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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明提出了多源数据驱动的脑卒中上肢康复虚实交互方法及系统，涉及脑卒中康复训练领域，具体方案包括：采集脑卒中患者上肢康复训练过程中的多源数据；对多源数据进行特征提取和特征融合，得到融合后的特征数据；基于融合后的特征数据，进行患者康复状态评估；依据评估结果，为患者选择最佳的虚实交互任务；其中，所述康复训练过程，是从虚实交互任务库中选择虚实交互任务，依据选择的虚实交互任务，借助康复末端辅助装置对脑卒中患者进行康复训练；本发明综合利用各种数据源，通过患者康复状态评估康复效果，基于康复效果调整康复训练方案，提高最终的康复效率和效果。
主权项：1.多源数据驱动的脑卒中上肢康复虚实交互方法，其特征在于，包括：采集脑卒中患者上肢康复训练过程中的多源数据；对多源数据进行特征提取和特征融合，得到融合后的特征数据；基于融合后的特征数据，进行患者康复状态评估；依据评估结果，为患者选择最佳的虚实交互任务；其中，所述康复训练过程，是从虚实交互任务库中选择虚实交互任务，依据选择的虚实交互任务，借助康复末端辅助装置对脑卒中患者进行康复训练；所述特征提取，是针对EEG和fNIRS信号采用图卷积网络提取信号特征；使用三维卷积神经网络从Kinect数据中提取Kinect特征；使用全连接层从VR任务表现指标、康复末端辅助装置指标分别提取VR特征、装置特征；所述特征融合，将信号特征、Kinect特征、VR特征和装置特征进行拼接，得到融合后的特征数据；自注意力层被加入到模态融合前后，用于动态调整不同数据源和特征之间的关联权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 多源数据驱动的脑卒中上肢康复虚实交互方法及系统
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