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公开(公告)号：CN113995626B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202111434197.6
申请日：2021-11-29
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司 , 上海电机学院
Abstract: 一种用于下肢康复的机器人，包括底架，底架上铰接有一个活动架，活动架的一侧设置有两个下肢运动机构，任意一个下肢运动机构均各自包括一个电机，电机固定设置在活动架的一侧，电机的下方设置有一个固定座，固定座中转动连接有一个第一丝杆，电机的输出轴的下端与第一丝杆的上端连接，第一丝杆的下方设置有一个导向座，导向座中设置有一个导向孔，导向孔内设置有一个活动杆，活动杆与导向孔构成滑动副，活动杆的上端面中设置有一个第一螺纹孔。本发明旨在以减重步态训练方法为技术出发点，通过肌电信号分析后进行生物反馈自主控制，研制一款下肢康复系统样机，实现对不同体态、不同身高病人下肢的主动治疗和被动治疗。
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公开(公告)号：CN119939303A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411884218.8
申请日：2024-12-20
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
IPC: G06F18/24 , A61B5/00 , A61B5/389 , A61B5/397 , A61B5/11 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及声纹识别领域，公开了一种基于表面肌电信号的上肢动作分类识别方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：信号分解：将表面肌电信号进行信号分解，得到不同子信号，所述信号分解部署在边缘设备上；模型构建：针对所述每个子信号，构建一个独立的1D‑CNN子模型，根据所述每个子信号的权重计算得到融合特征，得到1D‑CNN模型；模型训练：将训练数据集划分为训练集和验证集，对所述1D‑CNN模型进行训练，得到训练好的1D‑CNN模型；分类识别：对于新输入的原始表面肌电信号进行同样的信号分解，使用所述训练好的1D‑CNN模型进行上肢动作分类识别，所述分类识别在云端服务器完成。本发明通过采用信号分解部署在边缘设备上，解决了上肢动作分类的实时性问题。
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公开(公告)号：CN115517689A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211081349.3
申请日：2022-09-06
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于脊柱手术术中的神经电生理监测装置及方法。一种用于脊柱手术术中的神经电生理监测装置，所述监测装置包括脑电监测模块、术中神经刺激监测模块、同步信号模块、异常电生理事件警示模块，所述脑电监测模块用于接收患者术中脑电波数据，所述术中神经刺激监测模块用于监测诱发电位数据以及用于对术中患者进行SEP和/或MEP刺激，所述同步信号模块用于同步脑电波数据和诱发电位数据，所述异常电生理事件警示模块根据脑电波数据和诱发电位数据进行异常电生理事件警示。本发明采用的技术方案，可以实现术中神经监测、并能及早发现新的神经功能障碍，以便及时纠正病因。本发明的脑电监测方法也能准确记录手术过程中发生的不良反应，从而进行回顾性分析。
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公开(公告)号：CN113712541B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111031499.9
申请日：2021-09-03
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多传感器动作识别的康复方法及系统，具体包括以下步骤：样本数据获得步骤：获取康复动作的加速度样本数据，并将所述加速度样本数据加入数据库中；局部特征获取步骤：根据数据库中的加速度样本数据，采用CART决策树做分类训练，获得多个局部特征；动作识别步骤：根据同步获取加速度信号数据和表面肌电信号数据，根据多个局部特征和表面肌电信号数据的单维特征，实现动作的识别；补偿步骤：根据识别的动作和表面肌电信号数据，实施肌电补偿。本发明采用人体意图识别用到的多传感器数据融合算法，使用全连接层将所有局部特征重新通过矩阵组装成完整的一维特征，最后使用soft‑max层将一维特征映射成概率，完成分类。
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公开(公告)号：CN113712574B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202111031487.6
申请日：2021-09-03
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种脑电生物反馈得康复方法及系统，具体包括以下步骤：获得参考信号REF(n)，参考信号长度大概为诱发电位信号长度的50‑100倍；采集目标诱发电位信号X(n)；通过IIR干扰相消算法，得到最接近诱发电位信号；消除的最接近诱发电位信号中的高频和低频噪声，得到诱发电位信号EP(n)。将诱发电位信号序列EP(n)按下述频率分段：得到分段诱发电位信号；将分段诱发电位信号进行小波变换、加窗处理，得到分段诱发电位数据，根据分段诱发电位数据进行动作分类识别，根据识别到的动作实施FES电刺激，并进行视频反馈。本发明的康复系统中大脑参与自主康复过程，能够缩短康复时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113712541A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111031499.9
申请日：2021-09-03
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于多传感器动作识别的康复方法及系统，具体包括以下步骤：样本数据获得步骤：获取康复动作的加速度样本数据，并将所述加速度样本数据加入数据库中；局部特征获取步骤：根据数据库中的加速度样本数据，采用CART决策树做分类训练，获得多个局部特征；动作识别步骤：根据同步获取加速度信号数据和表面肌电信号数据，根据多个局部特征和表面肌电信号数据的单维特征，实现动作的识别；补偿步骤：根据识别的动作和表面肌电信号数据，实施肌电补偿。本发明采用人体意图识别用到的多传感器数据融合算法，使用全连接层将所有局部特征重新通过矩阵组装成完整的一维特征，最后使用soft‑max层将一维特征映射成概率，完成分类。
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公开(公告)号：CN115444436B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202211019617.9
申请日：2022-08-24
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种微弱表面肌电信号中的工频干扰消除方法。所述消除方法包括以下步骤：获取微弱表面肌电原信号；将微弱表面肌电原信号按照固定时间间隔采样，得到表面肌电采样信号，所述采样时钟与工频干扰严格同步；将表面肌电采样信号分组组成多组表面肌电采样分组信号；将多组表面肌电采样分组信号进行滤波处理，拼合成为工频干扰信号；从微弱表面肌电原信号中减去工频干扰信号，得到消除工频干扰后的信号。本发明通过计算表面肌电信号，可以实现工频干扰同步采样。通过计算变化率，实现了采样数据的剔除，解决了表面肌电检测中工频干扰变化大的情况。
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公开(公告)号：CN115517689B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211081349.3
申请日：2022-09-06
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于脊柱手术术中的神经电生理监测装置及方法。一种用于脊柱手术术中的神经电生理监测装置，所述监测装置包括脑电监测模块、术中神经刺激监测模块、同步信号模块、异常电生理事件警示模块，所述脑电监测模块用于接收患者术中脑电波数据，所述术中神经刺激监测模块用于监测诱发电位数据以及用于对术中患者进行SEP和/或MEP刺激，所述同步信号模块用于同步脑电波数据和诱发电位数据，所述异常电生理事件警示模块根据脑电波数据和诱发电位数据进行异常电生理事件警示。本发明采用的技术方案，可以实现术中神经监测、并能及早发现新的神经功能障碍，以便及时纠正病因。本发明的脑电监测方法也能准确记录手术过程中发生的不良反应，从而进行回顾性分析。
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公开(公告)号：CN115444436A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211019617.9
申请日：2022-08-24
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种微弱表面肌电信号中的工频干扰消除方法。所述消除方法包括以下步骤：获取微弱表面肌电原信号；将微弱表面肌电原信号按照固定时间间隔采样，得到表面肌电采样信号，所述采样时钟与工频干扰严格同步；将表面肌电采样信号分组组成多组表面肌电采样分组信号；将多组表面肌电采样分组信号进行滤波处理，拼合成为工频干扰信号；从微弱表面肌电原信号中减去工频干扰信号，得到消除工频干扰后的信号。本发明通过计算表面肌电信号，可以实现工频干扰同步采样。通过计算变化率，实现了采样数据的剔除，解决了表面肌电检测中工频干扰变化大的情况。
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公开(公告)号：CN113712574A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111031487.6
申请日：2021-09-03
Applicant: 上海诺诚电气股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种脑电生物反馈得康复方法及系统，具体包括以下步骤：获得参考信号REF(n)，参考信号长度大概为诱发电位信号长度的50‑100倍；采集目标诱发电位信号X(n)；通过IIR干扰相消算法，得到最接近诱发电位信号；消除的最接近诱发电位信号中的高频和低频噪声，得到诱发电位信号EP(n)。将诱发电位信号序列EP(n)按下述频率分段：得到分段诱发电位信号；将分段诱发电位信号进行小波变换、加窗处理，得到分段诱发电位数据，根据分段诱发电位数据进行动作分类识别，根据识别到的动作实施FES电刺激，并进行视频反馈。本发明的康复系统中大脑参与自主康复过程，能够缩短康复时间。
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