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化工儀器網(wǎng)>產(chǎn)品展廳>分析儀器>其它分析儀器>形態(tài)分析儀>003 超聲肌電融合儀

003 超聲肌電融合儀

具體成交價(jià)以合同協(xié)議為準(zhǔn)
  • 公司名稱 交浦科技(深圳)有限公司
  • 品牌 交浦科技
  • 型號(hào) 003
  • 產(chǎn)地
  • 廠商性質(zhì) 經(jīng)銷商
  • 更新時(shí)間 2024/11/5 15:32:55
  • 訪問次數(shù) 121

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交浦科技(深圳)有限公司是一家致力于研發(fā)高性能人機(jī)交互與感知類產(chǎn)品的高科技企業(yè)。公司專注于面向人機(jī)交互的生理信號(hào)檢測與分析技術(shù)在康復(fù)醫(yī)療、臨床科研、運(yùn)動(dòng)監(jiān)測等領(lǐng)域的開發(fā)與應(yīng)用。 公司目前的主要產(chǎn)品包括肌電采集儀、超聲采集儀、腦電采集儀、多模態(tài)融合系統(tǒng)、功能性電刺激儀、數(shù)據(jù)手套等,可以為人工智能、虛擬交互、智能控制、異常診斷、康復(fù)醫(yī)學(xué)等學(xué)科提供科研支持。同時(shí),公司也可以根據(jù)客戶需求,量身定制人機(jī)交互類產(chǎn)品,助力客戶科研創(chuàng)新。用戶涵蓋了國內(nèi)外近百所大學(xué)、醫(yī)療和科研機(jī)構(gòu)。公司秉承“創(chuàng)新、感知、體驗(yàn)、交互”的格言,注重科技創(chuàng)新,擁有多項(xiàng)自主技術(shù),致力于推動(dòng)人機(jī)交互與感知技術(shù)在更多領(lǐng)域的創(chuàng)新和應(yīng)用。

 

腦電、肌電、眼動(dòng)

應(yīng)用領(lǐng)域 綜合


超聲肌電融合儀性能特點(diǎn)

1、自設(shè)計(jì)輕量化多模態(tài)傳感器

2、使用簡單,適用不同臂圍

3、無線傳輸,設(shè)備小巧,支持可穿戴采集

4、可獨(dú)立采集超聲、肌電和IMU數(shù)據(jù)

5、可同步采集雙模態(tài)或三模態(tài)數(shù)據(jù)

6、可面向上下肢及身體任何部位精準(zhǔn)采集

7、創(chuàng)新性通訊方案,確保數(shù)據(jù)零丟包

8、技術(shù)可靠,確保高保真于實(shí)現(xiàn)信號(hào)采集

9、恒定的電壓激勵(lì)脈沖與壓電換能技術(shù),確保超聲的精準(zhǔn)轉(zhuǎn)換和解析

10、接口全開放

11、軟件內(nèi)置多種特征提取和分類方法,幫助用戶快捷實(shí)現(xiàn)手勢分類等任務(wù)

12、支持外部觸發(fā)與marker標(biāo)定


應(yīng)用領(lǐng)域

1

新型人機(jī)交互方式的研究

使用融合/獨(dú)立的源信號(hào)進(jìn)行假肢控制;將融合信號(hào)與其他運(yùn)動(dòng)測量系統(tǒng)、肌肉活動(dòng)感知系統(tǒng)、姿態(tài)與平衡系統(tǒng)、壓力臺(tái)、電刺激/磁刺激等配套使用;與數(shù)據(jù)手套、頭顯設(shè)備融合,實(shí)現(xiàn)VR/AR/MR的研究。

2

神經(jīng)肌肉及運(yùn)動(dòng)功能領(lǐng)域的研究

基于超聲/肌電的肌肉病理學(xué)分析;肌肉功能康復(fù)評(píng)估;肌肉形態(tài)學(xué)信息與手指運(yùn)動(dòng)的時(shí)空模型研究;肌肉疲勞分析;肌肉物理特性分析;運(yùn)動(dòng)損傷評(píng)定;特定肌肉群的運(yùn)動(dòng)分析;其他與肌肉運(yùn)動(dòng)診斷相關(guān)領(lǐng)域。

3

智能控制領(lǐng)域的研究

基于超聲/肌電/IMU信號(hào)的手指、手腕、肢體等部位動(dòng)作識(shí)別領(lǐng)域的研究;基于融合信號(hào)的外骨骼康復(fù)機(jī)器人相關(guān)的研究。

參考文獻(xiàn):

 

[1]  Qing Zengyu; Zongxing Lu; Liu Zhoujie; Cai Yingjie; Cai Shaoxiong; He Baizheng; Yao Ligang. (2022). A Simultaneous Gesture Classification and Force Estimation Strategy Based on Wearable A-Mode Ultrasound and Cascade Model. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 30, 2301-2311.

 

[2] Xingchen Yang; Jipeng Yan; Yinfeng Fang; Dalin Zhou; Honghai Liu. (2020). Simultaneous prediction of wrist/hand motion via wearable ultrasound sensing. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 28(4), 970-977.





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