【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及醫療設備，特別是一種上下肢主被動訓練器智能控制方法及其系統。
技術介紹
1、上下肢康復訓練器適用于多種疾病和損傷導致的肢體功能障礙，包括但不限于中風后遺癥、脊髓損傷、多發性硬化、帕金森病、骨折術后恢復、肌肉萎縮、關節置換術后康復。
2、而現有的上下肢主被動訓練器的訓練效果如何評估，往往靠人工問卷調查，難以與上下肢康復訓練器的控制參數、功能模式與訓練類別進行關聯匹配，智能化比較一般，對用戶信息以及使用特征沒有智能分析，不能生成訓練效果評估且對于上下肢主被動訓練器智能控制還有所欠缺，同時難以給用戶帶來多樣化的個性化推薦康復需求，為此針對其現階段功能還比較單一和難以智能評估和訓練類別、智能控制模式以及參數的選擇上的缺點，我們提出一種上下肢主被動訓練器智能控制方法及其系統。
技術實現思路
1、鑒于上述現有的上下肢主被動訓練器中存在的問題，提出了本專利技術。
2、因此，本專利技術其中的一個目的是提供一種上下肢主被動訓練器智能控制方法及其系統，其利用訓練器設備獲取用戶的信息數據以及使用特征數據，并基于控制參數信息和結合ai大模型生成用戶的ai分析結果，不僅能夠智能評估康復訓練結果具有機器智能評測功能，并增加和改善了個性化推薦康復功能，提高了訓練器設備的使用效果、效率與功能豐富度。
3、為解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
4、一方面，本專利技術提供一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，包括以下步驟：
5、獲取用
6、通過ai大模型并調用所述目標數據集中用戶的信息數據和使用特征數據，進行用戶功能需求的智能分析，匹配用戶后生成上下肢主被動訓練器的智能控制模式以及訓練策略數據，根據所述智能控制模式以及訓練策略數據匹配所述上下肢主被動訓練器的控制參數信息，根據控制參數信息生成用戶的ai分析結果數據并輸出；
7、上下肢主被動訓練器接收并響應用戶的ai分析結果數據，將ai分析結果數據中的智能控制模式以及訓練策略數據推薦給用戶選擇形成個性化推薦康復信息，將所述個性化推薦康復信息進行可視化呈現智能控制模式的詳細功能以及訓練策略的詳細內容和訓練功能參數；
8、上下肢主被動訓練器根據所述控制參數信息完成主控驅動系統的電控信號匹配，待用戶確定啟動。
9、作為本專利技術的一種優選方案，其中：所述智能控制模式包括：主動模式、被動模式、以及主被動模式，通過所述智能控制模式完成不同用戶和使用特征的智能控制模式切換；
10、所述被動模式為上下肢主被動訓練器的默認啟動模式，被動模式為根據用戶的使用特征數據，通過ai智能分析與處理后匹配為常用訓練模式功能選擇配置；同時當上下肢主被動訓練器的傳感器在運轉過程中檢測到電機的轉速連續3s比預設轉速值大2r/min時，則上下肢主被動訓練器自動由被動模式轉換為主動模式；
11、所述主動模式為根據用戶當前輸出信息，通過匹配和確定用戶當前輸出信息后進行的訓練模式功能選擇配置；同時當訓練模式為主動模式時，上下肢主被動訓練器的傳感器檢測到電機的轉速連續2s小于9r/min時，則自動由主動模式轉換為被動模式；
12、所述主被動模式用于所述主動模式和被動模式的智能切換。
13、作為本專利技術的一種優選方案，其中：所述主被動模式為根據用戶的信息數據和匹配的使用特征數據進行分析后進行主動模式和被動模式的智能切換；
14、所述主動模式和被動模式的智能切換具體地為當用戶用力超過智能切換所匹配的預設閾值時，上下肢主被動訓練器進入主動模式工作，當用戶不用力，沒有超過智能切換所匹配的預設閾值時，上下肢主被動訓練器自動切換到被動模式；
15、所述被動模式、被動模式以及主被動模式的參數值均為默認值設置，在訓練過程中通過獲取用戶的當前使用特征數據，并響應所生成的ai分析結果后推薦給用戶，以供用戶選擇確定后修改。
16、作為本專利技術的一種優選方案，其中：所述訓練策略數據包括：下肢訓練控制策略數據、上肢訓練控制策略數據、以及痙攣功能訓練控制策略數據；
17、所述下肢訓練控制包括：正轉訓練控制和改變方向的反轉訓練控制；
18、所述上肢訓練控制包括：水平訓練、垂直交叉和垂直平行的上肢訓練控制。
19、作為本專利技術的一種優選方案，其中：所述下肢訓練控制和所述上肢訓練控制的策略數據，具體為下肢和上肢的訓練參數，所述下肢和上肢的訓練參數均包括：持續時間、控制阻力和運行速度參數信息。
20、作為本專利技術的一種優選方案，其中：所述痙攣功能訓練控制默認為開啟狀態，開啟后智能識別痙攣的用戶使用特征數據，識別出痙攣后自動反轉運動方向緩解痙攣，減速停止后上下肢主被動訓練器緩慢回復到原來的訓練方向和速度；
21、若上下肢主被動訓練器反轉后再次監測到痙攣發生，重新激活痙攣保護，連續重新激活痙攣保護次數不大于5次，否則上下肢主被動訓練器停止輸出；
22、同時上下肢主被動訓練器開啟痙攣保護后，痙攣識別靈敏度分為低、中、高，且具有靈敏度調節功能，其中，低檔靈敏度對應觸發時間4.5s；中檔靈敏度對應觸發時間2.5s；高檔靈敏度對應觸發時間1.5s，誤差±0.5s，當滿足痙攣識別靈敏度條件時識別為相應的痙攣程度。
23、作為本專利技術的一種優選方案，其中：還包括在用戶使用上下肢主被動訓練器完成康復訓練后，以提供至少一個圖形界面，并通過彈窗式的問卷調查訊息和上下肢主被動訓練器的機器打分，基于用于當前所完成康復訓練給出當前的康復訓練效果，進行不同類別康復訓練效果1-10分的打分操作，而進行康復訓練結果的統計，匹配用戶的信息數據和使用特征數據后，生成用戶的康復訓練結果數據；
24、所述康復訓練效果包括功能評定、活動能力評估、生活質量評估、肌電信號分析、痙攣等級評估、訓練數據記錄評估以及訓練趨勢變化評估。
25、作為本專利技術的一種優選方案，其中：生成用戶的ai分析結果，具體地通過獲取用戶的控制參數信息，并基于ai大模型建立上下肢主被動訓練器的訓練控制評價專家庫，通過構建大模型專家組，對所述訓練控制評價專家庫中的用戶的控制參數和所述用戶的信息數據，進行用戶康復效果的評價分析；
26、同時采用lstm長短時記憶網絡分析生成相應地康復訓練方案信息，基于所述康復訓練方案信息進行關聯分析，后生成上下肢主被動訓練器所屬用戶信息數據以及使用特征數據的權重數據，并根據上下肢主被動訓練器所屬的的控制參數信息，確定當前與用戶所關聯的康復訓練方案信息，并作為上下肢主被動訓練器深度學習網絡的康復訓練信息輸出結果進行輸出。
27、一方面，本專利技術提供一種上下肢主被動訓練器智能控制系統，包括：
28、訓練器獲取模塊，用于獲取用戶的信息數據以及上下肢主被動訓練器的使用特征數據，并進行數據聚類后形成上下肢主被動訓練本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，所述智能控制模式包括：主動模式、被動模式、以及主被動模式，通過所述智能控制模式完成不同用戶和使用特征的智能控制模式切換；
3.如權利要求2所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，所述主被動模式為根據用戶的信息數據和匹配的使用特征數據進行分析后進行主動模式和被動模式的智能切換；
4.如權利要求1所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，所述訓練策略數據包括：下肢訓練控制策略數據、上肢訓練控制策略數據、以及痙攣功能訓練控制策略數據；
5.如權利要求4所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，所述下肢訓練控制和所述上肢訓練控制的策略數據，具體為下肢和上肢的訓練參數，所述下肢和上肢的訓練參數均包括：持續時間、控制阻力和運行速度參數信息。
6.如權利要求4所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，所述痙攣功能訓練控制默認為開啟狀態，開啟后智能識別
7.如權利要求1所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，還包括在用戶使用上下肢主被動訓練器完成康復訓練后，以提供至少一個圖形界面，并通過彈窗式的問卷調查訊息和上下肢主被動訓練器的機器打分，基于用于當前所完成康復訓練給出當前的康復訓練效果，進行不同類別康復訓練效果1-10分的打分操作，而進行康復訓練結果的統計，匹配用戶的信息數據和使用特征數據后，生成用戶的康復訓練結果數據；
8.如權利要求7所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，生成用戶的AI分析結果，具體地通過獲取用戶的控制參數信息，并基于AI大模型建立上下肢主被動訓練器的訓練控制評價專家庫，通過構建大模型專家組，對所述訓練控制評價專家庫中的用戶的控制參數和所述用戶的信息數據，進行用戶康復效果的評價分析；
9.一種上下肢主被動訓練器智能控制系統，應用于如權利要求8所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，包括：
10.如權利要求9所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制系統，其特征在于，還包括用于電信號控制上下肢主被動訓練器的主控驅動系統，所述主控驅動系統包括：觸摸顯示單元、上肢霍爾檢測單元、下肢霍爾檢測單元、緊急開關、康復分析單元、上肢電機編碼器、下肢電機編碼器、上肢直流有刷電機、上肢和下肢切換電路、以及下肢直流有刷電機。
...【技術特征摘要】
1.一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于：包括以下步驟：
2.如權利要求1所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，所述智能控制模式包括：主動模式、被動模式、以及主被動模式，通過所述智能控制模式完成不同用戶和使用特征的智能控制模式切換；
3.如權利要求2所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，所述主被動模式為根據用戶的信息數據和匹配的使用特征數據進行分析后進行主動模式和被動模式的智能切換；
4.如權利要求1所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，所述訓練策略數據包括：下肢訓練控制策略數據、上肢訓練控制策略數據、以及痙攣功能訓練控制策略數據；
5.如權利要求4所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，所述下肢訓練控制和所述上肢訓練控制的策略數據，具體為下肢和上肢的訓練參數，所述下肢和上肢的訓練參數均包括：持續時間、控制阻力和運行速度參數信息。
6.如權利要求4所述的一種上下肢主被動訓練器智能控制方法，其特征在于，所述痙攣功能訓練控制默認為開啟狀態，開啟后智能識別痙攣的用戶使用特征數據，識別出痙攣后自動反轉運動方向緩解痙攣，減速停止后上下肢主被動訓練器緩慢回復到原來的訓練方向和速度；
7.如權利要求1所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：韋雨春，孫靜波，周陽，
申請(專利權)人：南京華偉醫療設備有限公司，
類型：發明
國別省市：
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