[发明专利]基于多模态刺激和神经网络的手部训练评估方法和设备在审
| 申请号： | 202310138552.8 | 申请日： | 2023-02-20 |
| 公开（公告）号： | CN116269444A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 刘思宇;马凌飞;张德雨;刘梦真 | 申请（专利权）人： | 刘思宇 |
| 主分类号： | A61B5/377 | 分类号： | A61B5/377;A61B5/372;A61B5/378;A61B5/38;A61B5/383;G06F18/213;G06F18/24;G06F18/241;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
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| 地址： | 100081 北京市海淀*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态刺激和神经网络的手部训练评估方法和设备，其中方法包括：采集用户的脑电信号；为用户呈现多模态的康复训练刺激；云端分析模块进行分析得到用户的控制意图及大脑状态指标；由手部外骨骼带动用户的手指进行康复训练；通过神经网络算法给出用户运动能力的量化评价指标，从而实现用户手指部位的康复训练。本申请结合了脑机接口、多模态反馈和机器人技术等多种技术手段，通过多模态刺激和神经网络模型解决了实际应用中存在的用户交互体验低、控制准确率低和控制延迟高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 刺激 神经网络 训练 评估 方法 设备 | ||
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- 一种自适应滤波的TMS诱发电位提取装置-202111316934.2
- 谭波;徐萍;李凌 - 电子科技大学
- 2021-11-09 - 2022-02-15 - A61B5/377
- 本发明公开了一种自适应滤波的TMS诱发电位提取装置，属于生物医学信号处理领域。首先通过脑电测试系统获得静息态下多通道的脑电原始混合信号，其中在脑电数据采集过程中某个时刻进行单脉冲经颅磁刺激，从而获得自发脑电和单脉冲TMS刺激诱发电位的脑电信号；为了提取TMS刺激所诱发的各种微弱成分，先将记录的脑电信号进行去漂移等预处理，然后再融合独立成分分析(ICA)和支持向量机分类算法(SVM)自动有效地去除脑电信号中的TMS脉冲、眼电、肌电等伪迹成分，最后通过LMS自适应线性增强和自适应线性抵消滤波方式提取单脉冲TMS刺激所产生的TEPs信号。本发明与常规ICA提取方式相比，在没有足够先验知识和较少重复实验次数的情况下就能有效地提取更准确更稳定的TMS刺激诱发成分。
- 脑机接口信号的分析方法、系统、介质及设备-201910223220.3
- 王振宇;张敏;胡宏林;周婷;徐天衡;欧阳玉玲;沈芳菲 - 中国科学院上海高等研究院
- 2019-03-22 - 2022-02-11 - A61B5/377
- 本发明提供一种脑机接口信号的分析方法、系统、介质及设备，脑机接口信号的分析方法包括：获取若干个刺激目标，根据所述刺激目标采集对应的脑电信号；将所述脑电信号与若干个预存期望信号进行一一对应的特征系数判别分析，以得到判别分析结果；将所述空间强度分布系数与若干个预存训练数据进行比对，得到同一个刺激目标下所述空间强度分布系数与该刺激目标对应的训练数据的一空间特征概率系数；将若干个所述刺激目标对应的频率特征系数和空间特征概率系数进行加权处理，将所述加权处理结果的最大值对应的刺激目标作为检测结果。本发明提供了一种新的脑机接口的刺激范式和相应检测算法设计，提高了刺激目标识别的准确率，从而提高了脑机接口的整体通信速率。
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