山东体育学院王会刚获国家专利权
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龙图腾网获悉山东体育学院申请的专利一种康复数据增强处理的运动能力分析方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN120108645B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510584907.5,技术领域涉及:G16H20/30;该发明授权一种康复数据增强处理的运动能力分析方法是由王会刚;刘兴民;徐欣设计研发完成,并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种康复数据增强处理的运动能力分析方法在说明书摘要公布了:本发明涉及一种康复数据增强处理的运动能力分析方法,涉及数据处理领域,包括:以多模态康复数据序列为基准进行一次检索,获取一次相似用户集;结合生活场景确定运动需求信息,对一次相似用户集进行筛选,获取二次相似用户集;基于二次相似用户集分析获取运动能力分析报告集,并训练得到运动能力分析器;利用运动能力分析器,根据多模态康复数据序列进行分析,输出目标运动能力分析报告。通过本发明可以解决传统分析方法无法全面反映患者的真实运动能力,存在分析精准度和实用性不足的问题;通过利用人工智能和大数据技术,结合患者的生活场景和运动需求进行运动能力分析,可以显著提高患者运动能力分析的科学性、精准性和实用性。
本发明授权一种康复数据增强处理的运动能力分析方法在权利要求书中公布了:1.一种康复数据增强处理的运动能力分析方法,其特征在于,方法包括: 采集目标用户的多模态康复数据序列,以所述多模态康复数据序列为基准,基于大数据进行一次检索,获取一次相似用户集,其中,一次检索包括数据相似比对和数据波动相似比对; 结合目标用户的生活场景确定运动需求信息,以所述运动需求信息为基准,对所述一次相似用户集进行筛选,获取二次相似用户集; 基于所述二次相似用户集,分析获取运动能力分析报告集,并训练得到运动能力分析器; 利用所述运动能力分析器,根据所述多模态康复数据序列进行分析,输出目标运动能力分析报告,并根据所述目标运动能力分析报告制定下一康复阶段的运动康复方案; 其中,采集目标用户的多模态康复数据序列,以所述多模态康复数据序列为基准,基于大数据进行一次检索,获取一次相似用户集,包括: 以康复阶段末端为数据采集节点,持续记录目标用户的多模态康复数据,构建多模态康复数据序列; 获取数据采集节点数量,并配置第一相似阈值,其中,所述第一相似阈值是用来衡量两组多模态数据序列在相似度上的一致性的标准,随着采集节点数量的增加呈递减趋势; 以所述多模态康复数据序列为基准,按照数据采集节点顺序,基于大数据进行一次检索,将所有数据采集节点的数据均满足所述第一相似阈值的用户设为初始相似用户,获取初始相似用户集; 对所述多模态康复数据序列进行康复波动性分析,并按照多元康复波动系数对所述初始相似用户集进行筛选,获取所述一次相似用户集; 其中,对所述多模态康复数据序列进行康复波动性分析,并按照多元康复波动系数对所述初始相似用户集进行筛选,包括: 分别计算所述多模态康复数据序列的数据均值和数据标准差,将数据均值与数据标准差的比值设为康复波动系数,获取多元康复波动系数; 分别计算获取所述初始相似用户集的历史多元康复波动系数集; 按照所述多元康复波动系数,对所述历史多元康复波动系数集进行相似筛选,选取多元康复波动系数均满足所述第一相似阈值的初始相似用户设为一次相似用户,得到所述一次相似用户集; 其中,结合目标用户的生活场景确定运动需求信息,以所述运动需求信息为基准,对所述一次相似用户集进行筛选,获取二次相似用户集,包括: 结合目标用户的生活场景分析确定运动需求信息,其中,所述运动需求信息包括若干个自主完成运动类型; 以所述若干个自主完成运动类型为基准,对所述一次相似用户集进行筛选,将运动类型交集占比大于预定阈值的一次相似用户设为二次相似用户,得到二次相似用户集,其中,预定阈值为80%; 其中,基于所述二次相似用户集,分析获取运动能力分析报告集,并训练得到运动能力分析器,包括: 基于大数据,获取所述二次相似用户集中多个二次相似用户的多个样本多模态康复数据序列,以及获取多个样本运动能力分析报告; 基于前馈神经网络构建K个运动能力分析插件,其中,K为大于等于10的整数; 采用所述多个样本多模态康复数据序列和多个样本运动能力分析报告作为训练数据,并等分为K份,有放回地选取K次,构建第一训练集,并迭代选取K次,得到K份训练集; 利用所述K份训练集,分别对所述K个运动能力分析插件进行监督训练和验证,直至达到预定约束条件,得到K个收敛运动能力分析插件,组合得到所述运动能力分析器; 其中,获取多个样本运动能力分析报告,包括: 统计每个二次相似用户在治疗结束后的预设时间范围内的运动类型自主完成比例,结合自主完成运动类型构建样本运动能力分析报告; 依次分析得到多个二次相似用户的多个样本运动能力分析报告; 其中,利用所述运动能力分析器,根据所述多模态康复数据序列进行分析,输出目标运动能力分析报告,包括: 对所述多个样本多模态康复数据序列进行均值计算,获取样本多模态康复数据均值序列; 对所述多模态康复数据序列和样本多模态康复数据均值序列进行偏差分析,获取数据偏差比例; 计算所述数据偏差比例与历史最大数据偏差比例的比值,乘以K取整后得到插件选取数量P; 在所述运动能力分析器的K个收敛运动能力分析插件内随机选取P个收敛运动能力分析插件,对所述多模态康复数据序列进行分析,输出P个预测运动能力分析报告,均值计算后得到所述目标运动能力分析报告。
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