摘要
本发明涉及肺康复训练方法,具体涉及一种基于呼吸肌电信号反馈的肺康复训练方法。首先通过肌电信号采集系统实时捕捉呼吸相关肌肉的电活动,并采用信号放大、滤波和噪声抑制技术优化信号质量;其次利用机器学习算法对肌电信号进行时间频率分析,提取能量谱、波形长度特征,并应用深度学习模型包括卷积神经网络进行训练和分类,以区分不同类型的呼吸模式;接着根据肌电信号的分类结果,建立实时反馈系统,该系统通过用户界面实时显示肌电信号强度和呼吸质量,并调整呼吸训练的难度和持续时间;最后根据用户的肌电信号特性和历史数据分析,利用人工智能算法生成个性化的肺康复训练方案,并结合用户的身体状况和恢复进度,动态调整训练计划。
技术关键词
呼吸肌电信号反馈
康复训练方法
深度学习模型
实时反馈系统
肌电信号采集系统
多维度特征提取
噪声抑制技术
时间域
人工智能算法
动态
机器学习算法
网络架构方法
深度强化学习算法
智能信号处理
频率分析方法
特征融合技术
频域特征
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