[发明专利]基于人工神经网络的上肢建模方法及运动机能评估系统在审
| 申请号： | 201910395151.4 | 申请日： | 2019-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN110197727A | 公开（公告）日： | 2019-09-03 |
| 发明（设计）人： | 黄东锋 | 申请（专利权）人： | 中山大学附属第一医院;广东中大新华人文与健康科学研究院;广东省中医院(广州中医药大学第二附属医院;广州中医药大学第二临床医学院;广东省中医药科学院);中山大学附属第七医院(深圳) |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G06N3/08;G16H50/30;G16H50/20 |
| 代理公司： | 北京科家知识产权代理事务所(普通合伙) 11427 | 代理人： | 何志铿 |
| 地址： | 510080 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于人工神经网络的上肢建模方法及运动机能评估系统，建模方法首先通过大量正常人体上肢旋转运动数据建立并训练人工神经网络，人工神经网络完成后再通过采集建模对象的上肢旋转运动数据，将运动数据作为人工神经网络的输入，由人工神经网络输出模型参数并建立模型；所述的上肢运动数据包括：手部位姿位置、手部位姿速度和手臂长度；所述的模型参数包括：手臂旋转角度和手臂旋转速度。评估系统包括移动客户端和云端后台，移动客户端可以安装在手机和电脑等智能设备上，其利用建模方法建立标准模型，将标准模型和实际模型进行对比，根据对比误差评估运动机能。本发明提供的方法和系统具有使用便捷及评估准确的优点。 | ||
| 搜索关键词： | 人工神经网络 上肢 建模 评估系统 运动机能 移动客户端 手臂 标准模型 对比误差 建立模型 建模对象 模型参数 上肢运动 实际模型 输出模型 数据包括 数据建立 运动数据 正常人体 智能设备 评估 云端 手机 后台 采集 电脑 | ||
【主权项】：
1.一种基于人工神经网络的上肢建模方法，其特征在于，其先通过采集建模对象的上肢旋转运动数据，将运动数据作为人工神经网络的输入，由人工神经网络输出模型参数并建立模型；所述的上肢运动数据包括：手部位姿位置、手部位姿速度和手臂长度；所述的模型参数包括：手臂旋转角度和手臂旋转速度。
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