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公开(公告)号：CN114943997A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210544094.3
申请日：2022-05-18
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/774 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及基于注意力和神经网络的脑卒中患者表情分类算法，包括以下步骤：A、建立卒中患者表情数据库；a1、抽调全国范围内，大量患者，作为样本，拍摄样本各种表情图；a2、将所有表情图上传到系统中心；a3、读取待识别的目标图像；a4、利用Dlib正向人脸检测器进行检测；a5、得到返回的人脸特征的图片；a6、获取人脸并且裁剪出人脸；a7、将人脸作为单条数据存入数据库。基于通道注意力机制和图卷积神经网络的面部表情识别方法，能够提高面部表情识别的识别精度和识别速度，通过深度学习脑卒中表情反应特征来进行训练过程中的表情识别分类，从而达到高效便捷地脑卒中患者的训练过程中情绪，并且及时发现，实现医疗智能化的目的。
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公开(公告)号：CN114943997B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210544094.3
申请日：2022-05-18
IPC分类号： G06V40/16 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/80
摘要： 本发明涉及基于注意力和神经网络的脑卒中患者表情分类算法，包括以下步骤：A、建立卒中患者表情数据库；a1、抽调全国范围内，大量患者，作为样本，拍摄样本各种表情图；a2、将所有表情图上传到系统中心；a3、读取待识别的目标图像；a4、利用Dlib正向人脸检测器进行检测；a5、得到返回的人脸特征的图片；a6、获取人脸并且裁剪出人脸；a7、将人脸作为单条数据存入数据库。基于通道注意力机制和图卷积神经网络的面部表情识别方法，能够提高面部表情识别的识别精度和识别速度，通过深度学习脑卒中表情反应特征来进行训练过程中的表情识别分类，从而达到高效便捷地脑卒中患者的训练过程中情绪，并且及时发现，实现医疗智能化的目的。
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公开(公告)号：CN110496371B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201910833646.0
申请日：2019-09-04
申请人： 上海大学
IPC分类号： A63B23/16
摘要： 本发明公开了一种康复训练装置。该装置包括：底板、磁感应式木块、中间挡板、单片机以及磁簧开关；所述底板上设置有圆形凹槽和矩形凹槽，所述矩形凹槽位于所述底板的中间位置；所述磁簧开关设置在所述圆形凹槽的底部；所述磁感应式木块设置在所述圆形凹槽内；所述中间挡板设置在所述矩形凹槽内；所述磁感应木块位于所述中间挡板的同一侧；所述单片机与所述磁簧开关连接，所述单片机用于检测所述磁簧开关的状态以及用于记录所述磁感应式木块的移动时间。本发明针对康复程度不同的患者设计了不同的难度等级，能够更加合理的、有效的对患者进行康复训练。
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公开(公告)号：CN110496371A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910833646.0
申请日：2019-09-04
申请人： 上海大学
IPC分类号： A63B23/16
摘要： 本发明公开了一种康复训练装置。该装置包括：底板、磁感应式木块、中间挡板、单片机以及磁簧开关；所述底板上设置有圆形凹槽和矩形凹槽，所述矩形凹槽位于所述底板的中间位置；所述磁簧开关设置在所述圆形凹槽的底部；所述磁感应式木块设置在所述圆形凹槽内；所述中间挡板设置在所述矩形凹槽内；所述磁感应木块位于所述中间挡板的同一侧；所述单片机与所述磁簧开关连接，所述单片机用于检测所述磁簧开关的状态以及用于记录所述磁感应式木块的移动时间。本发明针对康复程度不同的患者设计了不同的难度等级，能够更加合理的、有效的对患者进行康复训练。
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公开(公告)号：CN106821388A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611260191.0
申请日：2016-12-30
申请人： 上海大学
CPC分类号： A61B5/1116 , A61B5/4848
摘要： 本发明公开了一种脑卒中病人下肢康复定量评估方法，涉及动作捕捉技术及其在评估肢体功能康复中的应用，具体涉及一种基于步速、步频、左右步幅差、健侧患侧支撑相比值和患侧健侧摆动相比值开发的下肢功能康复定量评估方法。其包含：一套全身动作捕捉和显示系统，一种下肢功能康复定量评估方法。本发明摒弃了传统康复医学所采用的观察和量表方式评估病人下肢康复程度的方法，将信息技术和医学结合在一起，通过全身动作捕捉系统分析双足运动的步态参数，并以病人的健侧脚作为对比对象，用评级的方式定量地评估脑卒中病人下肢运动机能的改善程度，对人体健康恢复和临床医学具有重要的意义和价值。
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公开(公告)号：CN105902273A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610218590.4
申请日：2016-04-11
申请人： 上海大学
CPC分类号： A61B5/1071 , A61B5/11 , A61B5/1118
摘要： 本发明涉及一种基于人手“尺偏”动作的手功能康复定量评估方法。结合现有的计算机视觉及光学动作捕捉技术，并结合计算机智能计算，实时捕捉并处理手部从手指到手掌、手腕的各个关节点三维空间数据，并以患者的健康手为对比对象，以恢复百分比的得分形式给出患者在整个康复训练过程中针对尺偏动作的定量描述，并结合手部运动的速度、加速度等信息辅助医生进行病情诊断，通过一段时间的连续评估，让医生和患者明确了解患手在这一段时间内定量的康复程度变化。
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公开(公告)号：CN114429659A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210087537.0
申请日：2022-01-25
申请人： 上海大学
摘要： 本发明公开的一种基于自注意力的卒中患者表情识别方法及系统，包括：获取卒中患者表情数据集，构建基于ViT的表情识别模型，通过人脸表情数据集和所述卒中患者表情数据集对所述基于ViT的表情识别模型进行训练，通过训练好的基于ViT的表情识别模型识别卒中患者表情的类别。本发明通过构建基于ViT的表情识别模型，以人脸表情数据集作为输入进行预训练得到预训练模型后，再以卒中患者表情数据集增强后的数据集为输入对预训练模型进行训练，使得基于ViT的表情识别模型能够识别轻量级卒中患者表情。
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公开(公告)号：CN113040709B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202110225673.7
申请日：2021-03-01
申请人： 上海大学
IPC分类号： A61B5/00
摘要： 本发明涉及一种感觉功能测试装置，包括：主控操作模块和手持式测试模块；所述主控操作模块与所述手持式测试模块连接；所述手持式测试模块包括步进电机和两个测试针头；所述步进电机与所述主控操作模块连接；所述测试针头设于所述步进电机上；所述步进电机用于调整两个所述测试针头之间的距离；所述测试针头用于测试患者的感知状态；所述感知状态包括当前测试距离下所述患者有感觉和当前测试距离下所述患者无感觉；所述主控操作模块用于控制所述手持式测试装置调整两个所述测试针头之间的距离。本发明实现了自动化测试，缩短了测试时间。
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公开(公告)号：CN106821387A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201611259711.6
申请日：2016-12-30
申请人： 上海大学
摘要： 本发明公开了一种利用动作捕捉传感器的下肢康复程度定量评估系统及评估方法，包含一套动作捕捉传感器和显示系统，还包括动作捕捉传感设备和自动化智能计算机系统。本发明利用传感器动作捕捉装置和方法，解决当前下肢康复程度评估所测参数类型有限并且精度很差的缺点，同时用定量的数据来验证上下肢一体化这一概念。本发明定量评估过程中能实时在屏幕上显示出患者驱动的三维人体模型，有助于病人在这一过程中对自己姿势的自我矫正，对人体健康恢复和临床医学具有重要的意义和价值。
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公开(公告)号：CN105832343B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201610338160.6
申请日：2016-05-22
申请人： 上海大学
摘要： 本发明公开了一种多维视觉手功能康复定量评估系统和评估方法，该系统包括光学动作捕捉设备、视频捕捉设备、手动能定量评估系统、交互式触摸屏、采集平台，光学动作捕捉设备通过智能算法实时获取手指、手掌和手腕各个关节点的三维空间数据和运动矢量信息，所述光学动作捕捉设备输出运动参数输入到所述手功能定量评估系统，所述手功能定量评估系统对数据进行预处理，预处理结果进行筛选并存储到数据库中，并针对不同评估动作的评估方案给出评估结果。本发明能够提高患者手部关节的三维空间参数计算精度，将计算机视觉技术与光学智能动作捕捉相结合，给出更为精确的定量康复评估数据，辅助医生进行病人康复诊断。
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