基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法及系统

摘要

本发明涉及AI技术领域，尤其涉及一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法及系统。该方法包括以下步骤：获取医疗康复数据及患者康复行为视频；对患者康复行为视频进行时序帧分析，以生成时序帧序列；对时序帧序列进行时延优化分析，以生成时延优化康复行为视频；对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频；根据医疗康复数据对细节增强康复行为视频进行动态行为特征分析，以生成动态行为数据；利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据。本发明实现(56)对比文件Yu Qiao 等.Retracted:RehabilitationTreatment of Muscle Strain in AthleteTraining under IntelligentIntervention.Computational andMathematical Methods in Medicine.2023,第1-11页.王睿 等.骨骼关键点检测技术在康复评估中的应用进展.中国康复医学杂志.2020,(第07期),第886-890页.

权利要求

1.一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取医疗康复数据及患者康复行为视频；对患者康复行为视频进行时序帧分析，以生成时序帧序列；对时序帧序列进行时延优化分析，以生成时延优化康复行为视频；

对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频；

步骤S2：根据医疗康复数据对细节增强康复行为视频进行动态行为特征分析，以生成动态行为数据；利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据；通过关节点动态演化数据对动态行为数据进行运动轨迹拟合，以生成运动轨迹曲线；

步骤S3：对医疗康复数据进行肌肉信号分析，以生成肌肉信号数据；对肌肉信号数据进行肌肉控制模式识别，生成肌肉控制模式数据；利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行动作姿态肌肉特征分析，以生成动作姿态肌肉特征数据；

步骤S4：根据医疗康复数据对动作姿态肌肉特征数据进行个体运动属性分析，以生成个体运动属性数据；通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，以生成行为偏差异常数据；通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎；

步骤S5：对医疗康复数据进行情绪波动检测，以生成患者情绪波动数据；通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心理因素分析，以生成患者心理特征数据；对患者心理特征数据进行心理健康计算，以生成心理健康评估指数；通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据；

步骤S6：基于人工智能算法对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行潜在风险趋势预测，以生成风险趋势预测数据；对风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，生成个性化康复策略；利用卷积神经网络对个性化康复策略进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，以执行医疗康复数据处理作业。

2.根据权利要求1所述的基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：步骤S11：获取医疗康复数据及患者康复行为视频；

步骤S12：对患者康复行为视频进行视频帧提取，以生成图像帧序列；

步骤S13：对图像帧序列进行时序帧分析，以生成时序帧序列；

步骤S14：对时序帧序列进行连续帧时延参数计算，以生成帧间时延参数；

步骤S15：通过帧间时延参数对患者康复行为视频进行时延视觉帧优化处理，以生成时延优化康复行为视频；

步骤S16：对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频。

3.根据权利要求1所述的基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：步骤S21：对细节增强康复行为视频进行动作周期分析，以生成动作周期数据；

步骤S22：根据动作周期数据对细节增强康复行为视频进行行为变化检测，生成行为动作姿态数据；

步骤S23：利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据；

步骤S24：通过关节点动态演化数据对动态行为数据进行运动轨迹分析，以生成运动轨迹序列；

步骤S25：对运动轨迹序列进行连续滤波拟合，以生成运动轨迹曲线。

4.根据权利要求3所述的基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，其特征在于，步骤S23的具体步骤为：步骤S231：利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行视觉特征提取，生成康复行为视觉特征数据；

步骤S232：对康复行为视觉特征数据进行逐帧关节点采样，以生成区域关节点；

步骤S233：对区域关节点进行帧间光流计算，以生成关节点光流向量；

步骤S234：对关节点光流向量进行光流序列构建，生成光流观测序列；

步骤S235：基于光流观测序列对细节增强康复行为视频进行光流追踪分析，以生成关节点动态演化数据。

5.根据权利要求1所述的基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，其特征在于，步骤S3的具体步骤为：步骤S31：对医疗康复数据进行肌肉信号分析，以生成肌肉信号数据；

步骤S32：对肌肉信号数据进行肌肉响应幅度计算，生成肌肉响应幅度数据；

步骤S33：对肌肉响应幅度数据进行肌肉控制模式识别，生成肌肉控制模式数据；

步骤S34：利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行运动姿态识别，以生成肌肉运动姿态数据；

步骤S35：根据肌肉运动姿态数据对肌肉控制模式数据进行肌群运动收缩强度计算，以生成肌群收缩强度指数；

步骤S36：对肌群收缩强度指数及肌肉运动姿态数据进行动作姿态肌肉特征分析，以生成动作姿态肌肉特征数据。

6.根据权利要求1所述的基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，其特征在于，步骤S4的具体步骤为：步骤S41：根据医疗康复数据对动作姿态肌肉特征数据关节临界点分析，以生成运动临界点数据；

步骤S42：通过运动临界点数据对动作姿态肌肉特征数据进行辅助肌群协同分析，生成肌群连贯协调数据；

步骤S43：利用运动临界点数据对肌群连贯协调数据进行个体运动属性分析，以生成个体运动属性数据；

步骤S44：通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，以生成行为偏差异常数据；

步骤S45：通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎。

7.根据权利要求1所述的基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，其特征在于，步骤S5的具体步骤为：步骤S51：对细节增强康复行为视频进行微表情识别，以生成微表情数据；

步骤S52：基于微表情数据对医疗康复数据进行情绪波动检测，以生成患者情绪波动数据；

步骤S53：通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心率变化形态分析，以生成心率变化形态数据；

步骤S54：通过细节增强康复行为视频对心率变化形态数据进行心理因素分析，以生成患者心理特征数据；

步骤S55：对患者心理特征数据进行心理健康计算，以生成心理健康评估指数；

步骤S56：通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据。

8.根据权利要求7所述的基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，其特征在于，步骤S56的具体步骤为：步骤S561：基于预设的康复心理健康评估阈值对心理健康评估指数进行比较，当预设的康复心理健康评估阈值大于心理健康评估指数时，生成患者心理异常数据；

步骤S562：对心率变化形态数据及个体运动属性数据进行情绪异常关联分析，以生成情绪异常关联数据；

步骤S563：基于情绪异常关联数据对患者心理异常数据进行客户画像构建，以生成心理异常客户画像；

步骤S564：通过医疗康复数据对心理异常客户画像进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据；

步骤S565：当预设的康复心理健康评估阈值小于或等于心理健康评估指数时，进行康复计划优化，以生成康复计划调整数据。

9.根据权利要求1所述的基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：步骤S61：对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行行为负荷分析，以生成行为负荷数据；

步骤S62：基于人工智能算法行为负荷数据进行潜在风险趋势预测，以生成风险趋势预测数据；

步骤S63：对风险趋势预测数据进行时序分析，以生成时序风险趋势预测数据；

步骤S64：对时序风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，生成个性化康复策略；

步骤S65：利用卷积神经网络对个性化康复策略进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，以执行医疗康复数据处理作业。

10.一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理系统，其特征在于，用于执行如权利要求

1至权利要求9任一所述的基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，包括：时延优化模块，获取医疗康复数据及患者康复行为视频；对患者康复行为视频进行时序帧分析，以生成时序帧序列；对时序帧序列进行时延优化分析，以生成时延优化康复行为视频；对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频；

光流追踪模块，根据医疗康复数据对细节增强康复行为视频进行动态行为特征分析，以生成动态行为数据；利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据；通过关节点动态演化数据对动态行为数据进行运动轨迹拟合，以生成运动轨迹曲线；

肌肉控制模块，对医疗康复数据进行肌肉信号分析，以生成肌肉信号数据；对肌肉信号数据进行肌肉控制模式识别，生成肌肉控制模式数据；利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行动作姿态肌肉特征分析，以生成动作姿态肌肉特征数据；

运动纠正模块，根据医疗康复数据对动作姿态肌肉特征数据进行个体运动属性分析，以生成个体运动属性数据；通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，以生成行为偏差异常数据；通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎；

健康评估模块，对医疗康复数据进行情绪波动检测，以生成患者情绪波动数据；通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心理因素分析，以生成患者心理特征数据；

对患者心理特征数据进行心理健康计算，以生成心理健康评估指数；通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据；

决策优化模型模块，基于人工智能算法对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行潜在风险趋势预测，以生成风险趋势预测数据；对风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，生成个性化康复策略；利用卷积神经网络对个性化康复策略进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，以执行医疗康复数据处理作业。

说明书

基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及AI技术领域，尤其涉及一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法及系统。

背景技术

[0002] 医疗康复数据通过各种传感器和设备进行收集，包括运动捕捉系统、生物传感器、智能穿戴设备等，这些设备能够采集个体的运动属性、生理参数等数据，在医疗康复领域，数据处理是实现个体化康复的重要环节。然而，传统的医疗康复数据处理方法存在着分析不准确、效率低下的问题，需要引入先进的AI技术来改进数据处理的准确性和效率。

发明内容

[0003] 本发明为解决上述技术问题，提出了一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

[0004] 为实现上述目的，本发明提供一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法，包括以下步骤：

[0005] 步骤S1：获取医疗康复数据及患者康复行为视频；对患者康复行为视频进行时序帧分析，以生成时序帧序列；对时序帧序列进行时延优化分析，以生成时延优化康复行为视频；对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频；

[0006] 步骤S2：根据医疗康复数据对细节增强康复行为视频进行动态行为特征分析，以生成动态行为数据；利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据；通过关节点动态演化数据对动态行为数据进行运动轨迹拟合，以生成运动轨迹曲线；

[0007] 步骤S3：对医疗康复数据进行肌肉信号分析，以生成肌肉信号数据；对肌肉信号数据进行肌肉控制模式识别，生成肌肉控制模式数据；利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行动作姿态肌肉特征分析，以生成动作姿态肌肉特征数据；

[0008] 步骤S4：根据医疗康复数据对动作姿态肌肉特征数据进行个体运动属性分析，以生成个体运动属性数据；通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，以生成行为偏差异常数据；通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎；

[0009] 步骤S5：对医疗康复数据进行情绪波动检测，以生成患者情绪波动数据；通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心理因素分析，以生成患者心理特征数据；对患者心理特征数据进行心理健康计算，以生成心理健康评估指数；通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据；

[0010] 步骤S6：基于人工智能算法对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行潜在风险趋势预测，以生成风险趋势预测数据；对风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，生成个性化康复策略；利用卷积神经网络对个性化康复策略进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，以执行医疗康复数据处理作业。

[0011] 本发明通过时序帧分析将患者康复行为视频转化为时序帧序列，时延优化分析提升康复行为视频的质量和流畅度，减少视频中的卡顿或延迟，动作细节增强处理突出康复行为视频中的关键动作细节，使观察者更容易捕捉到患者的动作特征，有助于进一步的分析和评估，动态行为特征分析从细节增强康复行为视频中提取出患者的动态行为信息，包括姿态、动作幅度、速度等，为后续的分析和评估提供基础数据，关节点光流追踪跟踪康复行为视频中的关键关节点，捕捉其在时间上的演化过程，进一步提取出关节运动的动态特征，运动轨迹拟合通过关节点动态演化数据，拟合出患者康复行为的运动轨迹曲线，提供更直观的运动轨迹信息，有助于分析和评估患者的运动模式和变化趋势，肌肉信号分析通过医疗康复数据获取患者的肌肉活动信号，了解患者肌肉的活动情况，为后续的肌肉控制模式识别和分析提供数据支持，肌肉控制模式识别根据肌肉信号数据识别出患者的肌肉控制模式，即患者在康复行为中所运用的肌肉控制策略，动作姿态肌肉特征分析结合运动轨迹曲线和肌肉控制模式数据，分析患者在康复行为中的动作姿态和肌肉特征，如肌肉活动幅度、协调性等，从而深入了解患者的运动表现和肌肉控制情况，个体运动属性分析基于动作姿态肌肉特征数据，进一步分析和评估患者的个体运动属性，如灵活性、力量、平衡等，为制定个性化康复计划提供依据，个体偏差异常检测通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行分析，发现患者在康复行为中的异常偏差，识别出不正常的运动模式或姿势，运动纠正决策引擎根据行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，即提出针对患者的运动调整建议，帮助患者纠正错误的动作或姿势，提高康复效果，情绪波动检测通过对医疗康复数据进行分析，了解患者在康复过程中的情绪变化，包括焦虑、压力、情绪波动等情绪状态，心理因素分析结合细节增强康复行为视频，对患者情绪波动数据进行分析，探索可能的心理因素，如康复过程中的挫折感、自信心等，心理健康计算基于患者心理特征数据，通过相应的算法和模型，计算出患者的心理健康评估指数，用于评估患者的心理状况和康复进展，康复计划调整数据根据心理健康评估指数，对康复计划进行动态调整，以满足患者的心理需求和提高康复效果，风险趋势预测数据提前预警患者康复过程中可能出现的问题和风险，防止康复进展的不良趋势，个性化康复决策优化根据患者的个体特征和预测的风险趋势，制定针对性的康复策略，提高康复效果和个体化康复服务的质量，康复决策优化模型基于大量的康复数据和个性化康复策略，挖掘出康复决策的潜在规律和模式，提高康复决策的科学性和准确性。

[0012] 优选地，步骤S1包括以下步骤：

[0013] 步骤S11：获取医疗康复数据及患者康复行为视频；

[0014] 步骤S12：对患者康复行为视频进行视频帧提取，以生成图像帧序列；

[0015] 步骤S13：对图像帧序列进行时序帧分析，以生成时序帧序列；

[0016] 步骤S14：对时序帧序列进行连续帧时延参数计算，以生成帧间时延参数；

[0017] 步骤S15：通过帧间时延参数对患者康复行为视频进行时延视觉帧优化处理，以生成时延优化康复行为视频；

[0018] 步骤S16：对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频。

[0019] 本发明通过获取医疗康复数据和患者康复行为视频作为后续分析和处理的基础，医疗康复数据包括患者的医疗记录、身体指标等信息，而患者康复行为视频提供患者在康复过程中的实际行为表现，将患者康复行为视频转换为一系列图像帧，提取视频中的每一帧作为单独的图像，将视频数据转换为图像数据，对图像帧序列进行时序分析，将连续的图像帧按照时间顺序排列，形成时序帧序列，保留康复行为视频中的时间信息，使得后续的分析考虑到动作的时序性，计算连续帧之间的时延参数，即每一帧与前一帧之间的时间差，通过计算帧间时延参数，了解康复行为视频中帧之间的时间间隔，为后续的时延优化和细节增强提供依据，用帧间时延参数对患者康复行为视频进行时延优化处理，通过调整帧之间的时间间隔，优化视频的播放速度和流畅度，减少卡顿或延迟现象，生成时延优化康复行为视频，提供更好的观看体验，更准确地观察患者的康复行为，对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，通过增强视频中的动作细节，如运动轨迹、姿态等特征，突出患者的关键动作信息，使观察者更容易捕捉到患者的动作特征，有助于进一步的分析和评估患者的康复行为，提高康复效果。

[0020] 优选地，步骤S2包括以下步骤：

[0021] 步骤S21：对细节增强康复行为视频进行动作周期分析，以生成动作周期数据；

[0022] 步骤S22：根据动作周期数据对细节增强康复行为视频进行行为变化检测，生成行为动作姿态数据；

[0023] 步骤S23：利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据；

[0024] 步骤S24：通过关节点动态演化数据对动态行为数据进行运动轨迹分析，以生成运动轨迹序列；

[0025] 步骤S25：对运动轨迹序列进行连续滤波拟合，以生成运动轨迹曲线。

[0026] 本发明通过对细节增强康复行为视频进行动作周期分析，通过检测关键动作的重复出现来计算动作的周期，动作周期数据反映患者康复行为中动作的频率和规律性，评估患者的动作执行能力和康复进展情况，利用动作周期数据对细节增强康复行为视频进行行为变化检测，通过分析动作周期的变化情况，检测出患者康复行为中的行为变化和动作姿态的变化，生成的行为动作姿态数据提供患者康复行为中的动作特征和姿态信息，有助于评估和监测患者的康复进展，利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，通过追踪视频中关键关节点的运动轨迹，生成关节点的动态演化数据，这些数据反映患者康复行为中关键关节点的运动变化情况，提供详细的动作信息，通过分析关节点的运动轨迹，揭示患者康复行为中的运动模式和动作路径，生成的运动轨迹序列提供患者康复行为中关键关节点的运动轨迹信息，有助于了解患者的动作执行方式和康复进展情况，通过应用滤波算法，平滑运动轨迹序列，去除噪音和异常值，得到更加平滑和连续的运动轨迹曲线，运动轨迹曲线提供了患者康复行为中关键关节点的平滑运动路径，更直观地呈现患者的动作执行情况，帮助分析和评估康复效果。

[0027] 优选地，步骤S23的具体步骤为：

[0028] 步骤S231：利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行视觉特征提取，生成康复行为视觉特征数据；

[0029] 步骤S232：对康复行为视觉特征数据进行逐帧关节点采样，以生成区域关节点；

[0030] 步骤S233：对区域关节点进行帧间光流计算，以生成关节点光流向量；

[0031] 步骤S234：对关节点光流向量进行光流序列构建，生成光流观测序列；

[0032] 步骤S235：基于光流观测序列对细节增强康复行为视频进行光流追踪分析，以生成关节点动态演化数据。

[0033] 本发明通过利用计算机视觉技术从细节增强的康复行为视频中提取视觉特征，视觉特征包括颜色、纹理、形状等方面的信息，通过提取康复行为视频的视觉特征，量化和描述视频中的视觉内容，为后续的分析和处理提供基础，对康复行为视觉特征数据进行逐帧采样，从每一帧中提取关节点信息，关节点表示人体或物体的关键点，如头部、手臂、腿部等，通过逐帧关节点采样，获得康复行为视频中的区域关节点，用于后续的光流计算和分析，对区域关节点进行帧间光流计算，光流是描述图像中像素移动方向和速度的方法，通过计算相邻帧之间的光流，得到关节点在时间上的变化信息，生成关节点光流向量，关节点光流向量反映康复行为视频中关节点位置的运动轨迹和速度变化，对关节点光流向量进行光流序列构建，将关节点光流向量按照时间顺序排列，形成光流观测序列，光流观测序列记录康复行为视频中关节点光流的时序变化，提供关节点运动的演化轨迹，基于光流观测序列对细节增强康复行为视频进行光流追踪分析，通过分析光流观测序列中的关节点运动信息，获得关节点的动态演化数据，关节点的动态演化数据展示康复行为视频中关键关节点的运动状态和变化趋势，有助于理解患者的康复行为特征和评估康复效果。

[0034] 优选地，步骤S3包括以下步骤：

[0035] 步骤S31：对医疗康复数据进行肌肉信号分析，以生成肌肉信号数据；

[0036] 步骤S32：对肌肉信号数据进行肌肉响应幅度计算，生成肌肉响应幅度数据；

[0037] 步骤S33：对肌肉响应幅度数据进行肌肉控制模式识别，生成肌肉控制模式数据；

[0038] 步骤S34：利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行运动姿态识别，以生成肌肉运动姿态数据；

[0039] 步骤S35：根据肌肉运动姿态数据对肌肉控制模式数据进行肌群运动收缩强度计算，以生成肌群收缩强度指数；

[0040] 步骤S36：对肌群收缩强度指数及肌肉运动姿态数据进行动作姿态肌肉特征分析，以生成动作姿态肌肉特征数据。

[0041] 本发明通过对医疗康复数据进行肌肉信号分析，肌肉信号是通过电极或传感器获取的与肌肉活动相关的电信号，通过分析医疗康复数据中的肌肉信号，了解患者肌肉的活动情况，例如肌肉的收缩和放松状态，对肌肉信号数据进行肌肉响应幅度计算，肌肉响应幅度是指肌肉信号的幅度或强度，反映肌肉的活动程度，通过计算肌肉信号的幅度，量化肌肉对康复行为的响应程度，对肌肉响应幅度数据进行肌肉控制模式识别，肌肉控制模式是指肌肉在康复行为中的协调和控制方式，通过分析肌肉响应幅度数据，识别患者的肌肉控制模式，例如同侧肌肉协调、对侧肌肉协调等，利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行运动姿态识别，通过分析肌肉运动姿态数据，了解患者康复行为中的运动姿态，例如手部的抓握姿势、下肢的步态模式等，评估患者的动作执行方式和康复进展，根据肌肉运动姿态数据对肌肉控制模式数据进行肌群运动收缩强度计算，肌群收缩强度指数反映肌肉群的活动水平和收缩程度，通过分析肌群收缩强度指数，了解患者康复行为中肌肉群的活动情况和力量输出，对肌群收缩强度指数和肌肉运动姿态数据进行动作姿态肌肉特征分析，动作姿态肌肉特征数据综合肌群收缩强度和肌肉运动姿态的信息，提供患者康复行为中动作和姿态的综合特征，有助于评估患者的动作执行能力和康复效果。

[0042] 优选地，步骤S4包括以下步骤：

[0043] 步骤S41：根据医疗康复数据对动作姿态肌肉特征数据关节临界点分析，以生成运动临界点数据；

[0044] 步骤S42：通过运动临界点数据对动作姿态肌肉特征数据进行辅助肌群协同分析，生成肌群连贯协调数据；

[0045] 步骤S43：利用运动临界点数据对肌群连贯协调数据进行个体运动属性分析，以生成个体运动属性数据；

[0046] 步骤S44：通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，以生成行为偏差异常数据；

[0047] 步骤S45：通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎。

[0048] 本发明通过对动作姿态肌肉特征数据进行关节临界点分析，关节临界点是指在康复行为中，关节运动到达特定位置或角度时所产生的特殊效果，通过分析动作姿态肌肉特征数据中的关节临界点，确定关节运动的临界点位置，并生成运动临界点数据，有助于评估患者的关节灵活性和康复姿态的控制，辅助肌群协同分析，辅助肌群协同是指在康复行为中，多个肌群之间相互配合协同工作，以实现有效的动作执行，通过分析运动临界点数据，确定肌群在不同关节临界点位置的协同活动模式，并生成肌群连贯协调数据，评估患者康复行为中肌群之间的协调性和运动连贯性，利用运动临界点数据对肌群连贯协调数据进行个体运动属性分析，个体运动属性是指患者在康复行为中所表现出的独特的运动特征和运动习惯，通过分析运动临界点数据和肌群连贯协调数据，识别个体的运动属性，并生成个体运动属性数据，了解患者的个体差异和康复行为的个性化需求，对细节增强的康复行为视频进行分析，对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，细节增强技术提高视频图像的清晰度和细节表达，更准确地分析患者的康复行为，通过检测个体运动属性数据中的偏差异常，发现患者在康复行为中存在的异常运动模式或错误执行，生成行为偏差异常数据，有助于及时发现和纠正患者的康复行为问题，行为偏差异常数据提供患者康复行为中存在的问题和错误，通过分析行为偏差异常数据制定相应的运动纠正策略，包括调整康复训练计划、改变特定动作的执行方式、提供实时反馈和指导等。

[0049] 优选地，步骤S5包括以下步骤：

[0050] 步骤S51：对细节增强康复行为视频进行微表情识别，以生成微表情数据；

[0051] 步骤S52：基于微表情数据对医疗康复数据进行情绪波动检测，以生成患者情绪波动数据；

[0052] 步骤S53：通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心率变化形态分析，以生成心率变化形态数据；

[0053] 步骤S54：通过细节增强康复行为视频对心率变化形态数据进行心理因素分析，以生成患者心理特征数据；

[0054] 步骤S55：对患者心理特征数据进行心理健康计算，以生成心理健康评估指数；

[0055] 步骤S56：通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据。

[0056] 本发明通过微表情数据捕捉到患者在康复过程中细微的面部表情变化，微表情反映出患者的情感状态、痛苦程度以及康复行为的舒适度，通过分析微表情数据，提供更多关于患者情感体验和康复行为的客观信息，患者情绪波动数据帮助了解患者在康复过程中的情绪变化，情绪波动数据的分析揭示患者康复过程中的情绪状态，如焦虑、愉悦、压力等，情绪波动数据有助于根据患者的情绪变化调整康复计划，提供更加个性化和有效的康复服务，心率变化形态数据提供有关患者在康复过程中心率变化的详细信息，通过分析心率变化形态数据，了解到患者在不同康复行为和情绪状态下的心率变化模式，如加速、减速、平稳等，评估患者的心脏健康状况和康复行为对心率的影响，为康复计划的调整提供依据，心理因素分析揭示患者心理状态对心率变化的影响，通过分析心率变化形态数据和康复行为视频，识别出患者在康复过程中的心理特征，如紧张、放松、专注等，了解患者的心理反应和情绪状态，为制定个性化的康复计划和提供心理支持提供参考依据，心理健康评估指数量化患者的心理健康状况，通过对患者心理特征数据的综合分析和计算，得出一个心理健康评估指数，用于评估患者的心理健康水平，及时发现心理健康问题并采取相应的干预措施，康复计划调整数据基于患者的心理健康评估指数来优化康复计划，通过分析心理健康评估指数和康复计划数据，确定是否需要调整康复计划的强度、频率、内容等方面，以更好地满足患者的心理健康需求，实现康复计划的动态调整，提供更加个性化和有效的康复方案，提高患者的康复效果和满意度。

[0057] 优选地，步骤S56包括以下步骤：

[0058] 步骤S561：基于预设的康复心理健康评估阈值对心理健康评估指数进行比较，当预设的康复心理健康评估阈值大于心理健康评估指数时，生成患者心理异常数据；

[0059] 步骤S562：对心率变化形态数据及个体运动属性数据进行情绪异常关联分析，以生成情绪异常关联数据；

[0060] 步骤S563：基于情绪异常关联数据对患者心理异常数据进行客户画像构建，以生成心理异常客户画像；

[0061] 步骤S564：通过医疗康复数据对心理异常客户画像进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据；

[0062] 步骤S565：当预设的康复心理健康评估阈值小于或等于心理健康评估指数时，进行康复计划优化，以生成康复计划调整数据。

[0063] 本发明通过将心理健康评估指数与阈值进行比较，判断患者是否存在心理异常，生成患者心理异常数据，使医护人员能够及时关注和干预患者的心理健康问题，情绪异常关联数据帮助了解患者的心理状态与心率变化之间的关系，通过分析心率变化形态数据和个体运动属性数据，并与情绪状态进行关联分析，识别出患者的情绪异常关联，揭示患者在康复过程中出现的情绪异常情况，如情绪波动与心率变化的关联性，提供更全面的情绪异常信息，为制定针对性的康复计划调整提供依据，心理异常客户画像更好地了解患者的心理异常特征和康复需求，通过分析情绪异常关联数据和心理异常数据，构建患者的心理异常客户画像，包括情绪异常模式、心理健康问题和康复需求等方面的信息，提供个性化的康复服务和干预措施，以满足患者的心理健康需求康复计划调整数据基于心理异常客户画像来优化康复计划，通过分析医疗康复数据和心理异常客户画像，确定针对心理异常的康复计划的调整方向，如增加心理支持、调整康复方案的重点等，满足患者的心理健康需求，提高康复效果和患者的满意度，当心理健康评估指数高于预设的康复心理健康评估阈值时，说明患者的心理健康状况良好，不需要特殊的心理异常干预措施，在这种情况下，进行康复计划的优化，以进一步提升康复效果和满意度，当心理健康评估指数小于或等于预设的康复心理健康评估阈值时，说明患者的心理健康状况较差，需要特殊的心理异常干预措施，并且针对康复计划进行调整，以优化康复计划改善患者的心理情况，康复计划的优化包括增加康复活动的多样性、提供更具挑战性的任务或目标等，以确保患者在康复过程中保持积极的心理状态和进步。

[0064] 优选地，步骤S6包括以下步骤：

[0065] 步骤S61：对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行行为负荷分析，以生成行为负荷数据；

[0066] 步骤S62：基于人工智能算法行为负荷数据进行潜在风险趋势预测，以生成风险趋势预测数据；

[0067] 步骤S63：对风险趋势预测数据进行时序分析，以生成时序风险趋势预测数据；

[0068] 步骤S64：对时序风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，生成个性化康复策略；

[0069] 步骤S65：利用卷积神经网络对个性化康复策略进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，以执行医疗康复数据处理作业。

[0070] 本发明通过行为负荷数据分析帮助评估患者在进行康复运动和纠正决策时的负荷情况，通过对运动纠正决策引擎的数据和康复计划调整数据进行分析，了解患者在不同康复阶段的运动负荷、身体适应程度等方面的信息，风险趋势预测数据帮助医护人员识别患者可能面临的潜在风险，通过使用人工智能算法分析行为负荷数据，预测患者未来可能出现的风险趋势，如运动过度、运动不足或身体适应程度下降等，时序风险趋势预测数据帮助医护人员了解患者风险的发展趋势和变化，通过对风险趋势预测数据进行时序分析，生成更加详细的时序风险趋势预测数据，包括风险的持续时间、强度变化等方面的信息，个性化康复决策优化基于时序风险趋势预测数据，制定适合患者的个性化康复策略，通过分析时序风险趋势预测数据，了解患者风险的具体情况和变化趋势，基于这些信息，调整康复计划、制定个性化的康复策略，以更好地管理和减少患者的风险，提高康复效果，康复决策优化模型的构建利用卷积神经网络等人工智能技术对个性化康复策略进行数据挖掘和建模，通过分析医疗康复数据和个性化康复策略的关联性，构建康复决策优化模型，帮助医护人员更好地理解患者的康复需求、制定更精确的康复计划，并提供个性化的建议和指导。

[0071] 在本说明书中，提供一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理系统，包括：

[0072] 时延优化模块，获取医疗康复数据及患者康复行为视频；对患者康复行为视频进行时序帧分析，以生成时序帧序列；对时序帧序列进行时延优化分析，以生成时延优化康复行为视频；对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频；

[0073] 光流追踪模块，根据医疗康复数据对细节增强康复行为视频进行动态行为特征分析，以生成动态行为数据；利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据；通过关节点动态演化数据对动态行为数据进行运动轨迹拟合，以生成运动轨迹曲线；

[0074] 肌肉控制模块，对医疗康复数据进行肌肉信号分析，以生成肌肉信号数据；对肌肉信号数据进行肌肉控制模式识别，生成肌肉控制模式数据；利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行动作姿态肌肉特征分析，以生成动作姿态肌肉特征数据；

[0075] 运动纠正模块，根据医疗康复数据对动作姿态肌肉特征数据进行个体运动属性分析，以生成个体运动属性数据；通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，以生成行为偏差异常数据；通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎；

[0076] 健康评估模块，对医疗康复数据进行情绪波动检测，以生成患者情绪波动数据；通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心理因素分析，以生成患者心理特征数据；对患者心理特征数据进行心理健康计算，以生成心理健康评估指数；通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据；

[0077] 决策优化模型模块，基于人工智能算法对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行潜在风险趋势预测，以生成风险趋势预测数据；对风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，生成个性化康复策略；利用卷积神经网络对个性化康复策略进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，以执行医疗康复数据处理作业。

[0078] 本发明通过构建基于AI技术实现的医疗康复数据处理系统，通过时延优化模块对患者康复行为视频进行时序帧分析，将视频分解为一系列时序帧序列，时序帧序列捕捉到患者康复动作的时间演化，提供更加精细的行为信息，时延优化分析对时序帧序列进行处理，以生成时延优化康复行为视频，分析根据康复行为视频的帧间关系和时间间隔，优化视频播放的时序，减少不必要的等待和延迟，提高视频观看的流畅性和实时性，对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，改善视频质量和细节表现，提升康复行为视频的清晰度、对比度等视觉特征，使医护人员能够更清晰地观察和分析患者的康复动作，光流追踪模块利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，捕捉到患者康复动作的关键节点位置和运动轨迹，关节点的动态演化数据能够提供更加精细和准确的康复行为信息，利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行动作姿态肌肉特征分析，提取患者康复动作的姿态特征和肌肉活动特征，更全面地描述患者康复动作的形态和肌肉状态，为后续的运动纠正提供依据，运动纠正模块通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎，根据异常数据提供针对性的运动纠正方案，帮助患者调整康复动作，提高康复效果，健康评估模块通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心理因素分析，了解患者康复行为对情绪的影响，心理特征数据提供更深入的心理分析，为后续的心理健康评估提供依据，通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据，根据评估结果，针对患者的心理健康状况调整康复计划，提供个性化的康复方案，决策优化模型模块通过人工智能算法对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行潜在风险趋势预测，提前识别可能存在的风险和问题，根据潜在风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，针对患者的具体情况制定个性化的康复策略，提高康复效果和安全性，通过利用卷积神经网络等算法构建康复决策优化模型，实现对医疗康复数据的处理和分析，为医护人员提供科学、准确的康复决策支持。

附图说明

[0079] 图1为本发明一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法及系统的步骤流程示意图；

[0080] 图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；

[0081] 图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；

[0082] 图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。

具体实施方式

[0083] 应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

[0084] 本申请实例提供一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法及系统。所述基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法及系统的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。

[0085] 请参阅图1至图4，本发明提供了一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法及系统，所述基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法包括以下步骤：

[0086] 步骤S1：获取医疗康复数据及患者康复行为视频；对患者康复行为视频进行时序帧分析，以生成时序帧序列；对时序帧序列进行时延优化分析，以生成时延优化康复行为视频；对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频；

[0087] 步骤S2：根据医疗康复数据对细节增强康复行为视频进行动态行为特征分析，以生成动态行为数据；利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据；通过关节点动态演化数据对动态行为数据进行运动轨迹拟合，以生成运动轨迹曲线；

[0088] 步骤S3：对医疗康复数据进行肌肉信号分析，以生成肌肉信号数据；对肌肉信号数据进行肌肉控制模式识别，生成肌肉控制模式数据；利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行动作姿态肌肉特征分析，以生成动作姿态肌肉特征数据；

[0089] 步骤S4：根据医疗康复数据对动作姿态肌肉特征数据进行个体运动属性分析，以生成个体运动属性数据；通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，以生成行为偏差异常数据；通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎；

[0090] 步骤S5：对医疗康复数据进行情绪波动检测，以生成患者情绪波动数据；通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心理因素分析，以生成患者心理特征数据；对患者心理特征数据进行心理健康计算，以生成心理健康评估指数；通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据；

[0091] 步骤S6：基于人工智能算法对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行潜在风险趋势预测，以生成风险趋势预测数据；对风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，生成个性化康复策略；利用卷积神经网络对个性化康复策略进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，以执行医疗康复数据处理作业。

[0092] 本发明通过时序帧分析将患者康复行为视频转化为时序帧序列，时延优化分析提升康复行为视频的质量和流畅度，减少视频中的卡顿或延迟，动作细节增强处理突出康复行为视频中的关键动作细节，使观察者更容易捕捉到患者的动作特征，有助于进一步的分析和评估，动态行为特征分析从细节增强康复行为视频中提取出患者的动态行为信息，包括姿态、动作幅度、速度等，为后续的分析和评估提供基础数据，关节点光流追踪跟踪康复行为视频中的关键关节点，捕捉其在时间上的演化过程，进一步提取出关节运动的动态特征，运动轨迹拟合通过关节点动态演化数据，拟合出患者康复行为的运动轨迹曲线，提供更直观的运动轨迹信息，有助于分析和评估患者的运动模式和变化趋势，肌肉信号分析通过医疗康复数据获取患者的肌肉活动信号，了解患者肌肉的活动情况，为后续的肌肉控制模式识别和分析提供数据支持，肌肉控制模式识别根据肌肉信号数据识别出患者的肌肉控制模式，即患者在康复行为中所运用的肌肉控制策略，动作姿态肌肉特征分析结合运动轨迹曲线和肌肉控制模式数据，分析患者在康复行为中的动作姿态和肌肉特征，如肌肉活动幅度、协调性等，从而深入了解患者的运动表现和肌肉控制情况，个体运动属性分析基于动作姿态肌肉特征数据，进一步分析和评估患者的个体运动属性，如灵活性、力量、平衡等，为制定个性化康复计划提供依据，个体偏差异常检测通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行分析，发现患者在康复行为中的异常偏差，识别出不正常的运动模式或姿势，运动纠正决策引擎根据行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，即提出针对患者的运动调整建议，帮助患者纠正错误的动作或姿势，提高康复效果，情绪波动检测通过对医疗康复数据进行分析，了解患者在康复过程中的情绪变化，包括焦虑、压力、情绪波动等情绪状态，心理因素分析结合细节增强康复行为视频，对患者情绪波动数据进行分析，探索可能的心理因素，如康复过程中的挫折感、自信心等，心理健康计算基于患者心理特征数据，通过相应的算法和模型，计算出患者的心理健康评估指数，用于评估患者的心理状况和康复进展，康复计划调整数据根据心理健康评估指数，对康复计划进行动态调整，以满足患者的心理需求和提高康复效果，风险趋势预测数据提前预警患者康复过程中可能出现的问题和风险，防止康复进展的不良趋势，个性化康复决策优化根据患者的个体特征和预测的风险趋势，制定针对性的康复策略，提高康复效果和个体化康复服务的质量，康复决策优化模型基于大量的康复数据和个性化康复策略，挖掘出康复决策的潜在规律和模式，提高康复决策的科学性和准确性。

[0093] 本发明实施例中，参考图1，为本发明一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法及系统的步骤流程示意图，在本实例中，所述基于AI技术实现的医疗康复数据处理方法的步骤包括：

[0094] 步骤S1：获取医疗康复数据及患者康复行为视频；对患者康复行为视频进行时序帧分析，以生成时序帧序列；对时序帧序列进行时延优化分析，以生成时延优化康复行为视频；对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频；

[0095] 本实施例中，通过传感器获取患者的康复数据，包括患者的身体测量数据（如运动范围、力量等）、康复过程中的记录以及其他相关数据，收集患者进行康复行为的视频，通过摄像设备记录患者在康复过程中的动作和姿势，通过视频处理技术，提取视频的每一帧图像，将患者康复行为视频分解为一系列离散的帧图像，对帧图像进行时序排列，形成一个时序帧序列，通过对时序帧序列进行分析，确定每个帧之间的时间间隔，根据康复需求和优化目标，使用相应的算法或方法来调整帧之间的时间间隔，以达到时延优化的效果，包括加速或减缓帧的播放速度，以改变康复行为视频的时序特征，使其更符合康复需求和目标，通过图像处理和增强技术，对时延优化康复行为视频进行细节增强处理，包括增强视频的对比度、色彩饱和度、清晰度等，以突出视频中的动作细节和相关特征，应用运动模糊修复、降噪等技术，进一步提高视频的质量和可视化效果。

[0096] 步骤S2：根据医疗康复数据对细节增强康复行为视频进行动态行为特征分析，以生成动态行为数据；利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据；通过关节点动态演化数据对动态行为数据进行运动轨迹拟合，以生成运动轨迹曲线；

[0097] 本实施例中，从细节增强康复行为视频中提取关键帧序列，关键帧是视频中具有显著动作的帧，对每个关键帧进行动态行为特征分析，以捕捉康复行为的动态变化，特征包括动作的速度、角度、幅度等，利用计算机视觉技术，对细节增强康复行为视频的每一帧进行关节点光流追踪，关节点是指人体姿态估计中的关节位置，如肩膀、手肘、膝盖等，光流追踪用于跟踪图像中像素的运动轨迹，通过关节点光流追踪，获取每帧关节点的位置信息，形成关节点的动态演化数据序列，根据关节点的动态演化数据，对关节点的运动轨迹进行建模和拟合，使用各种数学方法，如多项式拟合或样条插值，以获得平滑的运动轨迹曲线。

[0098] 步骤S3：对医疗康复数据进行肌肉信号分析，以生成肌肉信号数据；对肌肉信号数据进行肌肉控制模式识别，生成肌肉控制模式数据；利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行动作姿态肌肉特征分析，以生成动作姿态肌肉特征数据；

[0099] 本实施例中，通过表面肌电图（sEMG）等技术采集医疗康复数据中的肌肉信号，sEMG是一种测量肌肉活动的方法，通过电极贴附在皮肤表面来记录肌肉收缩时的电信号，对于每个康复动作，记录并提取相应的肌肉信号数据，对肌肉信号数据进行肌肉控制模式的识别，肌肉控制模式是指在进行康复动作时，肌肉的协调模式和激活方式，使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）或神经网络等，对肌肉信号数据进行训练和分类，以识别不同的肌肉控制模式，结合之前生成的运动轨迹曲线和肌肉控制模式数据，对康复动作的姿态和肌肉特征进行分析，计算不同肌肉的激活程度、协同性以及姿态的稳定性等特征。

[0100] 步骤S4：根据医疗康复数据对动作姿态肌肉特征数据进行个体运动属性分析，以生成个体运动属性数据；通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，以生成行为偏差异常数据；通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎；

[0101] 本实施例中，利用动作姿态肌肉特征数据对个体的运动属性进行分析，包括个体的运动范围、灵活性、力量等方面的评估，根据动作姿态肌肉特征数据，计算不同的运动属性指标，以获取个体的运动特征，利用细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，通过对康复行为视频进行分析，比较个体的实际运动与预期运动之间的差异，如果个体的运动属性数据与正常范围相比存在明显偏差或异常，将其标记为行为偏差异常数据，通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策的构建，根据行为偏差异常数据，识别出个体在康复过程中存在的运动问题和偏差，基于这些问题和偏差，构建运动纠正决策引擎，根据具体情况提供针对性的运动纠正建议或指导，以帮助个体改善康复动作的执行。

[0102] 步骤S5：对医疗康复数据进行情绪波动检测，以生成患者情绪波动数据；通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心理因素分析，以生成患者心理特征数据；对患者心理特征数据进行心理健康计算，以生成心理健康评估指数；通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据；

[0103] 本实施例中，利用医疗康复数据对患者的情绪波动进行检测，使用情绪识别算法和情绪识别模型，对康复过程中的数据进行分析，以确定患者情绪的波动情况，常见的情绪识别方法包括基于生理信号的方法（如心率、皮肤电活动等）和基于文本或语音的情感分析方法，通过观察和分析康复行为视频中患者的表情、动作、语言等细节，推断患者的心理状态和情感因素，包括焦虑、压力、自信心等心理因素的分析，结合患者的情绪波动数据和心理因素分析结果，计算出患者的心理健康评估指数，指数反映患者的心理健康状态，如情绪稳定性、心理压力等，根据患者的心理健康评估指数，判断患者的心理健康状况是否适宜进行当前的康复计划，如果评估结果显示心理健康存在问题，相应地调整康复计划，如减少康复强度、增加心理支持等，以更好地适应患者的心理状况。

[0104] 步骤S6：基于人工智能算法对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行潜在风险趋势预测，以生成风险趋势预测数据；对风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，生成个性化康复策略；利用卷积神经网络对个性化康复策略进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，以执行医疗康复数据处理作业。

[0105] 本实施例中，通过机器学习算法、时间序列分析等分析过去的运动纠正决策和康复计划调整数据，发现其中可能存在的潜在风险趋势，结合潜在风险趋势预测数据和患者的个体情况，制定针对性的康复策略，以降低潜在风险并提高康复效果，个性化康复决策优化考虑患者的特征、康复目标、健康状况等因素，卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，从大量的数据中学习和提取特征，通过将个性化康复策略作为输入数据，利用卷积神经网络进行训练和建模，构建康复决策优化模型，以更好地执行医疗康复数据处理作业。

[0106] 本实施例中，参考图2，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：

[0107] 步骤S11：获取医疗康复数据及患者康复行为视频；

[0108] 步骤S12：对患者康复行为视频进行视频帧提取，以生成图像帧序列；

[0109] 步骤S13：对图像帧序列进行时序帧分析，以生成时序帧序列；

[0110] 步骤S14：对时序帧序列进行连续帧时延参数计算，以生成帧间时延参数；

[0111] 步骤S15：通过帧间时延参数对患者康复行为视频进行时延视觉帧优化处理，以生成时延优化康复行为视频；

[0112] 步骤S16：对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频。

[0113] 本实施例中，通过传感器获取患者的康复数据，包括患者的身体测量数据（如运动范围、力量等）、康复过程中的记录以及其他相关数据，收集患者进行康复行为的视频，通过摄像设备记录患者在康复过程中的动作和姿势，使用视频处理库或工具，对患者康复行为视频进行解码和帧提取操作，将视频分解为一系列连续的图像帧，视频的帧率决定了每秒所包含的图像帧数量，对提取的图像帧序列进行时序帧分析，包括对每个图像帧进行特征提取、姿态估计、运动分析等操作，以获取帧间的时序信息，包括关节位置、姿态、运动轨迹等，通过计算每个图像帧的时间戳或使用帧率信息，计算时序帧序列中相邻帧之间的时间间隔，得到帧间的时延参数，根据帧间时延参数，对患者康复行为视频进行适当的时延调整，确保视频播放时的流畅性和连贯性，通过添加、删除或调整图像帧的时间间隔来实现，时延优化后的康复行为视频将保留重要的动作信息，在播放时具有更好的视觉效果，利用图像处理和计算机视觉技术，对时延优化的康复行为视频进行动作细节增强处理，包括增强图像的对比度、锐化边缘、降噪处理等操作，以突出康复行为的细节和重要信息，增强细节后的康复行为视频将提供更清晰、更易于观察和分析的视觉内容，对时延优化的康复行为视频进行动作细节增强处理，包括增强图像的对比度、锐化边缘、降噪处理等操作。

[0114] 本实施例中，参考图3，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：

[0115] 步骤S21：对细节增强康复行为视频进行动作周期分析，以生成动作周期数据；

[0116] 步骤S22：根据动作周期数据对细节增强康复行为视频进行行为变化检测，生成行为动作姿态数据；

[0117] 步骤S23：利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据；

[0118] 步骤S24：通过关节点动态演化数据对动态行为数据进行运动轨迹分析，以生成运动轨迹序列；

[0119] 步骤S25：对运动轨迹序列进行连续滤波拟合，以生成运动轨迹曲线。

[0120] 本实施例中，使用计算机视觉和信号处理技术，对细节增强康复行为视频进行动作周期分析，包括对关键动作的起始点和结束点进行检测，计算出动作的周期和频率，根据动作周期数据，对细节增强康复行为视频进行行为变化检测，包括检测行为的起始和结束时间点，并提取出相关的动作和姿态信息，利用计算机视觉技术，对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，通过在每个图像帧中检测和跟踪关节点的位置，并计算关节点在连续帧之间的光流来实现，根据关节点动态演化数据，通过计算关节点在时间上的运动轨迹来对动态行为数据进行运动轨迹分析，运动轨迹由关节点的位置坐标随时间变化组成，对运动轨迹序列进行连续滤波拟合，使用滤波算法（如卡尔曼滤波、贝叶斯滤波等）对序列中的噪声和不确定性进行平滑处理，通过对运动轨迹序列进行拟合，获得平滑的运动轨迹曲线，提供更准确和连续的运动信息。

[0121] 本实施例中，步骤S23的具体步骤为：

[0122] 步骤S231：利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行视觉特征提取，生成康复行为视觉特征数据；

[0123] 步骤S232：对康复行为视觉特征数据进行逐帧关节点采样，以生成区域关节点；

[0124] 步骤S233：对区域关节点进行帧间光流计算，以生成关节点光流向量；

[0125] 步骤S234：对关节点光流向量进行光流序列构建，生成光流观测序列；

[0126] 步骤S235：基于光流观测序列对细节增强康复行为视频进行光流追踪分析，以生成关节点动态演化数据。

[0127] 本实施例中，使用计算机视觉技术，对细节增强康复行为视频进行视觉特征提取，包括提取图像帧的颜色特征、纹理特征、形状特征等，对康复行为视觉特征数据进行逐帧关节点采样，使用关节点检测算法或人体姿态估计算法，在每个图像帧中定位和提取出关键区域的关节点，例如人体的关节位置，通过关节点采样，得到每帧的区域关节点，通过计算相邻帧之间的光流，得到区域关节点在时间上的运动信息，光流计算使用光流算法，例如Lucas‑Kanade光流算法或光流神经网络算法，通过光流计算，获得关节点在相邻帧之间的光流向量，将关节点在相邻帧之间的光流向量按照时间顺序进行组合，构建出关节点的光流序列，光流序列被看作是关节点在时间上的运动观测，通过分析光流观测序列中的光流向量，推断关节点在时间上的运动轨迹和演化情况，帮助了解康复行为的动态变化和进展情况，通过光流追踪分析，提取关节点的动态演化信息，生成关节点动态演化数据。

[0128] 本实施例中，参考图4，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：

[0129] 步骤S31：对医疗康复数据进行肌肉信号分析，以生成肌肉信号数据；

[0130] 步骤S32：对肌肉信号数据进行肌肉响应幅度计算，生成肌肉响应幅度数据；

[0131] 步骤S33：对肌肉响应幅度数据进行肌肉控制模式识别，生成肌肉控制模式数据；

[0132] 步骤S34：利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行运动姿态识别，以生成肌肉运动姿态数据；

[0133] 步骤S35：根据肌肉运动姿态数据对肌肉控制模式数据进行肌群运动收缩强度计算，以生成肌群收缩强度指数；

[0134] 步骤S36：对肌群收缩强度指数及肌肉运动姿态数据进行动作姿态肌肉特征分析，以生成动作姿态肌肉特征数据。

[0135] 本实施例中，通过对医疗康复数据进行信号处理和分析，提取出与肌肉活动相关的信号数据，包括肌电信号（EMG）数据或其他与肌肉活动相关的生物信号，通过对信号的采集和处理，获得与康复行为中肌肉活动相关的数据，利用肌肉信号数据，计算出肌肉的响应幅度，反映肌肉的活动程度和肌肉收缩的强度，计算肌肉响应幅度采用各种方法，例如计算信号的均方根（RMS）值或幅度的变化范围，通过肌肉响应幅度计算，得到肌肉活动的定量指标，肌肉的控制模式指示肌肉的活动方式，例如主动收缩、被动伸展或抗阻力收缩等，识别肌肉控制模式使用模式识别算法，例如基于机器学习的分类算法或规则‑based的方法，通过肌肉控制模式识别，得到关于肌肉活动方式的信息，使用运动分析算法和姿态估计算法来实现运动姿态识别，运动轨迹曲线描述肌肉在时间上的运动变化，例如肌肉的伸展和收缩情况，通过对运动轨迹曲线进行分析和比较，识别出肌肉的运动姿态，例如运动的方向、幅度和速度等，利用肌肉运动姿态数据和肌肉控制模式数据，计算出肌群的收缩强度指数，用于评估肌肉群的活动水平和收缩强度，通过运动分析和力学建模等方法计算肌群收缩强度综合考虑多个肌肉的活动情况和协同作用。

[0136] 本实施例中，步骤S4包括以下步骤：

[0137] 步骤S41：根据医疗康复数据对动作姿态肌肉特征数据关节临界点分析，以生成运动临界点数据；

[0138] 步骤S42：通过运动临界点数据对动作姿态肌肉特征数据进行辅助肌群协同分析，生成肌群连贯协调数据；

[0139] 步骤S43：利用运动临界点数据对肌群连贯协调数据进行个体运动属性分析，以生成个体运动属性数据；

[0140] 步骤S44：通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，以生成行为偏差异常数据；

[0141] 步骤S45：通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎。

[0142] 本实施例中，通过对医疗康复数据中的动作姿态肌肉特征数据进行分析，找到肌肉特征数据中的关节临界点，即关节运动的临界状态，关节临界点指示关节的灵活性、稳定性和运动范围等信息，通过分析关节临界点，生成相应的运动临界点数据，通过利用运动临界点数据对动作姿态肌肉特征数据进行分析，揭示肌群之间的协同作用和连贯性，通过分析肌群的连贯协调性，获取肌群之间的协同模式、协同强度和协同时序等信息，通过利用运动临界点数据对肌群连贯协调数据进行分析，获得个体的运动特征和属性，包括个体的运动模式、运动能力、运动适应性等信息，利用细节增强后的视频，对个体运动属性数据进行分析和比对，检测可能存在的行为偏差异常并生成相应的行为偏差异常数据，行为偏差异常数据指示个体在康复行为中的异常动作或错误执行，为后续的运动纠正决策提供依据，对行为偏差异常数据的分析和比对，确定个体在康复行为中存在的动作偏差或错误，根据这些异常信息制定相应的运动纠正方案，通过构建运动纠正决策引擎，将这些纠正方案整合为一个自动化的系统，用于对医疗康复数据进行实时的运动纠正决策和指导。

[0143] 本实施例中，步骤S5的具体步骤为：

[0144] 步骤S51：对细节增强康复行为视频进行微表情识别，以生成微表情数据；

[0145] 步骤S52：基于微表情数据对医疗康复数据进行情绪波动检测，以生成患者情绪波动数据；

[0146] 步骤S53：通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心率变化形态分析，以生成心率变化形态数据；

[0147] 步骤S54：通过细节增强康复行为视频对心率变化形态数据进行心理因素分析，以生成患者心理特征数据；

[0148] 步骤S55：对患者心理特征数据进行心理健康计算，以生成心理健康评估指数；

[0149] 步骤S56：通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据。

[0150] 本实施例中，通过对康复行为视频进行微表情识别，捕捉到患者脸部微小表情的变化，微表情是人们在短暂时间内难以察觉和控制的情绪表达，反映患者的内心情绪状态，通过对细节增强的康复行为视频进行微表情识别，提取出患者的微表情，包括微笑、皱眉、眼神等表情特征，通过对微表情数据的分析，推断患者的情绪状态和情绪波动，情绪波动数据反映患者在康复过程中的情绪变化，包括愉快、焦虑、压力等情绪状态的变化，通过分析心率的变化形态，如心率的上升、下降、平稳等趋势以及心率的变异性等指标，揭示出患者情绪与心率之间的关联，通过对康复行为视频的细节增强，观察到心率变化与患者的心理因素之间的关系，心理因素包括焦虑、紧张、压力、愉快等方面的情绪状态，通过对心率变化形态数据进行心理因素分析，揭示出患者心理因素与心率变化之间的关联，通过对患者心理特征数据的综合分析和计算，评估患者的心理健康状况，心理健康评估指数综合考虑患者的情绪波动、心率变化形态以及其他心理因素，为评估患者的心理健康提供定量化的指标，根据评估结果，对康复计划进行动态调整，包括调整康复行为、康复频率、康复强度等方面，以更好地满足患者的康复需求和心理健康状态。

[0151] 本实施例中，步骤S56的具体步骤为：

[0152] 步骤S561：基于预设的康复心理健康评估阈值对心理健康评估指数进行比较，当预设的康复心理健康评估阈值大于心理健康评估指数时，生成患者心理异常数据；

[0153] 步骤S562：对心率变化形态数据及个体运动属性数据进行情绪异常关联分析，以生成情绪异常关联数据；

[0154] 步骤S563：基于情绪异常关联数据对患者心理异常数据进行客户画像构建，以生成心理异常客户画像；

[0155] 步骤S564：通过医疗康复数据对心理异常客户画像进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据；

[0156] 步骤S565：当预设的康复心理健康评估阈值小于或等于心理健康评估指数时，进行康复计划优化，以生成康复计划调整数据。

[0157] 本实施例中，将预设的阈值与心理健康评估指数进行比较，如果预设的阈值大于心理健康评估指数，说明患者的心理健康状况异常，可能存在心理问题或心理压力过大，通过对心率变化形态数据和个体运动属性数据的分析，探索心率变化和个体运动属性与情绪异常之间的关联关系，情绪异常关联数据包括心率变化的异常模式、运动属性的异常特征等，用于描述情绪异常与心率变化形态、个体运动属性之间的关联关系，基于情绪异常关联数据，进一步分析患者的心理异常特征和相关因素，包括情绪异常的类型、频率、影响因素等，通过对心理异常数据进行客户画像构建，将患者的心理异常特征进行整合和描述，形成心理异常客户画像，根据心理异常客户画像和医疗康复数据，对康复计划进行动态调整，通过分析心理异常客户画像中的心理异常特征和医疗康复数据，确定患者的康复需求和适应性，进而对康复计划进行相应的调整，康复计划调整数据包括康复目标的变更、康复阶段的调整、康复方法的优化等内容，当预设的康复心理健康评估阈值小于或等于心理健康评估指数时，说明患者的心理健康状态已经达到或超过预设的阈值，不再属于心理异常范围，在这种情况下，需要对康复计划进行优化，以进一步提高患者的康复效果，康复计划调整数据包括康复目标的重新设定、康复阶段的调整、康复方法的优化等内容，以适应患者心理健康评估指数的变化。

[0158] 本实施例中，步骤S6的具体步骤为：

[0159] 步骤S61：对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行行为负荷分析，以生成行为负荷数据；

[0160] 步骤S62：基于人工智能算法行为负荷数据进行潜在风险趋势预测，以生成风险趋势预测数据；

[0161] 步骤S63：对风险趋势预测数据进行时序分析，以生成时序风险趋势预测数据；

[0162] 步骤S64：对时序风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，生成个性化康复策略；

[0163] 步骤S65：利用卷积神经网络对个性化康复策略进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，以执行医疗康复数据处理作业。

[0164] 在本实施例中，通过对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据的分析，了解患者进行康复运动时的行为负荷情况，行为负荷数据包括患者的运动强度、运动频率、运动时长等信息，描述患者在康复期间的运动负荷水平，通过对行为负荷数据的分析，发现患者康复过程中可能存在的潜在风险趋势，利用人工智能算法，对行为负荷数据进行建模和预测，以识别患者可能面临的风险趋势，如运动过度、运动不足等，风险趋势预测数据包括患者可能面临的风险类型、风险程度、风险发生的可能时间等信息，通过对风险趋势预测数据的时序分析，了解患者风险趋势随时间的变化情况，时序风险趋势预测数据包括患者风险趋势的变化趋势、周期性变化、异常变化等信息，用于描述患者在康复过程中风险的演变情况，根据时序风险趋势预测数据的分析结果，了解患者在不同时间段可能面临的风险变化，以及相应的康复需求，个性化康复策略根据患者的风险趋势、康复目标、身体状况等因素进行定制，包括调整运动强度、频率、时长，修改康复计划等，将个性化康复策略作为输入数据，利用卷积神经网络等机器学习算法进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，模型分析患者的康复策略与康复效果之间的关系，识别出康复策略中的关键因素和影响因素，为医疗康复数据处理作业提供指导和决策支持。

[0165] 在本实施例中，提供一种基于AI技术实现的医疗康复数据处理系统，包括：

[0166] 时延优化模块，获取医疗康复数据及患者康复行为视频；对患者康复行为视频进行时序帧分析，以生成时序帧序列；对时序帧序列进行时延优化分析，以生成时延优化康复行为视频；对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，以生成细节增强康复行为视频；

[0167] 光流追踪模块，根据医疗康复数据对细节增强康复行为视频进行动态行为特征分析，以生成动态行为数据；利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，以生成关节点动态演化数据；通过关节点动态演化数据对动态行为数据进行运动轨迹拟合，以生成运动轨迹曲线；

[0168] 肌肉控制模块，对医疗康复数据进行肌肉信号分析，以生成肌肉信号数据；对肌肉信号数据进行肌肉控制模式识别，生成肌肉控制模式数据；利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行动作姿态肌肉特征分析，以生成动作姿态肌肉特征数据；

[0169] 运动纠正模块，根据医疗康复数据对动作姿态肌肉特征数据进行个体运动属性分析，以生成个体运动属性数据；通过细节增强康复行为视频对个体运动属性数据进行个体偏差异常检测，以生成行为偏差异常数据；通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎；

[0170] 健康评估模块，对医疗康复数据进行情绪波动检测，以生成患者情绪波动数据；通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心理因素分析，以生成患者心理特征数据；对患者心理特征数据进行心理健康计算，以生成心理健康评估指数；通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据；

[0171] 决策优化模型模块，基于人工智能算法对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行潜在风险趋势预测，以生成风险趋势预测数据；对风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，生成个性化康复策略；利用卷积神经网络对个性化康复策略进行数据挖掘建模，构建康复决策优化模型，以执行医疗康复数据处理作业。

[0172] 本发明通过构建基于AI技术实现的医疗康复数据处理系统，通过时延优化模块对患者康复行为视频进行时序帧分析，将视频分解为一系列时序帧序列，时序帧序列捕捉到患者康复动作的时间演化，提供更加精细的行为信息，时延优化分析对时序帧序列进行处理，以生成时延优化康复行为视频，分析根据康复行为视频的帧间关系和时间间隔，优化视频播放的时序，减少不必要的等待和延迟，提高视频观看的流畅性和实时性，对时延优化康复行为视频进行动作细节增强处理，改善视频质量和细节表现，提升康复行为视频的清晰度、对比度等视觉特征，使医护人员能够更清晰地观察和分析患者的康复动作，光流追踪模块利用计算机视觉技术对细节增强康复行为视频进行逐帧关节点光流追踪，捕捉到患者康复动作的关键节点位置和运动轨迹，关节点的动态演化数据能够提供更加精细和准确的康复行为信息，利用运动轨迹曲线对肌肉控制模式数据进行动作姿态肌肉特征分析，提取患者康复动作的姿态特征和肌肉活动特征，更全面地描述患者康复动作的形态和肌肉状态，为后续的运动纠正提供依据，运动纠正模块通过行为偏差异常数据对医疗康复数据进行运动纠正决策，构建运动纠正决策引擎，根据异常数据提供针对性的运动纠正方案，帮助患者调整康复动作，提高康复效果，健康评估模块通过细节增强康复行为视频对患者情绪波动数据进行心理因素分析，了解患者康复行为对情绪的影响，心理特征数据提供更深入的心理分析，为后续的心理健康评估提供依据，通过心理健康评估指数进行康复计划动态调整，以生成康复计划调整数据，根据评估结果，针对患者的心理健康状况调整康复计划，提供个性化的康复方案，决策优化模型模块通过人工智能算法对运动纠正决策引擎及康复计划调整数据进行潜在风险趋势预测，提前识别可能存在的风险和问题，根据潜在风险趋势预测数据进行个性化康复决策优化，针对患者的具体情况制定个性化的康复策略，提高康复效果和安全性，通过利用卷积神经网络等算法构建康复决策优化模型，实现对医疗康复数据的处理和分析，为医护人员提供科学、准确的康复决策支持。

[0173] 因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

[0174] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。