[發明專利]一種AI肢體功能康復預干涉的行為采集系統及方法在審
| 申請號: | 202110632857.5 | 申請日: | 2021-06-07 |
| 公開(公告)號: | CN113180647A | 公開(公告)日: | 2021-07-30 |
| 發明(設計)人: | 張振香;孫倩倩;何福培;王玲玲;禹瑞;高玲;豆銀霞;張娜;張一帆 | 申請(專利權)人: | 鄭州大學 |
| 主分類號: | A61B5/11 | 分類號: | A61B5/11;A61B5/22;A61B3/12;A61B3/14;G10L25/63 |
| 代理公司: | 宿州智海知識產權代理事務所(普通合伙) 34145 | 代理人: | 朱海琳 |
| 地址: | 450001 河南省鄭*** | 國省代碼: | 河南;41 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 ai 肢體 功能 康復 干涉 行為 采集 系統 方法 | ||
1.一種AI肢體功能康復預干涉的行為采集系統,所述系統包括智能組合傳感器和可穿戴設備,其特征在于:
所述系統還包括AI引擎,所述AI引擎連接所述智能組合傳感器;
所述可穿戴設備包括多個運動傳感器和微型邊緣計算芯片;
所述多個運動傳感器采集目標康復患者的肢體運動參數,并按照第一周期將所述肢體運動參數發送至所述微型邊緣計算芯片進行邊緣計算處理得出邊緣計算結果;
當所述邊緣計算結果滿足第一預設條件時,所述可穿戴設備發送反饋信號給所述AI引擎;
基于所述反饋信號,所述AI引擎直接獲取所述多個運動傳感器的多個實時肢體運動參數;
所述AI引擎基于AI模型對所述多個實時肢體運動參數進行分析,得出第一分析結果;
當所述第一分析結果滿足第二預設條件時,所述AI引擎設定所述智能組合傳感器的工作參數,并采用所述智能組合傳感器對所述目標康復患者執行智能檢測。
2.如權利要求1所述的一種AI肢體功能康復預干涉的行為采集系統,其特征在于:
基于所述反饋信號,所述AI引擎直接與所述可穿戴設備的多個運動傳感器通信,獲取所述多個運動傳感器的多個不同時間節點的多個實時肢體運動參數。
3.如權利要求1所述的一種AI肢體功能康復預干涉的行為采集系統,其特征在于:
所述智能組合傳感器包括語音傳感器和圖像傳感器;
所述語音傳感器輸出不同級別的語音測試序列,并接收語音反饋序列;
所述圖像傳感器用于捕獲眼底圖像。
4.如權利要求3所述的一種AI肢體功能康復預干涉的行為采集系統,其特征在于:
當所述第一分析結果滿足第二預設條件時,所述AI引擎設定所述智能組合傳感器的工作參數,并采用所述智能組合傳感器對所述目標康復患者執行智能檢測,具體包括:
所述AI引擎設定所述語音傳感器的所述語音測試序列的輸出級別,并對所述目標康復患者執行語音測試,所述語音測試包括播放所述語音測試序列,并接收所述目標康復患者的語音反饋序列。
5.如權利要求3所述的一種AI肢體功能康復預干涉的行為采集系統,其特征在于:
當所述第一分析結果滿足第二預設條件時,所述AI引擎設定所述智能組合傳感器的工作參數,并采用所述智能組合傳感器對所述目標康復患者執行智能檢測,具體包括:
所述AI引擎設定所述圖像傳感器的圖像采集模式,并獲取所述目標康復康復患者的多張眼底圖片。
6.如權利要求1-6任一項所述的一種AI肢體功能康復預干涉的行為采集系統,其特征在于:
所述AI引擎采用所述智能組合傳感器對所述目標康復患者執行智能檢測結果,基于所述智能檢測結果和所述第一分析結果,調節所述第一周期。
7.一種AI肢體功能康復預干涉的行為采集方法,所述方法包括如下步驟:
S701:采集目標康復患者的第一肢體運動參數,并按照第一周期對所述第一肢體運動參數進行邊緣計算處理得出邊緣計算結果;
S702:判斷所述邊緣計算結果是否滿足第一預設條件;
如果是,則進入下一步;
如果否,返回上一步;
S703:生成反饋信號給AI引擎;
S704:所述AI引擎直接獲取所述目標康復患者的多個第二實時肢體運動參數;
S705:基于AI模型對所述多個第二實時肢體運動參數進行分析,得出第一分析結果;
S706:判斷所述第一分析結果是否滿足第二預設條件;
如果是,則生成預干涉措施;
所述預干涉措施包括智能檢測,所述智能檢測包括語音測試和/或眼底圖像分析。
8.如權利要求7所述的一種AI肢體功能康復預干涉的行為采集方法,其特征在于:
在所述步驟S706之后,所述方法還包括:
S707:執行所述預干涉措施。
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