脑控机械手在脑中风中的应用

现状：
应用复杂网络方法研究了脑卒中患者康复过程的脑功能网络连接属性，基于近红外脑功能成像技术开发了客观简易的运动功能综合评价系统以及脑功能调控治疗的精准定位与方案制定辅助系统。

需解决问题：
1、采集技术，用头环采集脑电波，稳定没有断层的信号链；
2、脑控运动想象技术，脑电波经过电极的特征和动作一致；
3、类脑芯片，底层算法及和前面信号相连 极强的认知信号；
4、机械手 ：集合了驱动器、芯片、处理器、电源、线路板、多类型传感器等；
5、数据库 对脑电波信号的储存、行为深度学习算法、可以分中台和库存、交互系统的数据等；
6、传感器可集温度、重量、压力、湿度等，集合多种功能的传感器，最好采用柔性材料；
7、接口算法类脑芯片和头环、NPU、各模块的接口算法与硬件之间的通信连接；
8、内脑芯片和人工智能的结合算法、芯片和人工智能数据的结合算法、可以锻炼少量的数据就可以完成目标等。

达到的指标：
动作节点和建模和人一样生活动作，及矢量建模30多种动作，一个动作可以分3个节点、建模的动作和前面相互联系；动作脑反馈做动作的改变和大脑进行互动，形成实时反馈。