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公开(公告)号：CN115116143B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211051271.0
申请日：2022-08-30
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及运动捕捉技术领域，提供一种运动捕捉方法、装置、系统、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取双目摄像头拍摄得到的第一图像序列和第二图像序列；基于第一图像序列和第二图像序列中同一时刻的图像中各反光标记球的二维坐标，确定各时刻下的各反光标记球的三维坐标；基于各时刻下的各反光标记球的三维坐标之间的变化，划分步态周期；基于任一步态周期中脚与地面接触时刻下各反光标记球的三维坐标，确定任一步态周期中人体矢状面的位置；确定待检测人员在任一步态周期中矢状面上的关节角度。本发明实施例提供的运动捕捉方法、装置、系统、电子设备和存储介质，成本低，操作简单，可移动性强，有助于提高在临床上的普及度。
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公开(公告)号：CN115105062A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202211037597.8
申请日：2022-08-29
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及康复医疗技术领域，提供一种髋膝关节协调性评估方法、装置、系统和存储介质，包括根据健康者的髋膝关节角度循环曲线生成参考髋膝关节角度循环曲线，基于动态时间规划算法计算出患者的髋膝关节角度循环曲线与参考髋膝关节角度循环曲线之间的最短匹配路径，并将最短匹配路径进行可视化显示，由此通过可视化可以直观地反映出髋膝关节协调性差异；并基于形状上下文算法计算以上两条循环曲线之间的代价矩阵，由此可以通过最短匹配路径与代价矩阵获得髋膝关节角度循环曲线与参考髋膝关节角度循环曲线之间的形状特征偏差，进而基于形状特征偏差的平均值进行协调性评估，从而实现进行髋膝关节协调性的定量评估的目的。
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公开(公告)号：CN114788687A
公开(公告)日：2022-07-26
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：CN114782497A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210695009.3
申请日：2022-06-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种运动功能分析方法和电子设备，涉及大数据处理技术领域。该方法包括：采集目标用户执行预设动作指令的动作视频，所述动作视频中包括多个视频帧；提取每个所述视频帧中骨骼节点的三维坐标，基于所述三维坐标确定所述动作视频的动作中心帧，基于所述动作中心帧从所述动作视频中提取预设数量个视频帧，作为样本视频帧；基于所述样本视频帧中骨骼节点的三维坐标，确定所述样本视频帧的坐标矩阵，并基于所述样本视频帧中骨骼节点的三维坐标，确定所述骨骼节点处的角度，获得角度矩阵；将所述坐标矩阵与所述角度矩阵输入预设的检测模型中，得到所述目标用户的运动功能分析结果。本发明能够快速准确地评估用户的运动功能状况。
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公开(公告)号：CN114141369A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111222314.2
申请日：2021-10-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了痉挛程度计算的方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取患者的动力学特征以及电生理学特征；将动力学特征以及电生理学特征输入至训练好的痉挛程度计算模型，得到痉挛程度计算结果；其中，训练好的痉挛程度计算模型为利用不同患者的动力学特征、电生理学特征以及对应的痉挛程度标签进行训练后得到。本发明针对患者患侧肢体在被动牵拉运动中的动力学特征以及电生理学特征，通过痉挛程度计算模型对造成痉挛症状的神经成分和非神经成分进行独立分析，实现对患者痉挛程度的全面客观分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113555091B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111108856.7
申请日：2021-09-22
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G16H30/20 , G16H30/40 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , A61B5/055 , A61B5/00
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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公开(公告)号：CN111544004A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010411781.9
申请日：2020-05-15
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B5/11 , A61B5/0488 , A61B5/00
Abstract: 本发明属于数据分析领域，具体涉及一种脑卒中患者运动功能检测系统、方法、装置。本发明系统基于被测对象手臂的多个运动片段的运动学和生理学模态的数据，利用运动协同分析方法和多模态数据融合技术，通过三个分类器进行递进分类，实现了对脑卒中偏瘫患者的运动功能进行全面的分析检测，提高了脑卒中患者运动功能检测的准确度。
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公开(公告)号：CN119723675B
公开(公告)日：2025-05-20
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：CN119610140B
公开(公告)日：2025-05-13
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：CN119202469B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411709986.X
申请日：2024-11-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种细粒度的髋膝关节协调性评估方法、装置和系统，属于疾病诊断技术领域，其中方法包括：确定健康者的参考髋膝关节角度循环图和参考足底压力曲线图，获取患者的目标髋膝关节角度循环图和目标足底压力曲线图；基于动态时间规划‑形状上下文算法，计算目标髋膝关节角度循环图的全局形状偏差评估值；基于目标足底压力曲线图，将目标髋膝关节角度循环图划分为多个步态时相；基于动态时间规划‑形状上下文算法，计算每一步态时相的目标子髋膝关节角度循环图的形状偏差评估值；根据全局形状偏差评估值和每一步态时相的形状偏差评估值，对患者的髋膝关节协调性进行评估。本发明能够对髋膝关节协调性进行细粒度评估，提高了评估的精确度。
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