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龍圖騰網(wǎng)恭喜鈞晟(天津)科技發(fā)展有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利基于多層感知器模型的腦卒中肢體康復(fù)方法、裝置及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114626469B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210268002.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61N1/36；該發(fā)明授權(quán)基于多層感知器模型的腦卒中肢體康復(fù)方法、裝置及系統(tǒng)是由芮林格;牛瑋鑫;陳云剛;孟慶典;孫新林設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-18向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于多層感知器模型的腦卒中肢體康復(fù)方法、裝置及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于多層感知器模型的腦卒中肢體康復(fù)方法、裝置及系統(tǒng)，所述方法包括：提示使用者進(jìn)行肢體動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)想象；獲取使用者的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)；對(duì)所述運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)進(jìn)行處理，得到滑動(dòng)窗口腦電信號(hào)數(shù)據(jù)；將所述滑動(dòng)窗口腦電信號(hào)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的時(shí)空域多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；獲取所述時(shí)空域多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的運(yùn)動(dòng)想象辨識(shí)結(jié)果；根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)想象辨識(shí)結(jié)果引導(dǎo)神經(jīng)肌肉電刺激儀對(duì)使用者肢體的肌肉進(jìn)行電刺激治療。本發(fā)明提供的腦卒中肢體康復(fù)方法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)EEG腦電信號(hào)的準(zhǔn)確獲取、有效辨識(shí)和正確分類(lèi)，通過(guò)識(shí)別使用者的動(dòng)作意圖，對(duì)手部肌肉神經(jīng)進(jìn)行電刺激治療，協(xié)助使用者完成康復(fù)訓(xùn)練。

本發(fā)明授權(quán)基于多層感知器模型的腦卒中肢體康復(fù)方法、裝置及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于多層感知器模型的腦卒中肢體康復(fù)裝置，其特征在于，包括：提示模塊，用于提示使用者進(jìn)行肢體動(dòng)作的運(yùn)動(dòng)想象；獲取模塊，用于獲取使用者的運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)；預(yù)處理模塊，用于對(duì)所述運(yùn)動(dòng)想象腦電信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理，得到、、、、五個(gè)頻段的EEG腦電信號(hào)；分割模塊，用于利用滑動(dòng)窗口對(duì)所述、、、、五個(gè)頻段的EEG腦電信號(hào)分別進(jìn)行數(shù)據(jù)分割，得到、、、、五個(gè)頻段EEG腦電信號(hào)對(duì)應(yīng)的滑動(dòng)窗口腦電信號(hào)數(shù)據(jù)；輸入模塊，用于將所述滑動(dòng)窗口腦電信號(hào)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的時(shí)空域多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；所述時(shí)空域多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括分支子網(wǎng)絡(luò)、串聯(lián)層、以及分類(lèi)層，分支子網(wǎng)絡(luò)對(duì)應(yīng)、、、、五個(gè)頻段設(shè)置五個(gè)，五個(gè)分支子網(wǎng)絡(luò)的輸入均為所述滑動(dòng)窗口腦電信號(hào)數(shù)據(jù)，五個(gè)分支子網(wǎng)絡(luò)的輸出通過(guò)串聯(lián)層串聯(lián)后輸入分類(lèi)層；其中，每個(gè)分支子網(wǎng)絡(luò)均通過(guò)兩個(gè)多層感知器層分別提取所述滑動(dòng)窗口腦電信號(hào)數(shù)據(jù)的電極通道關(guān)系特征與時(shí)域特征；所述分支子網(wǎng)絡(luò)包括：數(shù)據(jù)輸入層；輸入數(shù)據(jù)為所述滑動(dòng)窗口腦電信號(hào)數(shù)據(jù)；第一轉(zhuǎn)置層；用于轉(zhuǎn)置所述滑動(dòng)窗口腦電信號(hào)數(shù)據(jù)，得到腦電信號(hào)通道關(guān)聯(lián)矩陣；第一多層感知器層；用于獲取腦電信號(hào)電極通道間關(guān)系特征；其中，第一多層感知器層包括兩個(gè)具有1024個(gè)神經(jīng)元的全連接層、以及一個(gè)激活函數(shù)為sigmoid的激活層；第二轉(zhuǎn)置層；用于轉(zhuǎn)置所述第一多層感知器層輸出的矩陣，得到腦電信號(hào)時(shí)間關(guān)聯(lián)矩陣；第二多層感知器層；用于獲取腦電信號(hào)時(shí)域變化特征；其中，第二多層感知器層包括兩個(gè)具有1024個(gè)神經(jīng)元的全連接層、以及一個(gè)激活函數(shù)為sigmoid的激活層；最大池化層；池化核大小為2×2；全連接層；選擇ReLU作為激活函數(shù)，選擇L2范數(shù)作為正則化項(xiàng)，L2范數(shù)設(shè)置為0.0008；辨識(shí)模塊，用于獲取所述時(shí)空域多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的運(yùn)動(dòng)想象辨識(shí)結(jié)果；引導(dǎo)模塊，用于根據(jù)所述運(yùn)動(dòng)想象辨識(shí)結(jié)果引導(dǎo)神經(jīng)肌肉電刺激儀對(duì)使用者肌肉進(jìn)行電刺激治療。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人鈞晟(天津)科技發(fā)展有限公司，其通訊地址為：300110 天津市南開(kāi)區(qū)鞍山西道與白堤路交口匯科大廈1號(hào)樓萬(wàn)科時(shí)代中心1棟2301號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話(huà)0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。