[發明專利]一種基于遠程智能醫療康復系統及方法

在審

• 申請號: 201811345147.9
• 申請日: 2018-11-13
• 公開（公告）號: CN109493967A
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發明（設計）人: 侯景明;唐穎;顏如冰;陳翰;閔令霞;劉宏亮
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍陸軍軍醫大學第一附屬醫院
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G16H80/00;G16H70/20
• 代理公司: 重慶市信立達專利代理事務所(普通合伙) 50230
• 代理人: 包曉靜

1.一種基于遠程智能醫療康復方法，其特征在于，所述基于遠程智能醫療康復方法包括以下步驟：

步驟一，通過輔助訓練模塊患者能夠根據制定的訓練模型進行康復訓練的動作，通過語音采集模塊、圖像采集模塊、觸覺采集模塊在患者使用過程中不斷收集患者的訓練反饋的視、聽、觸信號；

步驟二，通過人機交互模塊主動與患者產生交互，將患者的訓練反饋的視、聽、觸信號傳遞到數據存儲模塊進行儲存，通過數據分析模塊與遠程數據分享中心連接，將患者的訓練反饋的視、聽、觸信號傳遞到遠程數據分享中心，遠程數據分享中心通過數據分析模塊和數據存儲模塊為患者提供相關的訓練模型，并結合個體的差異，通過深度學習算法不斷調整訓練模型，為之后再次使用該產品系統的患者提供了寶貴的可參考模型；

步驟三，通過人機交互模塊將數據傳輸回輔助訓練模塊調大外力；

步驟四，遠程數據分享中心為下級醫療結構端中的康復數字化平臺提供相關的患者案例或者相關的訓練模型指導下面區縣二級醫院和康復療養機構的康復治療方案。

2.如權利要求1所述的基于遠程智能醫療康復方法，其特征在于，圖像采集的圖像處理方法為誤差補償法；輔助訓練過程圖像能量密度函數近似于二維高斯函數分布：

式中(x₀，y₀)為真實中心坐標，σ為高斯函數的標準差，I₀為總能量，則(x，y)像素的密度函數采樣值I_xy為：

輔助訓練過程圖像能量密度函數一階空間矩和零階空間矩的比值，由像平面的能量重心來代替真實中心滿足：

式中X_Z，Y_Z是計算出來的質心，A_xy為處理窗口，包含了特征點所有的有效像素點；使用像素點位置的采樣值來代替連續積分，則上式寫成：

3.如權利要求1所述的基于遠程智能醫療康復方法，其特征在于，語音采集的音頻處理方法為預加重；在輔助訓練過程語音信號處理中常用的窗函數是矩形窗和漢明窗，表達式如下：

矩形窗：

漢明窗：

在頻域應有較寬的3dB帶寬以及較小的邊帶最大值，頻率相應為：

具有線性的相位，其頻率相應為第一個零值時所對應的頻率為：

f₀₁＝f_s/N＝1/NT_s；

采樣周期T_s、窗口長度N和頻率分辨率Δf之間存在下列關系：

輔助訓練過程中患者的基音變化范圍為100～500Hz，通常在8k Hz的采用率下，N折中選擇為240點，即30ms持續時間。

4.一種實施權利要求1所述基于遠程智能醫療康復方法的基于遠程智能醫療康復系統，其特征在于，所述基于遠程智能醫療康復系統包括：

輔助訓練模塊與語音采集模塊連接，輔助訓練模塊與圖像采集模塊連接，輔助訓練模塊與觸覺采集模塊連接；通過輔助訓練模塊患者能夠根據制定的訓練模型進行康復訓練的動作，并通過語音采集模塊、圖像采集模塊、觸覺采集模塊在患者使用過程中不斷收集患者的訓練反饋的視、聽、觸信號；

語音采集模塊與人機交互模塊連接，圖像采集模塊與人機交互模塊連接，觸覺采集模塊與人機交互模塊連接，通過人機交互模塊主動與患者產生交互；

人機交互模塊與數據存儲模塊連接，數據存儲模塊與數據分析模塊連接，通過數據存儲模塊和數據分析模塊運用大數據采集其他類似患者的訓練模型，并結合個體的差異，通過深度學習算法不斷調整訓練模型，為再次使用該產品系統的患者提供可參考模型；

人機交互模塊與輔助訓練模塊連接，通過人機交互模塊將數據傳輸回輔助訓練模塊調大外力；

數據分析模塊與遠程數據分享中心連接，將患者的訓練反饋的視、聽、觸信號傳遞到遠程數據分享中心，遠程數據分享中心通過數據分析模塊和數據存儲模塊為患者提供相關的訓練模型；

遠程數據分享中心與下級醫療結構端連接，遠程數據分享中心為下級醫療結構端中的康復數字化平臺提供相關的患者案例或者相關的訓練模型指導下面區縣二級醫院和康復療養機構的康復治療方案。

5.一種應用權利要求1～3任意一項所述基于遠程智能醫療康復方法的信息數據處理終端。