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公开(公告)号：CN115083566A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210762625.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别模型；基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图；其中运动意图识别网络包括双流Transformer编码器、长短序列特征交叉注意力模块、多尺度特征融合模块以及运动意图分类模块；双流Transformer编码器包括多头注意力机制；还公开了基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN115050452B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210759790.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H20/30 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06N3/084 , A61B5/00 , A61B5/397
Abstract: 本发明公开了一种通用肌电运动意图识别模型构建方法，包括：采集多个用户的肌电信号，并分别进行预处理；基于预处理后的多个用户的肌电信号进行多用户个性特征提取；基于提取的多用户个性特征进行多用户共性特征提取，基于多用户共性特征以及多用户个性特征构建深度广义相关性分析模型；采集新用户的肌电信号特征，基于深度广义相关性分析模型提取新用户的共性特征，与多用户共性特征进行用户共性特征融合，获得融合特征；基于融合特征构建通用模型数据集，输入运动意图分类网络中进行学习获得通用识别模型构建参数；基于通用识别模型构建参数构建通用肌电运动意图识别模型。还公开了对应的模型构建系统、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN115177273B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202210759783.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: A61B5/389 , A61B5/00 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多头再注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于多头再注意力机制的运动意图识别模型；基于所述运动意图识别模型确定所述脑卒中患者的运动意图。还公开了基于双流Transformer编码器和多头再注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN115024735B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202210762619.0
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动意图识别模型的脑卒中患者康复方法，用于重度患者的镜像治疗以及中度和轻度患者的助动治疗，包括：脑卒中患者将患侧手固定在康复辅具中；并将肌电采集传感器固定在重度患者的健侧手的对应位置以及中度或轻度脑卒中患者的患侧手的对应位置；根据提示进行相应的运动，肌电采集传感器采集健侧手或患侧手的肌电信号；基于肌电信号建立运动意图识别模型；基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图；基于脑卒中患者的运动意图控制康复辅具做出对应的动作，完成一次患侧手的康复运动；多次重复，完成患侧手的康复运动。本发明能高准确率地识别患者运动意图，从而帮助患者进行有效的主动康复治疗。
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公开(公告)号：CN115050452A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210759790.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种通用肌电运动意图识别模型构建方法，包括：采集多个用户的肌电信号，并分别进行预处理；基于预处理后的多个用户的肌电信号进行多用户个性特征提取；基于提取的多用户个性特征进行多用户共性特征提取，基于多用户共性特征以及多用户个性特征构建深度广义相关性分析模型；采集新用户的肌电信号特征，基于深度广义相关性分析模型提取新用户的共性特征，与多用户共性特征进行用户共性特征融合，获得融合特征；基于融合特征构建通用模型数据集，输入运动意图分类网络中进行学习获得通用识别模型构建参数；基于通用识别模型构建参数构建通用肌电运动意图识别模型。还公开了对应的模型构建系统、电子设备以及计算机可读存储介质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115054903A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210759811.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种用于脑卒中患者主动康复的虚拟游戏康复系统，包括：训练记录模块，游戏场景模块、游戏康复训练模块和评估模块；训练记录模块包括训练时间记录模块，训练完成情况记录模块，训练分数记录模块及完成次数记录模块；游戏场景模块包括游戏场景搭建模块，游戏场景存储模块及游戏场景调度模块；游戏康复训练模块包括手势读取模块和游戏操作模块；评估模块用于从多个维度的评价指标评价脑卒中患者康复状态，并根据康复状态动态调整个性化游戏康复方案，评估模块包括生物信号采集模块、生物信号处理模块、评估计算模块以及执行模块。还公开了对应的虚拟游戏康复方法、电子设备以及计算机可读存储介质，不仅康复训练效果好，趣味性也较高。
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公开(公告)号：CN114446011B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202210173119.3
申请日：2022-02-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于肌电信号的智能溺水报警方法与系统，包括：数据采集模块、肌电信号预处理模块、肌电信号特征提取模块、肌电信号分类模块、肌电信号状态分析模块、报警器模块、气囊弹出模块和中央救援云平台模块；本发明根据肌电信号具有在一定程度上预测使用者意图与肌肉疲劳的特点，通过采集不同肌肉部位的多路肌电信号，将多路肌电信号进行处理分析进而获取溺水状态，实现准确率高且实时性好的溺水状态判断。基于自动充气式的弹出气囊，解决了现有溺水救援产品救援不及时，成功率低的问题。本发明的穿戴式防水肌电信号采集装置与自救装置，应用不受场景限制，解决了开放性水域救援盲区的问题，提升救援成功率。
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公开(公告)号：CN115083566B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202210762625.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16H20/30 , A61B5/00 , A61B5/369 , A61B5/389 , G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别模型；基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图；其中运动意图识别网络包括双流Transformer编码器、长短序列特征交叉注意力模块、多尺度特征融合模块以及运动意图分类模块；双流Transformer编码器包括多头注意力机制；还公开了基于双流Transformer编码器和多头注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN115177273A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210759783.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多头再注意力机制的运动意图识别方法，包括：获取脑卒中患者佩戴的可穿戴设备采集的多组样本信息，每组样本信息包括样本肌电信号、惯性测量信号和/或样本脑电信号；基于每组样本信息建立基于多头再注意力机制的运动意图识别模型；基于所述运动意图识别模型确定所述脑卒中患者的运动意图。还公开了基于双流Transformer编码器和多头再注意力机制的运动意图识别系统、该运动意图识别方法在脑卒中患者的镜像治疗和/或助动治疗中的应用、电子设备以及计算机可读存储介质。
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公开(公告)号：CN115024735A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210762619.0
申请日：2022-06-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于运动意图识别模型的脑卒中患者康复方法，用于重度患者的镜像治疗以及中度和轻度患者的助动治疗，包括：脑卒中患者将患侧手固定在康复辅具中；并将肌电采集传感器固定在重度患者的健侧手的对应位置以及中度或轻度脑卒中患者的患侧手的对应位置；根据提示进行相应的运动，肌电采集传感器采集健侧手或患侧手的肌电信号；基于肌电信号建立运动意图识别模型；基于运动意图识别模型确定脑卒中患者的运动意图；基于脑卒中患者的运动意图控制康复辅具做出对应的动作，完成一次患侧手的康复运动；多次重复，完成患侧手的康复运动。本发明能高准确率地识别患者运动意图，从而帮助患者进行有效的主动康复治疗。
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