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公开(公告)号：CN113469258B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202110772730.3
申请日：2021-07-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所 , 华东医院
Abstract: 本发明属于图像识别领域，具体涉及了一种基于两阶段CNN的X射线血管造影图像匹配方法和系统，旨在解决现有技术中无法获取精确的针对冠状动脉的血管造影图像并与无造影的图像进行匹配的问题。本发明包括：获取包含冠状动脉的造影图像序列；通过轻量化分类CNN网络将造影图像序列分为有造影图像集和无造影图像集；基于所述有造影图像集，提取至少包含一个心跳周期的序列，获得有造影图像序列，将提取出的所有有造影图像序列保存为有造影图像库；通过轻量化匹配CNN网络，从所述有造影图像库中搜索出无造影图像的匹配造影图像。本发明使不匹配数据对的欧氏距离变大，使匹配数据对的欧氏距离变小，从而提高了无造影图像和造影图像匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN111544005B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010414448.3
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于信号识别技术领域，具体涉及了一种基于支持向量机的帕金森病人运动障碍量化及识别方法，旨在解决现有技术无法精确实现帕金森病人运动障碍量化及识别的问题。本发明包括：获取被测对象和健康者的腕部运动信号、踝部运动信号；对信号进行重采样及信号合成；通过滑动窗口提取行走间隔；分别提取被测对象和健康者的步态特征；对步态特征进行归一化并通过训练好的支持向量机分类；计算Pr值，其区间Pr＞0.9、0.9＞Pr≥0.6、0.6＞Pr≥0.5、Pr＜0.5分别对应被测对象为重度帕金森病人、中度帕金森病人、轻度帕金森病人、非帕金森病人。本发明帕金森病人运动障碍量化及识别的准确率高、精确度高、占用资源少，还适用于远程医疗，降低成本，提高效率。
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公开(公告)号：CN113974787A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111235746.7
申请日：2021-10-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及手术机器人技术领域，提供一种血管介入器械搓捻装置及方法，该血管介入器械搓捻装置包括支撑台，支撑台上设有两条平行设置的第一导轨；主动送丝机构，包括第一支架组件、主动传送带和主动托辊带轮，第一支架组件可滑动的设于第一导轨上，主动传送带与主动托辊带轮张紧适配；压紧机构，包括第二支架组件、调整组件和压紧板；从动送丝机构，包括从动传送带和从动托辊带轮。本发明通过调整组件调整从动传送带与主动传送带之间的间隙，实现对导丝的夹紧力的调整，防止搓捻过程发生打滑现象，保证主动传送带和从动传送带之间的相对移动，对导丝产生有效搓捻力，提高搓捻效率、手术效率和安全性。
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公开(公告)号：CN113688952A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111237839.3
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于自适应脑电通道选择的脑机接口解码加速方法及系统，包括：获取待解码脑电数据；将所述待解码脑电数据输入解码模型，输出对所述待解码脑电数据进行意图解码的解码结果；其中，所述解码模型用于基于所述待解码脑电数据压缩为的最少通道数据进行特征提取得到策略特征，并根据所述策略特征选择最优通道数目以获取最优通道数据后，通过所述最优通道数据对所述待解码脑电数据进行意图解码。用以解决现有技术利用多通道进行脑电数据解码，造成解码效率低下的缺陷，实现通过解码模型进行待解码脑电数据解码通道的转换和选择，在不降低甚至提高解码精度的前提下，提高解码效率。
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公开(公告)号：CN113555091A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202111108856.7
申请日：2021-09-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于医学图像分类技术领域，具体涉及一种基于帕金森sMRI影像的病情分类系统、方法、装置，旨在解决现有的病情分类单一的使用CNN或GCN模型，导致分类精度、鲁棒性差以及GCN大多利用手动选取特征构建图数据而造成的局限性问题。本发明系统包括：数据获取模块、特征提取模块、图表征构建模块、图表征更新模块、特征恢复模块、特征分类模块。本发明提升了病情分类的精度、鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113545855A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110605016.5
申请日：2021-05-31
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B34/37
Abstract: 本发明提供一种应用于血管介入手术的力检测系统及方法，该系统包括：力信息采集装置，数据处理装置，以及力信息显示装置；其中：力信息采集装置用于受力将所述力的力信息转化为电信号后发送至所述数据处理装置；所述数据处理装置用于基于电信号，确定力信息的显示信息，并将显示信息发送至所述力信息显示装置；所述力信息显示装置用于显示所述力信息的显示信息。本发明通过力信息采集装置将所述力信息转化为电信号后发送至所述数据处理装置，并通过数据处理装置基于所述电信号确定所述力信息的显示信息，最后显示力信息，以使操作者可以直观获取当前操作施加的力的相关信息，可以使操作者准确判断当前操作的力度大小或方向等是否合适。
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公开(公告)号：CN112294599B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202011192281.7
申请日：2020-10-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于计算机领域，具体涉及一种基于人体参数的训练轨迹生成模型构建方法、系统、装置，旨在为了解决现有下肢康复机器人步态训练轨迹单一问题。本发明方法包括基于输入特征集合、傅里叶系数集合，构建训练样本集；基于所述训练样本集，对预设关节分别进行多个类别回归模型的训练，并选择预测误差最小的回归模型作为对应关节的角度生成模型；将得到的多个关节的角度模型进行组合，得到包含预设关节的人体部位的训练轨迹生成模型。本发明方法构建的训练轨迹生成模型，可以基于使用者具体的人体参数进行差异化训练轨迹的生成。
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公开(公告)号：CN112987917A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110172836.X
申请日：2021-02-08
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种运动想象增强方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：向用户的待训练肢体施加功能电刺激后，采集用户根据运动任务进行运动想象时的脑电信号；对脑电信号进行特征提取，并基于训练好的分类模型对提取得到的脑电特征进行分类，得到运动想象类型分类结果；若运动想象类型分类结果指示用户的运动想象符合运动任务，则基于视觉辅助设备进行视觉反馈，并给予用户功能电刺激进行肌肉反馈。本发明基于视觉辅助设备进行视觉反馈，并给予用户功能电刺激进行肌肉反馈，实现视觉感觉双重反馈，形成闭环的脑机接口，提高了用户的运动想象能力，有助于提高脑机接口的控制能力。
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公开(公告)号：CN110507374B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201910778269.5
申请日：2019-08-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B17/00
Abstract: 本发明属于医疗设备领域，具体涉及一种导丝操控手柄，旨在解决现有技术中血管手术医生手术环境危害大、手术精度差、效率低等问题，本发明提供一种导丝操控手柄，包括导丝平移及反馈模块、导丝旋转模块和本体结构件，所述导丝旋转模块与所述导丝平移及反馈模块连接，且均安装于所述本体结构件；所述导丝旋转模块输出的旋转角度生成导丝的姿态控制信号，用于驱动导丝使其以自身长度方向为轴进行旋转；所述导丝平移及反馈模块输出平移量生成导丝的位移控制信号，用于通过直线运动控制导丝的递送及完成导丝推送过程中为操作者提供力反馈，本发明使医生可以远离辐射区实现远程手术，通过力反馈增强临场感，提高可控性，具有良好的临床实用价值。
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公开(公告)号：CN112494272A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011352104.0
申请日：2020-11-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明属于医疗器械技术领域，具体涉及一种足下垂康复外骨骼机器人及自适应步态辅助控制方法，旨在解决现有技术中无法为足下垂患者提供有效的康复训练的问题。本发明提供的足下垂康复外骨骼机器人，利用感应模块和主控模块记录患者运动学和动力学数据，并通过实时识别人体运动意图控制牵引驱动装置转动以模仿健康人正常步态，实现患侧足部主动康复训练。相比电刺激方法，采用电机辅助患者运动能够使患侧足部达到更加精细的角度位置，同时也更加安全。同时本发明结构简单，重量轻，便于灵活穿戴，能够有效为足下垂患者提供行走助力，辅助其进行足部康复训练。
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