[發明專利]肌肉映射模型的建立方法、裝置和計算機設備

有效

• 申請號: 202210041466.0
• 申請日: 2022-01-14
• 公開（公告）號: CN114388100B
• 公開（公告）日: 2022-09-02
• 發明（設計）人: 聶冰冰;裴希哲;甘順;李泉;周青
• 申請（專利權）人: 清華大學
• 主分類號: G16H20/30
• 分類號: G16H20/30;G16H50/20;G16H50/50
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 馬云超

1.一種肌肉映射網絡的建立方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標地區的各目標樣本對象的肌肉影響因素數據、各所述目標樣本對象的肌肉外節點信息、以及標準對象的肌肉外節點信息；所述肌肉外節點信息為肌肉與骨骼的連接點信息；

針對每個類型的肌肉影響因素，根據除所述類型以外的其他類型的肌肉影響因素數據，選取各所述其他類型的肌肉影響因素數據相同的目標樣本對象，作為映射樣本對象；根據各所述映射樣本對象的肌肉影響因素數據、各所述映射樣本對象的肌肉外節點信息、以及所述標準對象的肌肉外節點信息，通過所述類型的肌肉影響因素對應的肌肉映射策略，確定所述類型的肌肉影響因素對應的肌肉映射函數關系式；

根據各類型的肌肉影響因素的肌肉映射函數關系式，建立肌肉映射網絡。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取目標地區的各目標樣本對象的肌肉影響因素數據之前，還包括：

獲取所述目標地區的各樣本對象的肌肉影響因素數據，確定各對象群包含的樣本對象；

將目標對象群包含的樣本對象作為目標樣本對象。

3.一種肌肉映射方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取目標對象的肌肉影響因素數據、標準對象的標準肌肉節點信息；所述標準肌肉節點信息包括標準肌肉外節點信息和標準肌肉內節點信息；

將所述標準對象的標準肌肉節點信息、所述目標對象的肌肉影響因素數據輸入肌肉映射網絡，得到所述目標對象的目標肌肉節點信息；

根據所述目標對象的目標肌肉節點信息，確定所述目標對象的主動肌肉模型；

其中，所述肌肉映射網絡通過權利要求1至2中任一項所述的肌肉映射網絡的建立方法建立得到。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述肌肉映射網絡包括各類型的肌肉影響因素對應的肌肉映射函數關系式；所述將所述標準對象的標準肌肉節點信息、所述目標對象的肌肉影響因素數據輸入肌肉映射網絡，得到所述目標對象的目標肌肉節點信息，包括：

針對目標對象的每個類型的肌肉影響因素數據，將所述類型的肌肉影響因素數據、所述標準對象的標準肌肉節點信息輸入所述肌肉映射網絡中所述類型的肌肉影響因素對應的肌肉映射函數關系式，得到所述類型的肌肉影響因素數據對應的肌肉節點信息；

根據所有類型的肌肉影響因素數據對應的肌肉節點信息，確定所述目標對象的目標肌肉節點信息。

5.一種肌肉映射網絡的建立裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于獲取目標地區的各目標樣本對象的肌肉影響因素數據、各所述目標樣本對象的肌肉外節點信息、以及標準對象的肌肉外節點信息；所述肌肉外節點信息為肌肉與骨骼的連接點信息；

確定模塊，用于針對每個類型的肌肉影響因素，根據除所述類型以外的其他類型的肌肉影響因素數據，選取各所述其他類型的肌肉影響因素數據相同的目標樣本對象，作為映射樣本對象；根據各所述映射樣本對象的肌肉影響因素數據、各所述映射樣本對象的肌肉外節點信息、以及所述標準對象的肌肉外節點信息，通過所述類型的肌肉影響因素對應的肌肉映射策略，確定所述類型的肌肉影響因素對應的肌肉映射函數關系式；

建立模塊，用于根據各類型的肌肉影響因素的肌肉映射函數關系式，建立肌肉映射網絡。

6.根據權利要求5所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

分類模塊，用于獲取所述目標地區的各樣本對象的肌肉影響因素數據，確定各對象群包含的樣本對象；

篩選模塊，用于將目標對象群包含的樣本對象作為目標樣本對象。