一种儿童脊柱侧弯监测预警系统

本发明涉及儿童健康监测和人工智能技术领域，提供了一种儿童脊柱侧弯监测预警系统。现有方法依赖静态检查，难以实时捕捉脊柱异常动态变化。本发明通过姿态传感器、加速度传感器及图像采集设备获取多模态数据，结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)进行深度特征提取，并利用隐马尔可夫模型(HMM)识别儿童行为情境，动态调整预警阈值。系统采用Q‑learning算法生成个性化健康干预策略，通过差分隐私和同态加密技术保障数据安全。最终，系统生成三级健康预警信号，即时提醒儿童调整姿态，并通知监护人。本发明实现了脊柱健康的实时监测与个性化干预，提供了一种高效、安全的健康管理方案，促进脊柱侧弯的早期发现与矫正。