随着全民健身热潮持续升温，肌肉状态评估在体医融合中的角色愈发凸显，引起了康复医学、运动力学等领域的专家学者的重视。项目将结合表面肌电图与肌阻抗描记术这两个肌肉状态检测方法作为技术路线，利用多参数融合实现肌肉状态评估。表面肌电图作为目前肌肉状态检测最广泛的方法，其缺点是易受运动伪影的干扰，而新兴的肌阻抗描记术对于这些干扰更为鲁棒，特别是在肌肉状态检测中能将肌肉信息调制到比运动伪影频率更高的多的激励电流上，进一步提高评估系统的可靠性。
本项目在福建省省委书记周祖翼的指导下，瞄准国家产业重点和社会需求，依托国家重点研发计划-基于体联网的躯体功能康复自主监测方案合作研究，推进该项目产业落地工作。本项目聚焦精确性难题，构建电路模型，优化网络结构，搭建高精度肌肉状态智能辨识模型，打造一款轻量级、高精度的肌肉状态评估系统，为肌肉康复、力量训练提供一种有效的评价方式。
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