摘要
本发明涉及疾病康复评估技术领域,公开了一种基于功能行为的下肢动脉闭塞症的评估与康复系统,通过设置数据采集模块采集患者的步态数据、肌力数据、血流变化数据和肌电信号数据,并利用多模态融合算法生成患者的康复评估报告,对患者的动脉闭塞程度、下肢血液循环状况和运动功能状态进行全面评估。在此基础上,系统通过强化学习算法生成个性化的运动方案,并根据患者的实时运动数据反馈动态调整运动方案,以确保康复方案的有效性和安全性。同时,系统提供引导反馈模块,通过语音、视觉或振动提示引导患者完成正确的运动姿势,避免因运动姿势不当导致的二次伤害。本发明通过动态优化运动方案和实时引导反馈的方式,实现了患者的个性化康复指导,提高了康复效果和运动依从性。
技术关键词
康复系统
下肢
患者
运动
融合算法
多层感知器网络
强化学习算法
血液循环状况
数据采集模块
肌力传感器
肌电传感器
多模态
人工智能算法
报告
康复评估技术
数据存储模块
血流
静态特征提取
电信号
系统为您推荐了相关专利信息
结石
预测评估模型
时间序列特征
动态时间弯曲距离
患者
大语言模型
风险评估方法
诊疗数据
多模态特征
深度学习模型
事件检测模型
预警设备
风险预测模型
监测预警方法
耳部
导光板
图像纹理复杂度
滑动窗口
缺陷特征提取
图像采集装置