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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
- 专利权人:
- 天津大学
- 发明人:
- 高忠科,吕冬梅,党伟东,马超
- 申请号：
- CN202010364687.2
- 公开号：
- CN111584028A
- 申请日:
- 2020.04.30
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 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。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
