项目背景

科技养老助残是提升全民健康水平的重要战略，已经引起世界各国社会的普遍重视，在养老助残技术方面的投入也逐步增加。康复机器人是用于养老助残康复医疗的一类智能化生机电系统，其系统设计不仅决定着其能否顺利完成辅助康复任务，还直接影响着使用者的人身安全保障。基于脑机接口的人机交互技术能够为康复机器人的研究和发展提供重要的理论和技术支持，也为康复机器人研究提出了新的挑战。

技术简介

目前，脑机接口技术正在朝着更加实用的方向发展，因此如何针对脑电信号的个体差异性的特点，建立具备泛化能力的脑电信号识别方法，与外部设备（如康复机器人）结合，实现脑电信号的准确实时辨识，是该领域当前研究的一个重要问题。本项目针对脑电信号个体差异性的特点，研究通过迁移学习解决训练被试数据和新用户数据存在差异的问题，改善脑电识别模型的泛化性能，使脑机接口在面对康复机器人新用户时表现良好。

技术优势

在脑机接口实际应用中，更换用户引入的个体差异性给脑电信号识别增添了难度。因此该项目研究解决被试者的个体差异性，建立具备泛化能力的脑电识别模型，具有明显的创新性。同时，理论研究方法在真实的康复机器人系统上进行应用验证，为理论成果的实践应用提供强有力的支撑，具有重要的实际应用价值。

合作方式

技术合作

技术商业化

技术咨询

技术融资

知识产权：

申请号/专利号：202110531895.1

专利名称：脑电信号分类方法、装置及存储介质

专利状态：实质审查