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公开(公告)号：CN111544006B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202010414484.X
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于惯性信号感知识别和帕金森智能医疗技术领域，具体涉及了一种帕金森病人运动障碍量化及识别的可穿戴设备，旨在解决缺少可靠无创的可穿戴设备来准确地实现帕金森病人的运动障碍量化及识别的问题。本发明包括：通过穿戴于被测对象和健康者身体不同侧的手腕惯性测量单元、脚踝惯性测量单元采集手腕运动信号、脚踝运动信号，并提取信号的特征；将提取的特征发送到输出处理终端，通过预设的帕金森病人运动障碍量化及识别方法，获取被测对象的病情程度并输出。本发明结构简单、容易操作、尺寸合适方便佩戴，功耗低，并且结合手腕与脚踝的运动信号，判断结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN111544006A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010414484.X
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于惯性信号感知识别和帕金森智能医疗技术领域，具体涉及了一种帕金森病人运动障碍量化及识别的可穿戴设备，旨在解决缺少可靠无创的可穿戴设备来准确地实现帕金森病人的运动障碍量化及识别的问题。本发明包括：通过穿戴于被测对象和健康者身体不同侧的手腕惯性测量单元、脚踝惯性测量单元采集手腕运动信号、脚踝运动信号，并提取信号的特征；将提取的特征发送到输出处理终端，通过预设的帕金森病人运动障碍量化及识别方法，获取被测对象的病情程度并输出。本发明结构简单、容易操作、尺寸合适方便佩戴，功耗低，并且结合手腕与脚踝的运动信号，判断结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN111544005A
公开(公告)日：2020-08-18
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：CN110960395A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911276720.X
申请日：2019-12-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于医疗器械技术领域，具体涉及一种外骨骼式上肢康复机器人，旨在解决现有技术中上肢康复机器人使用有安全风险，舒适性差，不方便同时施加其他治疗手段的问题。本发明提供一种外骨骼式上肢康复机器人，其包括依次连接的肩关节训练模块、肘关节训练模块、腕关节训练模块，功能全面，能够主动康复训练和被动康复训练，适合各类上肢运动功能障碍的患者使用。本发明基于人体生理学的结构设计，多个关节固定部均可自由调节，能够满足不同上肢长度的患者需求。在使用过程中本发明始终设置于人体下方，对周边环境无干涉，保证安全性的同时提升使用舒适度，本发明在使用过程中同时可以施加手法、电、磁等物理治疗进行辅助康复训练，实用性强。
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公开(公告)号：CN110522447A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910793338.X
申请日：2019-08-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/0476 , A61B5/11 , A61B5/16 , A63B22/06
Abstract: 本发明属于认知及运动康复领域，具体涉及一种基于脑-机接口的注意力调控系统，旨在为了解决现有的康复训练系统不能有效调动患者积极性，患者神经参与度低下，从而导致康复训练效果不明显的问题。本发明包括信号采集装置、中央处理装置、第一目标生成装置、第二目标生成装置、反馈装置。通过信号采集装置采集脑电波数据和参与者的运动状态数据，通过中央处理装置得到第一调整变量和第二调整变量，基于第一调整变量、第二调整变量和运行状态数据分别控制第一目标和第二目标的运行，并将运行状态实时反馈给参与者。本发明能够在康复训练过程中提高训练内容的趣味性和娱乐性，调动患者积极性，提高康复训练效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110123578A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910394716.7
申请日：2019-05-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明实施例涉及医疗谢谢技术领域，解决了无法为足下垂患者提供有效的康复训练问题。本发明实施例公开了一种足下垂康复训练设备，其包括车架组件、控制器和足下垂矫正组件，足下垂矫正组件安装于车架组件，足下垂矫正组件包括小腿固定构件、脚部固定构件和踝关节转动驱动机构，小腿固定构件用于固定患者的小腿，脚部固定构件用于支撑脚部，在踝关节转动驱动机构的驱动下小腿固定构件相对于脚部固定构件绕与脚踝对应的转动轴可转动地安装，踝关节转动驱动机构的控制端与控制器信号连接。本发明的有益效果为：可用于足下垂的康复治疗；根据患者病情定制训练方案；避免训练过程带来的二次伤害。
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公开(公告)号：CN107854277A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711171694.5
申请日：2017-11-21
Applicant: 中国科学院自动化研究所
CPC classification number: A61H1/0218 , A61H1/0285 , A61H2201/1657 , A61H2201/5069 , A61H2205/065 , A63B21/00178 , A63B23/14
Abstract: 本公开提供了一种腕关节康复训练装置，包括：电机；手柄支架，其与所述电机输出轴的第一端连接；齿轮，其与穿过所述手柄支架的所述电机输出轴的第一端连接；圆弧导轨组件，其设置有齿条，所述齿条与所述齿轮相啮合；以及基座，其与所述圆弧导轨组件连接。本公开的有益效果为通过齿轮和齿条配合实现电机扭矩的放大和传递，使得腕关节康复训练装置能够在较小空间内运转，方便使用；通过轴承与导轨相切的结构设计，实现运动过程中的定位，减小摩擦力，消除机构间隙，使运动更加平滑；角度传感器的设置便于检测电机的旋转角度以及人体腕关节的旋转角度。
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公开(公告)号：CN103691059B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201310741779.8
申请日：2013-12-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61N1/36 , A61B5/0488 , A61B5/103
Abstract: 本发明公开了一种基于角度信息与肌电信号反馈控制的电刺激康复装置，该装置包括：多组电刺激通道，每组电刺激通道包括置于相同的肌肉上的多个电极片；肌电信号处理模块，提取电极片采集得到的肌电信号的特征值；角度传输模块，检测下肢运动角度值；控制器，依据下肢运动角度值确定下一步肌肉刺激部位和刺激参数，根据肌电信号特征值修正刺激参数，产生电刺激脉冲；电刺激输出模块，将电刺激脉冲输出至对应的电极片。本发明同时还公开了一种基于角度信息与肌电信号反馈控制的电刺激方法。本发明不仅实现了电刺激的闭环控制，而且充分考虑刺激对肌肉的作用是否有效，使刺激效果始终处于最佳状态，有效减少肌肉疲劳，延长电刺激康复训练时间。
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公开(公告)号：CN119610140A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510154649.7
申请日：2025-02-12
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种外骨骼机器人控制方法、系统、电子设备及存储介质，涉及机器人辅助技术领域，该方法包括：基于目标用户佩戴外骨骼机器人时的步行过程，获取所述目标用户在当前时刻产生的髋关节实际角度数据；确定所述当前时刻对应的髋关节参考角度数据，并根据所述髋关节实际角度数据和所述髋关节参考角度数据，生成所述当前时刻对应的辅助力调整数据；基于所述辅助力调整数据，驱动所述外骨骼机器人的辅助力执行单元产生对应的辅助力。本发明可提供个性化的步态康复训练，同时确保步态康复训练的效率和安全性。
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公开(公告)号：CN117095809B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311366514.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明属于康复训练器械的技术领域，提供了一种康复机器人主动训练柔性控制方法及装置，该康复机器人主动训练柔性控制方法包括：获取多个旋转关节的实时角度和实时角速度；计算实时角度的偏差量，根据第一等效阻抗模型对偏差量和实时角速度进行计算得到第一关节力矩；计算实时角度对应的位移的偏差量，根据第二等效阻抗模型对位移的偏差量和实时角速度对应的速度进行计算和矩阵转换得到第二关节力矩；基于第一关节力矩和第二关节力矩得到第三关节力矩。本发明所述方法能够在不干扰用户自由运动的情况下，保证康复机器人各关节运动的流畅性，提升用户康复训练的安全性，解决了复杂环境模型建模困难和机器人交互体验差的问题。
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