医疗康复研究中心



    综合发展情况


    山东中科先进技术研究院医疗康复研究中心依托山东中科先进院,对接“健康中国”国家战略,致力于国际前沿医疗康复技术研究,开展人机智能交互技术、医疗机器人、可穿戴医疗装备器件与智能设备技术的基础、应用、转化和临床研究。中心自成立以来,积极对接国内外各大医院,以临床应用需求为导向,加快开展相关技术研究及产品研发。目前中心核心团队具有中国科学院、中国科技大学、山东大学、北京理工大学等知名院校背景,拥有多年的医疗康复领域的研究经验。中心主任,首席科学家李光林,中国科学院人机智能协同系统重点实验室主任、中国科学院深圳先进技术研究院先进集成技术研究所所长、神经工程中心主任、山东中科先进技术研究院董事长。担任JournalofPhysiologicalMeasurement国际咨询顾问;IEEEJournalofBiomedicalandHealthInformatics副主编(AssociateEditor);IEEE学会资深会员;中国生物医学工程学会康复工程分会、中国人工智能学会-脑机融合与生物机器智能专业委员会副主任委员。国务院政府特殊津贴专家、深圳市鹏城学者特聘教授、深圳市高层次(国家级)领军人才、深圳市海外高层次(A类)孔雀人才、中国科学院特聘研究员、深圳市南山区领航人才。



    发展方向


    ◆ 高通量、高性能生物电信号的测量与增强技术

    利用柔性可拉伸及可印刷电极材料及离子压电传感材料,研发柔性电极阵列和高性能神经信号测量系统,实现脑肌电信号的高分辨测量;利用神经功能重建方法为高位截肢者重建缺失运动神经,为运动意图识别提供附加神经信息;开展视觉-运动意念诱导实验范式增强脑电信号。

    ◆ 基于脑电与肌电信息融合的自主运动意图识别技术

    开展脑电、肌电、心电等生物电信号的智能处理技术,降低信号干扰与噪声,提高信号质量;分析肢体不同运动模式的脑电信号时频空特征,研究上肢精细化运动意图解码方法,突破左右手运动想象模式的限制;构建脑肌分层协同解码模型,实现融合脑电、肌电和肌肉振动信号的肢体动作意图识别;开展肌电运动单元分解及动作电位序列肌肉骨骼模型的控制方法研究。

    ◆ 基于脑电信号的癫痫预警技术

    研究多通道脑电信号的特征聚类技术、时空特征提取技术,实现脑电癫痫表征特征的高效提取;研究脑电异常波段的分类识别技术,构建癫痫发作前期与脑电信号波段的映射模型,实现癫痫发作的预警功能。

    ◆ 多模信息融合及感觉反馈通道重建技术

    研究多模态信息在人机交互中的编码方式,优化其与自然神经元脉冲的信息互通性;建立脑肌电、视觉、触/力觉多模态信息融合的方法;利用经皮电刺激技术,建立无创感知觉反馈通道重建方法;结合力学反馈、视觉反馈及触力觉检测传感技术,解决感知觉信息向人体回传的关键问题。


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