本發(fā)明涉及康復(fù)訓(xùn)練，尤其涉及的基于情景互動(dòng)的兒童康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著醫(yī)學(xué)康復(fù)技術(shù)的發(fā)展，兒童康復(fù)訓(xùn)練逐漸成為針對(duì)腦癱、孤獨(dú)癥、發(fā)育遲緩等兒童群體的重要干預(yù)手段。兒童康復(fù)訓(xùn)練的目標(biāo)是通過科學(xué)的訓(xùn)練方法幫助兒童改善運(yùn)動(dòng)能力、認(rèn)知功能和社交能力。然而，目前的兒童康復(fù)訓(xùn)練技術(shù)和方法在實(shí)際應(yīng)用中存在較多不足，限制了康復(fù)效果的提升，主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

2、傳統(tǒng)的兒童康復(fù)訓(xùn)練通常通過單一的重復(fù)性動(dòng)作練習(xí)完成，例如肢體運(yùn)動(dòng)拉伸、抓取動(dòng)作等。這種訓(xùn)練方式往往枯燥乏味，難以吸引兒童的興趣和注意力，導(dǎo)致訓(xùn)練的依從性較低。尤其是對(duì)于年幼的兒童或注意力缺陷兒童，單調(diào)的訓(xùn)練內(nèi)容容易導(dǎo)致訓(xùn)練中斷，從而影響長期康復(fù)效果。

3、目前的兒童康復(fù)訓(xùn)練大多依賴治療師的觀察與主觀評(píng)估來判斷兒童的動(dòng)作是否達(dá)標(biāo)，難以做到精確、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)采集和動(dòng)作評(píng)估。少部分使用動(dòng)作捕捉設(shè)備的系統(tǒng)，僅能提供有限的肢體運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，未能結(jié)合多源數(shù)據(jù)(如位置、速度、軌跡等)進(jìn)行全面分析。此外，現(xiàn)有系統(tǒng)中的傳感器常受噪聲干擾，未充分考慮數(shù)據(jù)可靠性，導(dǎo)致評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性不足。

4、由于兒童的病癥類型、康復(fù)進(jìn)展和個(gè)體特性存在顯著差異，康復(fù)訓(xùn)練需要根據(jù)兒童的實(shí)時(shí)表現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練難度。然而，現(xiàn)有系統(tǒng)大多采用預(yù)設(shè)的固定訓(xùn)練流程，缺乏針對(duì)個(gè)體的動(dòng)態(tài)適配功能。這種方式無法根據(jù)兒童的實(shí)際能力和恢復(fù)情況優(yōu)化訓(xùn)練計(jì)劃，導(dǎo)致訓(xùn)練效果無法充分發(fā)揮。

5、康復(fù)訓(xùn)練中的實(shí)時(shí)反饋對(duì)提升兒童參與感和提高動(dòng)作準(zhǔn)確性至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)中，互動(dòng)反饋機(jī)制較為簡單，通常僅限于視覺或語音提示，無法實(shí)現(xiàn)多模態(tài)的深度反饋。例如，兒童完成訓(xùn)練任務(wù)后，系統(tǒng)可能無法快速生成有針對(duì)性的激勵(lì)性反饋，難以增強(qiáng)訓(xùn)練的趣味性和成就感。

6、盡管部分康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)采用了虛擬現(xiàn)實(shí)(vr)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(ar)等先進(jìn)技術(shù)，但其通常與數(shù)據(jù)處理、訓(xùn)練計(jì)劃調(diào)整等環(huán)節(jié)割裂，難以形成從訓(xùn)練情境、動(dòng)作捕捉、數(shù)據(jù)分析到反饋優(yōu)化的完整閉環(huán)。例如，一些系統(tǒng)提供了高精度的動(dòng)作捕捉功能，但未能結(jié)合實(shí)時(shí)反饋和個(gè)性化優(yōu)化，導(dǎo)致實(shí)際應(yīng)用效果有限。

7、為此，本技術(shù)設(shè)計(jì)提供了一種基于情景互動(dòng)的兒童康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，來解決上述問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的是為了解決上述背景技術(shù)中提出的技術(shù)問題，提供一種基于情景互動(dòng)的兒童康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)。

2、本發(fā)明的上述目前通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：

3、本發(fā)明的方案一方面提供了一種基于情景互動(dòng)的兒童康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：

4、情境模擬模塊，用于通過虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)創(chuàng)建多維互動(dòng)情境，生成情景參數(shù)集：

5、sm＝{sm,1,sm,2,…,sm,np}

6、其中：sm為第m個(gè)情景的參數(shù)集；sm,n表示第m個(gè)情景的第n個(gè)特征參數(shù)(n＝1,2,…,np),其中np為特征參數(shù)的總數(shù)量，包括場景復(fù)雜度c、動(dòng)態(tài)目標(biāo)數(shù)量nd和任務(wù)目標(biāo)難度d；c為情景復(fù)雜度，nd為動(dòng)態(tài)目標(biāo)數(shù)量，d為任務(wù)目標(biāo)難度。

7、動(dòng)作捕捉模塊，用于通過傳感器陣列和攝像頭捕捉兒童的實(shí)時(shí)運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，生成：

8、

9、其中：xt為時(shí)刻t的全局動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)；為第m個(gè)(m＝1,2,…,ns)傳感器捕捉的數(shù)據(jù)；ns為傳感器的總數(shù)量。

10、數(shù)據(jù)處理模塊，用于對(duì)捕捉到的動(dòng)作數(shù)據(jù)xt進(jìn)行預(yù)處理、特征提取及運(yùn)動(dòng)模式分析，并生成動(dòng)作匹配得分m；

11、互動(dòng)反饋模塊，用于根據(jù)動(dòng)作匹配得分m動(dòng)態(tài)生成反饋信號(hào)r,反饋內(nèi)容包括語音、圖像和觸覺信息。

12、訓(xùn)練計(jì)劃模塊，用于基于兒童的康復(fù)數(shù)據(jù)h生成個(gè)性化訓(xùn)練計(jì)劃p,并根據(jù)實(shí)時(shí)表現(xiàn)調(diào)整訓(xùn)練參數(shù)。

13、進(jìn)一步的，所述動(dòng)作捕捉模塊對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，融合算法為加權(quán)平均模型：

14、

15、其中：xt為時(shí)刻t的全局動(dòng)作捕捉結(jié)果；為第m個(gè)(m＝1,2,…,ns)傳感器捕捉的數(shù)據(jù)；wm為權(quán)重系數(shù)，滿足：

16、

17、權(quán)重公式為：

18、

19、其中：表示第m個(gè)傳感器的噪聲方差；ns表示傳感器的總數(shù)量。

20、進(jìn)一步的，所述情境模擬模塊根據(jù)兒童的實(shí)時(shí)動(dòng)作匹配得分m動(dòng)態(tài)調(diào)整情景參數(shù)sm,調(diào)整規(guī)則為：

21、sm,n,t+1＝sm,n,t+δsm,n

22、其中：sm,n,t為第m個(gè)情景的第n個(gè)參數(shù)在時(shí)刻t的值；δsm,n＝k·(1-m),其中k為調(diào)整增益系數(shù)，m為動(dòng)作匹配得分，定義為：

23、

24、其中：xi為兒童實(shí)際動(dòng)作數(shù)據(jù)；xref,i為參考標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作數(shù)據(jù)；σ為動(dòng)作匹配的容差參數(shù)；n為采樣點(diǎn)數(shù)量。

25、進(jìn)一步的，互動(dòng)反饋模塊的反饋信號(hào)r基于兒童的表現(xiàn)生成，反饋強(qiáng)度計(jì)算公式為：

26、

27、其中：r為反饋信號(hào)強(qiáng)度；m為當(dāng)前動(dòng)作匹配得分；mmin和mmax分別為預(yù)設(shè)的最低和最高匹配分；β為反饋強(qiáng)度調(diào)節(jié)因子。

28、進(jìn)一步的，訓(xùn)練計(jì)劃模塊根據(jù)兒童的表現(xiàn)得分m和康復(fù)歷史數(shù)據(jù)h動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練難度d,調(diào)整規(guī)則為：

29、

30、其中：dt和dt+1分別為當(dāng)前和下一階段的訓(xùn)練難度；mref為目標(biāo)動(dòng)作匹配得分。

31、進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)處理模塊通過基于運(yùn)動(dòng)特征的深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測兒童康復(fù)趨勢，預(yù)測模型定義為：

32、yt＝g(w·ft+b)

33、其中：yt為時(shí)刻t的康復(fù)狀態(tài)預(yù)測值；ft為動(dòng)作特征向量，包括動(dòng)作速度、加速度和位移；w為權(quán)重矩陣；b為偏置；g為激活函數(shù)，如relu或sigmoid。

34、進(jìn)一步的，深度學(xué)習(xí)模型通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練，目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)為：

35、

36、其中：l為損失函數(shù)；yi為第i個(gè)樣本的預(yù)測值；ytarget,i為第i個(gè)樣本的目標(biāo)值；n為訓(xùn)練樣本數(shù)量。

37、進(jìn)一步的，互動(dòng)反饋模塊通過調(diào)整反饋強(qiáng)度調(diào)節(jié)因子β來優(yōu)化訓(xùn)練效果，調(diào)整規(guī)則為：

38、

39、其中：δl為最近兩次訓(xùn)練的損失函數(shù)差值；lold為上一階段的損失函數(shù)值。

40、進(jìn)一步的，訓(xùn)練計(jì)劃模塊基于康復(fù)狀態(tài)預(yù)測值yt和實(shí)時(shí)表現(xiàn)m聯(lián)合調(diào)整訓(xùn)練內(nèi)容，優(yōu)化函數(shù)為：

41、q＝α·yt+(1-α)·m

42、其中：q為綜合優(yōu)化目標(biāo)；α為預(yù)測值和表現(xiàn)得分的權(quán)重，滿足0≤α≤1。

43、進(jìn)一步的，該系統(tǒng)通過情景參數(shù)sm、動(dòng)作數(shù)據(jù)xt、反饋信號(hào)r、訓(xùn)練計(jì)劃p和預(yù)測值yt的循環(huán)優(yōu)化，形成了完整的技術(shù)閉環(huán)，實(shí)現(xiàn)兒童康復(fù)訓(xùn)練的動(dòng)態(tài)優(yōu)化和智能交互。

44、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具備以下有益效果：

45、1、本發(fā)明通過引入虛擬現(xiàn)實(shí)(vr)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(ar)技術(shù)構(gòu)建情景互動(dòng)訓(xùn)練環(huán)境，將康復(fù)訓(xùn)練任務(wù)融入趣味化的模擬場景中，有效提高兒童對(duì)訓(xùn)練的興趣和參與度。此外，系統(tǒng)利用多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)，實(shí)時(shí)捕捉和分析兒童的動(dòng)作數(shù)據(jù)，結(jié)合匹配得分算法對(duì)訓(xùn)練完成度進(jìn)行量化評(píng)估，大幅提高了訓(xùn)練過程的精確性和科學(xué)性。通過趣味性和精確性的結(jié)合，本發(fā)明有效改善了傳統(tǒng)康復(fù)訓(xùn)練枯燥單調(diào)的不足，提升了兒童康復(fù)的依從性。

46、2、本發(fā)明能夠根據(jù)兒童的實(shí)時(shí)表現(xiàn)動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練目標(biāo)和難度。例如，通過分析匹配得分m，系統(tǒng)可在兒童表現(xiàn)較好時(shí)提高訓(xùn)練難度，或在表現(xiàn)較差時(shí)降低任務(wù)復(fù)雜性，從而使訓(xùn)練過程與兒童的實(shí)際能力匹配。結(jié)合兒童的歷史訓(xùn)練數(shù)據(jù)，系統(tǒng)還可生成個(gè)性化訓(xùn)練計(jì)劃，確保不同類型兒童患者的康復(fù)需求得到針對(duì)性滿足。這種個(gè)性化與動(dòng)態(tài)優(yōu)化機(jī)制，顯著提升了康復(fù)訓(xùn)練的效率和效果。

47、3、本發(fā)明將情景模擬、動(dòng)作捕捉、數(shù)據(jù)處理、互動(dòng)反饋和訓(xùn)練計(jì)劃模塊有機(jī)結(jié)合，形成從數(shù)據(jù)采集到訓(xùn)練優(yōu)化的完整閉環(huán)體系。系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)算法預(yù)測兒童的康復(fù)趨勢，幫助治療師實(shí)時(shí)掌握兒童的恢復(fù)情況，并根據(jù)預(yù)測結(jié)果制定科學(xué)的康復(fù)方案。閉環(huán)設(shè)計(jì)的實(shí)現(xiàn)不僅提高了系統(tǒng)的智能化程度，還減輕了治療師的工作負(fù)擔(dān)，使康復(fù)過程更加高效和科學(xué)，具有廣泛的應(yīng)用前景。