【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及康復方法，尤其涉及生物反饋驅動的個性化康復優化方法。
技術介紹
1、康復治療在醫療領域中占據重要地位，旨在幫助患者恢復健康、提高生活質量，傳統康復方法多依賴標準化的治療方案，缺乏個體化考慮，導致康復效果參差不齊，近年來，生物反饋技術逐漸應用于康復治療，通過實時監測患者的生理指標并進行反饋，提高了康復訓練的效果，然而，現有的生物反饋系統往往只關注單一指標，無法實現全面的個性化康復優化，存在以下技術問題：
2、現有生物反饋系統通常僅監測心率、肌電等單一生理指標，缺乏對患者綜合健康狀態的全面評估，這種單一數據源的局限性，使得康復方案難以準確反映患者的整體健康狀況，無法針對多種健康問題進行綜合治療。
3、個性化不足，難以動態調整：傳統康復方案缺乏個性化考慮，多采用固定的訓練強度和內容，無法根據患者的實時反饋進行動態調整，缺乏靈活性的方案難以適應不同患者的康復需求，可能導致訓練強度過高或不足，影響康復效果。
4、目標不明確，康復效果難以保證：許多康復方案缺乏明確的短期和長期康復目標，導致康復過程缺乏方向性和階段性評估，沒有明確的康復目標，康復訓練難以集中力量解決關鍵健康問題，康復效果難以保證。
技術實現思路
1、基于上述目的，本專利技術提供了生物反饋驅動的個性化康復優化方法。
2、生物反饋驅動的個性化康復優化方法，包括以下步驟：
3、s1，數據采集：采集患者的多模態生物反饋數據，包括心率變異性、皮膚電反應、肌電信號、呼
4、s2，多維度數據融合與初步分析：將采集的多模態生物反饋數據和自我報告數據進行數據預處理，使用多維度數據融合算法，將不同來源的數據進行整合，構建綜合健康狀態評估模型，基于綜合健康狀態評估模型對患者的整體健康狀態進行評估，識別出關鍵健康指標；
5、s3，個性化康復目標設定：根據識別出的關鍵健康指標，設定個性化康復目標，康復目標包括短期和長期康復目標；
6、s4，智能康復方案制定：基于短期和長期康復目標，使用智能算法生成個性化康復訓練方案，訓練方案包括運動訓練、理療、心理疏導、營養建議。
7、可選的，所述s1具體包括：
8、s11，心率變異性數據采集：使用可穿戴心率監測設備(心率帶或智能手表)實時監測患者的心率數據，通過數據采集模塊記錄并分析心率的時間間隔，即rr間期，計算心率變異性(hrv)指標；
9、s12，皮膚電反應數據采集：使用皮膚電位傳感器附著在患者手掌或指尖，實時測量皮膚的電導率變化，記錄皮膚電反應數據，以反映患者的情緒和壓力狀態；
10、s13，肌電信號數據采集：使用表面肌電圖(semg)傳感器粘附在患者目標肌肉群上，實時記錄肌肉的電活動信號，監測肌肉的收縮和放松情況，評估肌肉功能和疲勞狀態；
11、s14，呼吸模式數據采集：使用呼吸帶監測患者的呼吸頻率和深度，通過數據采集模塊記錄呼吸模式數據，包括呼吸頻率；
12、s15，腦電波數據采集：使用便攜式腦電圖(eeg)設備監測患者的腦電波活動，實時記錄腦電波信號，分析不同頻段的腦電活動；
13、s16，自我報告數據采集：通過用戶終端設備(智能手機或平板電腦)提供用戶界面，患者通過該用戶界面輸入自我報告數據，設定定期提示，提醒患者填寫疼痛評分、情緒狀態和疲勞感數據。
14、可選的，所述s2具體包括：
15、s21，數據預處理：采用濾波技術去除心率變異性、皮膚電反應、肌電信號、呼吸模式和腦電波數據中的噪聲，對每種生物反饋數據進行標準化處理，使不同類型的數據具有相同的量綱和范圍，采用z-score標準化方法，將數據轉換為均值為0、標準差為1的標準正態分布；
16、s22，使用特征選擇和特征提取技術，從不同來源的數據中提取特征，構建特征向量，采用獨立成分分析降維算法，降低數據維度，減少冗余信息，設原始數據矩陣為x∈rm×n，其中m是樣本數，n是特征數，使用獨立成分分析將標準化后的數據降維，提取獨立成分，標準化后的數據表示為：z＝[z1,z2,…,zn]，利用獨立成分分析z＝as，其中，a是混合矩陣，s是獨立成分矩陣，通過求解s來提取獨立成分；
17、s23，基于多模態融合神經網絡將標準化后的生物反饋數據和自我報告數據進行整合，構建綜合健康狀態評估模型，以反映患者的整體健康狀態，所述多模態融合神經網絡將不同類型的生物反饋數據和自我報告數據作為輸入，輸入向量為i＝[i1,i2,…,ik]，其中k是數據類型數，多模態融合神經網絡的網絡結構包括輸入層、多個隱藏層和輸出層，輸入層接收融合后的特征向量，隱藏層進行非線性變換，輸出層生成健康狀態評分；
18、s24，健康狀態評估：將實時采集的生物反饋數據和自我報告數據輸入綜合健康狀態評估模型，基于模型輸出結果，對患者的整體健康狀態進行評估，生成健康狀態評分；
19、s25，識別關鍵健康指標：通過分析網絡權重和特征貢獻度分析，識別出影響患者健康的關鍵健康指標，關鍵健康指標包括心率變異性、肌電信號強度、皮膚電反應、肌電信號、呼吸頻率、腦電波、自我報告的疼痛級別、自我報告的情緒狀態以及自我報告的疲勞感。
20、可選的，所述綜合健康狀態評分(即綜合健康狀態評估模型表達式)表示為：其中w1,w2,w3是權重矩陣，b1,b2,b3是偏置向量，σ是激活函數。
21、可選的，所述分析網絡權重包括查看神經網絡中各層權重矩陣w1,w2,w3，確定每個輸入特征對輸出評分的貢獻度，使用權重歸一化方法，將權重矩陣中的絕對值進行歸一化處理，得到每個特征的相對貢獻度：其中|wji|表示第j層第i個特征的權重絕對值；
22、所述特征貢獻度分析包括根據歸一化后的權重值，排序得到對健康狀態評分貢獻最大的前若干特征，結合特征的重要性排名，識別出影響患者健康的關鍵健康指標。
23、可選的，所述s3還包括對每個關鍵健康指標進行基線評估，確定當前狀態，結合患者的病情和康復需求，設定每個關鍵健康指標的短期和長期康復目標。
24、可選的，所述s4中的智能算法使用遷移學習與自組織映射混合模型，以生成個性化康復訓練方案，具體包括：
25、s41，輸入短期和長期康復目標：將每個關鍵健康指標的短期和長期康復目標輸入智能算法；
26、s42，利用預訓練模型，將在類似康復任務中的學習經驗遷移到當前患者的康復任務中，調整預訓練模型的參數，使其適應當前患者的具體健康狀況和康復目標；
27、s43，使用自組織映射對遷移學習處理后的數據進行聚類和可視化，識別患者的健康狀態模式，通過聚類將患者數據映射到不同的健康狀態組別中，識別出相似的健康狀態模式，通過自組織映射聚類結果，將患者分配到最相似的健康狀態組別，優化康復方案；
28、s44，生成本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述S1具體包括：
3.根據權利要求1所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述S2具體包括：
4.根據權利要求3所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述綜合健康狀態評分表示為：
5.根據權利要求3所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述分析網絡權重包括查看神經網絡中各層權重矩陣W1,W2,W3，確定每個輸入特征對輸出評分的貢獻度，使用權重歸一化方法，將權重矩陣中的絕對值進行歸一化處理，得到每個特征的相對貢獻度：貢獻度其中|Wji|表示第j層第i個特征的權重絕對值；
6.根據權利要求5所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述S3還包括對每個關鍵健康指標進行基線評估，確定當前狀態，結合患者的病情和康復需求，設定每個關鍵健康指標的短期和長期康復目標。
7.根據權利要求1所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于
8.根據權利要求7所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述S44具體包括：
9.根據權利要求7所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述遷移學習模型的更新表示為：
10.根據權利要求7所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述自組織映射的更新表示為：
...【技術特征摘要】
1.生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述s1具體包括：
3.根據權利要求1所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述s2具體包括：
4.根據權利要求3所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述綜合健康狀態評分表示為：
5.根據權利要求3所述的生物反饋驅動的個性化康復優化方法，其特征在于，所述分析網絡權重包括查看神經網絡中各層權重矩陣w1,w2,w3，確定每個輸入特征對輸出評分的貢獻度，使用權重歸一化方法，將權重矩陣中的絕對值進行歸一化處理，得到每個特征的相對貢獻度：貢獻度其中|wji|表示第j層第i個特征的權重絕對值；
<...【專利技術屬性】
技術研發人員：林晶晶，王開江，吳清瑜，張肇帆，鐘雄志，
申請(專利權)人：三亞市中醫院，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。