基于双分支自注意力机制网络的上臂肌力估计方法

2025-04-08 10:40:02 486次浏览

技术特征：

1.一种基于双分支自注意力机制网络的上臂肌力估计方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：

2.根据权利要求1所述的基于双分支自注意力机制网络的上臂肌力估计方法，其特征在于：所述步骤(1)具体包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于双分支自注意力机制网络的上臂肌力估计方法，其特征在于：所述步骤(2)具体包括以下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于双分支自注意力机制网络的上臂肌力估计方法，其特征在于：在步骤(4)中，所述第一分支网络包括图像序列化模块和第一多头自注意力机制模块，所述第二分支网络包括第一全连接层和第二多头自注意力机制模块；

技术总结
本发明涉及一种基于双分支自注意力机制网络的上臂肌力估计方法，包括：得到归一化后的原始电阻抗成像电压序列、归一化后的真实力序列；得到二维电阻抗图像、电压序列频域表征；得到电阻抗图像张量、电压频域张量和真实力张量；构建双分支自注意力机制网络，将电阻抗图像张量、电压频域张量输入双分支自注意力机制网络，输出肌力估计结果；将肌力估计结果和六维力传感器采集到的真实力序列进行对比。本发明有效填补了肌电信号、肌音信号等其他生物信号缺失的深层肌肉信息；通过提取更多的全局信息从而计算出更复杂的特征，从而提高检测的准确性；能够更加准确的实现无损伤上臂肌力大小估计，具有轻量级、估计精度高、迁移性好等优势。

技术研发人员：高理富,张筱笛,孙玉香,王大庆,曹会彬
受保护的技术使用者：中国科学院合肥物质科学研究院
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5

文档序号 : 【 40239486 】

技术研发人员：高理富,张筱笛,孙玉香,王大庆,曹会彬
技术所有人：中国科学院合肥物质科学研究院

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高理富丨张筱笛丨孙玉香丨王大庆丨曹会彬丨中国科学院合肥物质科学研究院