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脑卒中患者的手指部位精细康复训练，一直是康复行业的痛点和难点。多项研究证明，脑卒中患者可以通过脑机接口技术辅助患者进行康复训练。 为了通过脑机接口与人工智能技术来对脑卒中患者进行康复训练，我团队建立了基于微纳传感器与人工智能解码的手部康复外骨骼系统。该系统采用5个独立的气动手指，可以灵活进行复杂的手功能训练。首先通过微纳传感器设备采集用户头皮的微弱的脑电信号，使用人工智能算法解码人的意图指令，将指令发送给软体康复机器人手套，从而帮助患者进行康复训练，在训练的同时也使用视觉听觉等多模态的反馈信号来持续刺激脑卒中患者病变脑区，从而对达到提升训练效果的目的。

在未来，家庭和社区将成为康复训练的主要场景，所以市场迫切需要更专业、 更便捷、更高性价比的面向脑卒中患者手部康复的家用康复训练产品。因此，为 了满足家用化的需求，BrainCare 设备通过内置人工智能算法的形式使设备更加 易用，不需专业人士操作。 具体体现在以下两方面：(1) AI 智能分析：基于 AI-LandMarks 算法实时定 位手部骨骼点，对整个康复训练过程进行监测 ，对患者动作的检测精度可达 0. 1mm ，对患者动作感知更加精准，不遗漏康复训练中的任何细节；(2) 建模量 化评估：在三维空间进行实时同步建模，可针对患者康复过程和效果提供数据化 报告，做到康复训练评估数据一体，为康复治疗计划提供数据依据。该设备真正 做到了全训练流程、精准量化、实时评估。

刘思宇，北京理工大学博士，北京智行无疆科技有限公司创始人兼CTO； 张德雨，北京理工大学博士，北京智行无疆科技有限公司创始人兼CEO； 刘梦真，新加坡国立大学硕士，北京智行无疆科技有限公司创始人兼算法负责人。

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