括：获取预设全息太极拳动画；播放预设全息太极拳动画，以及采集用户的太极拳训练动画；将预设全息太极拳动画以及太极拳训练动画进行匹配，获取并输出所述用户的太极拳标准程度。通过上述方式，本申请的太极拳训练方法通过预设全息太极拳动画与用户实时的太极拳训练动画进行匹配的方式，对用户的太极拳运动进行实时的动作指导，对用户的太极拳运动训练提供很好的辅助作用和指导意义。
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公开(公告)号：CN119964735A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510064360.6
申请日：2025-01-15
Applicant: 福建中医药大学附属康复医院(福建省康复医院)
Abstract: 本发明提供了一种基于中医辨证建模的康复训练方法，包括：通过中医中的望诊、闻诊、问诊、切诊诊断方法进行患者的康复情况诊断，获取初步诊断结果；根据初步诊断结果进行分析，建立中医辩证模型，判断得到的症状信息，得出辩证结果；根据辩证结果，生成适合患者的康复训练方案；根据适合患者的康复训练方案，启动康复训练设备进行康复训练，并实时监测患者在训练过程中的生理参数和运动数据；根据患者在训练过程中的生理参数和运动数据，调整患者的康复训练方案。能够更加科学的针对疾病初愈的患者进行康复训练，防止其出现休克或者复伤的情况发生。
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公开(公告)号：CN113539428B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202011010591.2
申请日：2020-09-23
Applicant: 厦门市和家健脑智能科技有限公司 , 福建中医药大学
IPC: G16H20/70 , G06F18/214 , A61M21/00 , G06F9/451
Abstract: 本申请公开了基于图形变化执行注意力分配训练方法和装置。该方法包括：从第一和第二特征信息组中随机选取第一和第二特征信息，并且在第一时间段内在显示界面的第一区域和第二区域保持显示；从第一和第二特征信息组分别对应的图形训练组中随机选取第一和第二图形，并且在第二时间段内在第一和第二特征信息附近保持显示，第二时间段的时长不大于第一时间段的时长；第一区域和第二区域对应的第一特征信息和第二特征信息的呈现次数总和等于设定阈值，汇总训练者的交互操作信息，并计算训练者的平均反应时间。解决线下注意力分配训练存在的无法时时关注训练者注意稳定性和分配性的训练情况，存在训练效率低，准确性不高，训练时长久等问题。
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