基于可视图符号网络和宽度学习的新型脑控智能康复系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010364687.2
IPC分类号：G16H20/30;A61B5/0476;G06K9/00;G06N3/04
申请日期：
2020-04-30
申请人：
天津大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于可视图符号网络和宽度学习的新型脑控智能康复系统
申请号	CN202010364687.2	申请日期	2020-04-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-25	公开/公告号	CN111584028A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G16H20/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G16 特别适用于特定应用领域的信息通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H 医疗保健信息学，即专门用于处置或处理医疗或健康数据的信息和通信技术〔ICT〕〔2018.01〕 G16H20/00 特别适用于治疗或健康改善计划的ICT，例如用于处理处方，用于引导治疗或监测患者对医嘱的执行〔2018.01〕 G16H20/30 与物理治疗或行为有关，例如物理治疗，穴位按压或锻炼〔2018.01〕	IPC分类号	G;1;6;H;2;0;/;3;0;;;A;6;1;B;5;/;0;4;7;6;;;G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4查看分类表>
申请人	天津大学	申请人地址	天津市南开区卫津路92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津大学	当前权利人	天津大学
发明人	高忠科;吕冬梅;党伟东;马超
代理机构	天津市北洋有限责任专利代理事务所	代理人	杜文茹

摘要

一种基于可视图符号网络和宽度学习的新型脑控智能康复系统，被试者观看手部握拳与伸展动作视频进行运动想象，脑电信号采集设备采集被试者的运动想象EEG脑电信号；运动意图识别模块对获得的运动想象EEG脑电信号进行预处理，构建水平可视图网络，建单层符号网络，提取单层符号网络的六个网络指标，并构成六维特征向量，将六维特征向量输入到宽度学习模型中实现握拳运动想象EEG脑电信号与手部伸展运动想象EEG脑电信号的有效分类与辨识，将分类结果传输到脑控智能康复系统，脑控智能康复系统基于所述运动意图协助被试者进行上肢康复训练。本发明可以帮助上肢运动通路损伤以致于活动受限的脑卒中患者进行康复训练，逐渐恢复他们的活动能力。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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