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申请/专利权人：长春工业大学
申请日：2024-05-29
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118252497A
主分类号：A61B5/11
分类号：A61B5/11;A61B5/397;A61B5/00;G06F18/10;G06F18/213;G06F18/2411;G06F18/25;G16H50/30
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及上肢运动功能评估领域，具体公开了一种基于多模态特征融合的上肢功能评估方法与系统。针对目前对脑卒中患者的上肢功能评估倾向主观性的问题，设计了一种基于多模态特征融合的上肢功能评估方法。该方法包括以下步骤：a.采集受试者在目标导向运动过程中的上肢表面肌电信号、腕关节运动轨迹和关节角度数据；b.对数据进行数据预处理；c.提取预处理的表面肌电信号与腕关节运动轨迹时域特征和表面肌电信号与关节角度的量化特征，构建多模态特征融合数据集；d.使用支持向量机算法构建上肢运动功能评估模型；e.根据所述评估模型对受试者的病理和正常运动模式进行定性分类并输出上肢运动功能分数。
主权项：1.基于多模态特征融合的上肢功能评估方法，其特征在于，所述方法包括：a.采集受试者在目标导向运动过程中的上肢表面肌电信号、腕关节运动轨迹和关节角度，得到原始数据；b.对原始数据进行数据预处理；c.对预处理的表面肌电信号与腕关节运动轨迹提取时域特征，将表面肌电信号和关节角度分别进行量化得到各模态的量化特征，构建多模态特征融合数据集；d.根据所述多模态特征融合数据集，构建基于支持向量机算法的上肢运动功能评估模型；e.依据所述评估模型对受试者的病理和正常运动模式进行定性分类并输出上肢运动功能分数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长春工业大学 基于多模态特征融合的上肢功能评估方法与系统
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