[发明专利]一种脑卒中患者上肢及手部康复训练动作识别方法有效
| 申请号： | 201911394850.3 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111184512B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 刘勇国;任志扬;李巧勤;杨尚明;刘朗;陈智 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | A61B5/397 | 分类号： | A61B5/397;A61B5/11;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种脑卒中患者上肢及手部康复训练动作识别方法，采用非负矩阵分解模型对肌电信号数据进行盲源分离，去除非平稳的肌肉激活信息，获得稳定的时变盲源分离结果；应用分解后的时变盲源分离结果数据做进一步的模式识别，提高识别的稳定性和精度；通过CNN‑RNN模型使得学习的特征同时保持时间和空间特性。CNN‑RNN模型无需进行人工的数据特征提取与筛选，直接处理数据，自动提取特征且完成分类识别，可以实现端到端的康复训练动作识别分析，并结合注意力层对两层双向GRU层中第二层的隐含状态做注意力加权，赋予贡献度大的数据更大的权重，使其发挥更大作用，从而进一步提升分类识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 脑卒中 患者 上肢 康复训练 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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