[发明专利]人体生物力学模型的个性化快速建模方法在审
| 申请号： | 201910395687.6 | 申请日： | 2019-05-10 |
| 公开（公告）号： | CN110111900A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 莫富灏;张浩田;李俊杰 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50 |
| 代理公司： | 长沙永星专利商标事务所(普通合伙) 43001 | 代理人： | 周咏;米中业 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种人体生物力学模型的个性化快速建模方法，包括针对目标人的目标部位设定控制点；针对目标部位建立公共生物力学模型；测量获取目标人的目标部位的人体数据；在公共生物力学模型中标定控制点，采用对偶克里格算法对公共生物力学模型进行变形得到目标人的目标部位的生物力学模型；采用人体数据对目标人的目标部位的生物力学模型进行匹配调整从而得到最终的目标人的目标部位的生物力学模型。本发明能够针对个人的特征进行建模，并且能够快速建模，可靠性高；依据本发明方法设计的可穿戴设备，个性化更高，舒适度更好。 | ||
| 搜索关键词： | 生物力学模型 目标部位 快速建模 人体生物力学 控制点 个性化 人体数据 可穿戴设备 获取目标 匹配调整 舒适度 标定 对偶 建模 算法 变形 测量 | ||
【主权项】：
1.一种人体生物力学模型的个性化快速建模方法，包括如下步骤：S1.针对目标人的目标部位，设定若干个控制点；S2.针对目标部位，建立公共生物力学模型；S3.测量并获取目标人的目标部位的人体数据；S4.在公共生物力学模型中标定步骤S1设定的若干个控制点，采用对偶克里格算法对步骤S2建立的公共生物力学模型进行变形，从而得到目标人的目标部位的生物力学模型；S5.采用步骤S3得到的人体数据，对步骤S4得到的目标人的目标部位的生物力学模型进行匹配调整，从而得到最终的目标人的目标部位的生物力学模型。
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- 高秀娥;陈波;桑海涛;陈世峰;胡玲艳 - 岭南师范学院
- 2019-04-18 - 2019-08-02 - G16H50/50
- 本发明涉及一种k‑means聚类糖尿病预警模型的改进方法，具体包括以下步骤：步骤1，定义聚类簇数k、领域半径ε，选择样本点xi与样本之间距离之和最大的点作为第一个聚类中心点；步骤2，计算每个样本点与其最近聚类中心的距离之和Sum(D(x))，在Sum(D(x))内取一个随机值Random，计算Random‑＝D(x)，直到Random≤0，选择得到新的聚类中心；步骤3，重复上一步骤直至得到所需k个聚类中心点；步骤4，计算每个样本与聚类中心的距离，依据距离最近来选择相应的簇；步骤5，更新所有聚类中心点；步骤6，得到稳定的各簇中心，代入糖尿病分段函数，得到糖尿病的预警模型，本发明改进了聚类中心方法，建立了糖尿病分段函数预警模型，提高了糖尿病预警能力，为糖尿病不同阶段的诊断和治疗提供依据。
- 基于虚拟环境和虚拟角色的社会功能评估训练系统-201910414630.6
- 段新;段拙然 - 段新
- 2019-05-17 - 2019-07-30 - G16H50/50
- 本发明提供的基于虚拟环境和虚拟角色的社会功能评估训练系统，包括患者端子系统、治疗师端子系统和虚拟现实子系统；患者端子系统用于向受试者展示虚拟环境和虚拟角色，以及供受试者和虚拟环境、虚拟角色进行交互；虚拟现实子系统用于生成虚拟环境和虚拟角色，虚拟环境和虚拟角色可根据受试者的反应进行动态变化；治疗师端子系统用于监视受试者，以及通过调整和/或设置虚拟现实子系统的系统参数值，以调整虚拟现实子系统生成的虚拟环境和设置虚拟角色。本发明的社会功能评估训练系统，通过使受试者置身于类似现实的虚拟社会情景，以及和虚拟角色进行互动，使受试者在虚拟环境和虚拟角色的引导和训练下，改善社会认知功能和提高人际交往能力。
- 一种脑卒中手部康复训练系统及方法-201910308672.1
- 贾江鸣;李雄伟;崔涵钧;洪奕添 - 浙江理工大学
- 2019-04-17 - 2019-07-26 - G16H50/50
- 本发明公开了一种脑卒中手部康复训练系统及方法，包括：驱动器，用于sMEG采集；系统控制器，所述系统控制器与驱动器连接，用于传输sMEG信息；网络平台；所述网络平台与系统控制器连接，用于医生与患者交流。解决了我国病人人口基数大，一对一的医护治疗不切实际；医院的治疗康复费用和进口康复器械费用昂贵的问题。
- 一种基于特征权重的LARS糖尿病预测方法-201910340600.5
- 高秀娥;陈波;陈世峰;桑海涛;胡玲艳 - 岭南师范学院
- 2019-04-25 - 2019-07-26 - G16H50/50
- 本发明涉及医疗信息化技术领域，公开了一种基于特征权重的LARS糖尿病预测方法，具体包括以下步骤：步骤1，归一化糖尿病数据集矩阵，初始化当前拟合值向量和残差向量；步骤2，计算自变量特征权重向量和原始相关度向量；步骤3，计算单位向量、回归系数向量、新相关度向量和最大相关度；步骤4，更新回归系数向量，拟合值向量、残差向量和指标集；步骤5，判断残差向量的L2范数是否小于容忍度，若是则结束，若否则重复步骤3到5，本发明从糖尿病数据集特征出发，筛选出糖尿病关键特征变量，简化了糖尿病预测模型；提高了糖尿病预测模型的准确性，从而有助于提供准确的糖尿病预防与治疗措施。
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