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摘要：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。

主权项：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：1在一个测量周期内，通过电阻抗成像传感器测量人体上臂肌肉收缩时产生的原始电阻抗成像电压信号，并进行归一化，得到归一化后的原始电阻抗成像电压序列其中，M1为一个测量周期内所记录归一化后的原始电阻抗成像电压序列的总数，i为当前时刻归一化后的原始电阻抗成像电压序列的索引下标，i为整数且1≤i≤M1；同时通过六维力传感器采集人体上臂肌肉收缩时产生的三个方向上的力Fx、Fy、Fz和三个方向上的力矩Mz、My、Mz，Fx、Fy、Fz和Mz、My、Mz共同组成真实力序列，对真实力序列进行归一化，得到归一化后的真实力序列其中，M2为一个测量周期内所记录真实力的总数，j为当前时刻真实力的索引下标，j为整数且1≤j≤M2；2对归一化后的原始电阻抗成像电压序列分别进行一步高斯-牛顿图像重建、傅里叶变换，得到二维电阻抗图像电压序列频域表征其中，M3为一个测量周期内所记录二维电阻抗图像的总数，v为当前时刻二维电阻抗图像的索引下标，v为整数且1≤v≤M3；M4为一个测量周期内所记录电压序列频域表征的总数，u为当前时刻电压序列频域表征的索引下标，u为整数且1≤u≤M4；3电压序列频域表征二维电阻抗图像和归一化后的真实力序列组成数据集，对数据集进行分批次划分，得到大小为batchsize×1×64×64的电阻抗图像张量VIMG、大小为batchsize×1×28的电压频域张量Vfft和大小为batchsize×1×6的真实力张量VF，batchsize表示每批次包含的数据量大小；4构建双分支自注意力机制网络，所述双分支自注意力机制网络由第一分支网络、第二分支网络和时频域特征融合模块组成；将电阻抗图像张量VIMG、电压频域张量Vfft输入双分支自注意力机制网络，双分支自注意力机制网络输出肌力估计结果；5将得到的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，采用均方误差来反映两者的差异程度。

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百度查询： 中国科学院合肥物质科学研究院 基于双分支自注意力机制网络的上臂肌力估计方法