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公开(公告)号：CN103405228B
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201310367307.0
申请日：2013-08-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0488 , A61B5/0408
Abstract: 本发明公开了一种便携式心电及表面肌电测量装置，其包括：供电模块，其用于该测量装置供电；信号采集及预处理模块，其包括至少一个表面肌电通道和心电通道，用于分别采集肌电信号和心电信号，并将其放大和滤波后输出至控制器模块；控制器模块，其用于接收放大和滤波后的所述肌电信号和心电信号，按照设定的采样频率进行采样和AD转换，并去除工频干扰后进行存储；人机接口模块，其用于为用户提供人机交互的接口。本发明公开的上述装置的各部分位于同一装置内，体积小易便携。本发明采用上述技术方案，具有使用方便，可靠性强，电极通用性强的特点，可同时采集表面肌电及心电信号。
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公开(公告)号：CN103405228A
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201310367307.0
申请日：2013-08-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0402 , A61B5/0488 , A61B5/0408
Abstract: 本发明公开了一种便携式心电及表面肌电测量装置，其包括：供电模块，其用于该测量装置供电；信号采集及预处理模块，其包括至少一个表面肌电通道和心电通道，用于分别采集肌电信号和心电信号，并将其放大和滤波后输出至控制器模块；控制器模块，其用于接收放大和滤波后的所述肌电信号和心电信号，按照设定的采样频率进行采样和AD转换，并去除工频干扰后进行存储；人机接口模块，其用于为用户提供人机交互的接口。本发明公开的上述装置的各部分位于同一装置内，体积小易便携。本发明采用上述技术方案，具有使用方便，可靠性强，电极通用性强的特点，可同时采集表面肌电及心电信号。
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公开(公告)号：CN119723675A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202510188801.3
申请日：2025-02-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/042
Abstract: 本发明提供了一种冻结步态评估方法、装置及系统。冻结步态评估方法包括：生成被测对象步态的运动学特征集、动力学特征集、时空参数特征集；分别针对每个特征集，构建用于表征该特征集的属性图并对该属性图进行特征提取，得到对应的图特征以及该特征集中每个步态特征的重要性得分；基于各个特征集对应的权重值，对各个特征集对应的图特征进行融合及特征提取以得到全局特征；将全局特征输入预测模块，得到被测对象的冻结步态严重程度得分；针对每个步态特征，基于该步态特征的归一化后特征值、重要性得分以及所在的特征集对应的权重值，确定该步态特征的步态评分，并基于所有步态特征的步态评分，生成用于表征被测对象的步态模式的雷达图。
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公开(公告)号：CN118141517B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410574299.5
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请公开了一种肘关节增生信息获取方法、装置、介质及设备，涉及生物医学工程技术领域，其中方法包括：基于目标患者的肘关节图像构建目标患者的肘关节模型，并生成肘关节模型的完全伸展准则；基于完全伸展准则控制肘关节模型从肘关节图像中的初始状态运动至完全伸展状态，得到目标患者的第一增生部分；控制肘关节模型从完全伸展状态运动至预设最大屈曲状态，得到目标患者的第二增生部分；基于第一增生部分和第二增生部分进行肘关节碰撞检测，得到目标患者当前肘关节的活动范围。本申请提供的方法和装置，可以获取目标患者肘关节的关节活动情况和增生部分，以根据患者肘关节的实际情况确定待切除的增生部分。
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公开(公告)号：CN117257006A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311561633.5
申请日：2023-11-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A43B17/00 , A43B7/1455 , A43B3/34 , A43B3/48
Abstract: 本发明涉及振动鞋垫技术领域，提供一种振动鞋垫，其中振动鞋垫包括：鞋垫本体；振动发生器，振动发生器包括方波脉冲电路、伪随机白噪声电路、整合电路和振动执行器；方波脉冲电路用于产生方波脉冲信号，伪随机白噪声电路用于产生伪随机白噪声，整合电路用于使用随机共振技术对方波脉冲信号和伪随机白噪声进行组合，得到刺激信号；振动执行器用于基于所述刺激信号控制所述鞋垫本体振动。刺激信号中涵盖了方波脉冲信号和伪随机白噪声的信息，方波脉冲信号和伪随机白噪声的结合可以用于刺激触觉，并且，随机共振技术可以帮助放大刺激信号的功效，并降低VPT水平，从而使得振动鞋垫更加针对糖尿病足等个人病理的设计，改善了患者振动治疗的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116798635B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311076913.7
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H50/30 , A61B5/00 , A61B5/11 , A61B5/22 , A61B5/24 , G16H50/70 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及医疗器械技术领域，提供一种运动功能障碍程度评价模型、评价装置及评价系统，该模型包括：多个单模态评价支路以及跨模态融合支路；多个单模态评价支路分别对应于运动学模态、电生理学模态以及生物力学模态；每个单模态评价支路均包括依次连接的输入单元、注意力网络单元和残差网络单元，每个单模态评价支路中的残差网络单元均与跨模态融合支路连接。该模型可以实现对患病关节的运动功能障碍程度进行多维度评价，进而对关节疾病对象的运动功能障碍程度进行及时、准确、精细、全面的评估，为关节疾病对象的关节功能恢复进展提供便捷高效的分析方法。
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公开(公告)号：CN116798635A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202311076913.7
申请日：2023-08-25
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H50/30 , A61B5/00 , A61B5/11 , A61B5/22 , A61B5/24 , G16H50/70 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及医疗器械技术领域，提供一种运动功能障碍程度评价模型、评价装置及评价系统，该模型包括：多个单模态评价支路以及跨模态融合支路；多个单模态评价支路分别对应于运动学模态、电生理学模态以及生物力学模态；每个单模态评价支路均包括依次连接的输入单元、注意力网络单元和残差网络单元，每个单模态评价支路中的残差网络单元均与跨模态融合支路连接。该模型可以实现对患病关节的运动功能障碍程度进行多维度评价，进而对关节疾病对象的运动功能障碍程度进行及时、准确、精细、全面的评估，为关节疾病对象的关节功能恢复进展提供便捷高效的分析方法。
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公开(公告)号：CN116309699A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310050631.3
申请日：2023-02-01
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本申请提供一种目标对象的连带反应程度的确定方法、装置及设备，涉及图像处理技术领域，应用于终端设备，该方法包括：接收客户端发送的目标视频，所述目标视频为所述客户端对目标对象执行目标动作的过程进行拍摄得到的；根据所述目标视频获取对应的多张目标图像，所述多张目标图像按照在所述目标视频中的时间先后顺序排列；对所述多张目标图像进行特征分析处理，得到所述目标对象的运动特征；根据所述运动特征，确定所述目标对象的连带反应程度。无需人工观察目标对象的运动过程，而是通过客户端拍摄目标视频，然后由终端设备对目标视频进行一系列处理，最终确定目标对象的连带反应程度，其效率较高，对观察者的依赖性大大降低。
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公开(公告)号：CN114788687B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210715591.5
申请日：2022-06-23
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种帕金森肌强直症状量化评估方法和装置，涉及医疗检测与评估技术领域，所述方法包括：获取预处理的用户的多模态检测数据；基于预处理的用户的多模态检测数据，获取用户运动模式；在用户运动模式异常情况下，基于神经传导层量化评估模型，获取神经传导层预测向量；在用户运动模式异常情况下，基于非神经传导层量化评估模型，获取非神经传导层预测向量；将串联的神经传导层预测向量和非神经传导层预测向量输入融合模型，获取帕金森肌强直症状的量化评估值。本发明可实现帕金森患者肌强直症状客观、全面的精准量化评估。
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公开(公告)号：CN114171194B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202111223602.X
申请日：2021-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供帕金森多症状量化评估方法、装置、电子设备、及介质，涉及运动系统定量评估技术领域。所述帕金森多症状量化评估方法包括：对多模态传感数据进行预处理，得到若干运动片段；通过动作识别模型识别出若干运动片段的动作类型结果；根据若干运动片段的动作类型结果，通过若干单症状量化评估模型得到若干单症状量化评估结果；结合若干单症状量化评估结果，通过多症状量化评估模型得到多症状量化评估结果。本发明提供帕金森多症状量化评估方法，能够为医生提供全面客观的多症状量化评估结果，利于医生对患者各种功能的障碍程度和病情的进展实现精确分析和准确判断，从而更好地为患者制作更有针对性的康复训练计划，便于患者进行健康管理。
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