[发明专利]一种智能化肢体康复训练系统和方法

权利要求书

1.一种智能化肢体康复训练方法，其特征在于应用智能化肢体康复训练系统，所述智能化肢体康复训练系统包括康复师模块、患者训练模块、智能分析决策模块和远程网络模块；

所述康复师模块，用于康复师管理患者个人信息、训练信息；

所述患者训练模块，用于患者执行康复师定制的训练计划，并将训练数据通过所述网络模块传输至所述康复师模块；

所述智能分析决策模块，根据患者训练模块所收集的患者训练数据进行智能分析，结合康复师所设置的训练目标，完成智能决策，使训练过程自适应；

所述远程网络模块，用于所述康复师模块与所述患者训练模块之间的数据传输；

所述患者训练模块，包括情景构造子模块，用于构造训练场景；引导子模块，用于引导患者快速完成康复训练动作；检测跟踪子模块，用于实时检测跟踪患者身体骨骼关节数据，在与检测动作相对应的关节建立三维坐标系，通过计算各关节运动成分的夹角，与康复师录入的标准动作数据进行比较，得到患者完成动作的关节指标准确度，以此来衡量患者动作的完成度，描述患者当前训练情况；动作反馈子模块，用于实时反馈患者动作执行情况；分析评价子模块，实时分析患者训练数据，并将数据发送至所述智能分析决策模块；

所述智能分析决策模块，根据大数据分析匹配该患者康复模型，结合康复师定制的训练内容、患者训练数据，完成训练过程智能调整，包括调整训练方案、训练关节、周期数、动作数量、动作出现频率、动作出现速度、动作出现顺序；

关于患者关节指标准确度的算法为：设关节指标准确度为a,该指标标准角度为θ_s，患者角度为θ_p,指标角度范围为则

智能化肢体康复训练方法包括如下步骤：

第一步，康复师通过康复师模块，管理录入患者个人信息、训练信息，包括在自定义动作子模块录入检测对应关节的康复动作，在动作管理子模块编辑训练动作；

第二步，患者训练模块，患者通过康复师基于信息管理子模块录入的姓名和密码，登录到有康复师设定的训练模块进行训练，并在训练过程中实时记录患者的关节数据，匹配相应算法计算关节指标准确度，并归纳动作准确度判定动作是否通过，采集患者准确度和通过度信息；

第三步，通过智能分析决策模块，统计训练动作和关节数据分析患者完成每类动作准确率和动作通过率，每类动作单个关节的通过率、关节总体通过率，每个动作检测指标误差率、指标总体误差率，综合评估患者训练情况；结合上述训练情况提出训练动作中有待提高的关节，自适应调整患者训练计划；

第四步，远程网络模块，康复师通过训练信息存储子模块远程查看患者训练情况，编辑训练数据；在云动作库子模块共享自定义康复动作；

所述第三步中，动作准确率计算方式为：对于每一类动作，计算每次出现时，该动作的所有检测关节的准确率的最小值，作为该动作准确率；动作准确率＝每次出现的该类动作的准确率的平均值；

设某一类动作的动作准确率为A,该动作在单次训练中共出现N次，每个动作包含M个检测关节，动作k的关节i的准确率为a_ki，则

动作通过率计算方式为：对于每个动作，如果该动作检测当前关节，取该动作当前关节的所有检测指标准确率的最小值作为该动作当前关节的准确率，判定准确率是否到达60％，达到则判定为通过，否则为不通过；然后对当次训练所有出现的该类动作的通过情况计算通过率：通过率＝该类动作通过次数/该类动作出现次数，作为每类动作通过率；

设某一类动作通过指数为p，在单次训练中共出现N次，每个动作包含M个检测关节，动作k的关节i的准确率为a_ki，则

则该动作的动作通过率

综合动作准确率和动作通过率两种指标准确描述患者训练情况，计算方式为：训练情况＝通过率权重x通过率+准确率权重x准确率的计算方式，其中通过率权重+准确率权重＝1；

设患者某次训练情况为S,训练动作总数为N，第k个动作的通过率为p_k,准确率为a_k,通过率权重为ω_pk，准确率权重为ω_ak,则

每个动作检测指标误差率计算方式为：误差率反应患者当前动作在标准动作指标上的误差程度，即准确率＝|患者角度-标准角度|/当前检测指标角度范围；计算方式：计指标i的第j个动作的误差率为e_ij，准确率为a_ij,患者角度为α_ij，标准角度为β_ij，指标角度范围为ω_i,则

总体误差率计算方式为：指标总体误差率＝每个动作误差率的平均值；

计指标i的总体误差率为e_i,单次训练出现并检测该指标的总动作数为N’，则