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龙图腾网获悉福州大学附属省立医院申请的专利一种应用于康复指导的下肢运动数据实时分析方法和系统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：CN120108644B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510580288.2，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种应用于康复指导的下肢运动数据实时分析方法和系统是由邵斌设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于康复指导的下肢运动数据实时分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种应用于康复指导的下肢运动数据实时分析方法和系统，方法根据用户信息调用个性化模型，将实时运动数据转换为历史运动特征向量输入实时预测模块，经编码解码生成多帧未来运动特征向量；计算各未来运动特征向量与预设阈值范围的偏差值得到运动偏差值，并计算每一未来运动特征向量的运动风险占比，经加权融合得到运动风险概率，并通过反向映射生成设备参数调节值及位姿调节信息；最终依据风险概率评估训练阶段推进，同步展示纠正信息并调节设备运行参数。本方法通过预训练构建动态模型，结合轻量化LSTM实现未来运动特征实时预测，提升了康复指导的预见性和个性化适配能力。

本发明授权一种应用于康复指导的下肢运动数据实时分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种应用于康复指导的下肢运动数据实时分析方法，其特征在于，包括： 获取用户信息，根据所述用户信息调用当前用户对应的个性化模型，所述个性化模型被配置为群体-个体对抗预训练模型，所述个性化模型包括实时预测模块； 按照预设频次获取当前用户的实时运动数据，并将其输入至所述个性化模型中，得到用户的运动风险概率以及纠正信息，所述纠正信息包括设备参数调节值以及位姿调节信息，包括： 将所述实时运动数据转换为按照时间顺序排列的多帧的历史运动特征向量，并将其输入至实时预测模块，所述实时预测模块被配置为基于轻量化LSTM网络模型构建； 所述实时预测模块对多帧的历史运动特征向量进行编码解码运算，得到按照时间顺序排列的多帧的未来运动特征向量； 获取预设阈值范围，计算每一所述未来运动特征向量与所述预设阈值范围的偏差值，得到按照时间顺序排列的运动偏差值； 根据所述运动偏差值计算每一所述未来运动特征向量的运动风险占比，对多个所述运动风险占比进行加权融合，得到所述运动风险概率； 以及，将所述运动偏差值反向映射至设备参数矩阵，得到多个设备参数调节值，将所述运动偏差值反向映射至用户位姿矩阵，得到当前用户的位姿调节信息； 根据所述运动风险概率评估是否执行下一阶段的阶段训练步骤，以及，将所述纠正信息进行展示并调节相应的设备运行参数； 其中，根据所述运动偏差值计算每一所述未来运动特征向量的运动风险占比，对多个所述运动风险占比进行加权融合，得到所述运动风险概率包括： 获取预设的关节权重分配表，所述关节权重分配表存储有不同康复阶段下各个下肢关节的权重系数，所述权重系数与下肢关节在康复训练中的重要性正相关； 根据用户当前的康复阶段，从所述关节权重分配表中提取对应的权重系数集合； 对于每一所述未来运动特征向量，将其包含的各个下肢关节的运动偏差分量与对应的权重系数进行矩阵乘法运算，得到维度压缩后的关节加权偏差值； 将所述关节加权偏差值输入至康复风险量化模型进行非线性归一化处理，输出每一所述未来运动特征向量的运动风险占比，所述康复风险量化模型通过以下步骤获得： 获取预设的年龄-参数映射表，调用与用户年龄匹配的S型函数的基础参数组； 根据当前康复阶段查询阶段-斜率对照表，获取对应的斜率调整系数； 将所述基础参数组与所述斜率调整系数通过一维卷积层进行特征融合，生成用户自适应的归一化函数，即所述康复风险量化模型； 采用滑动时间窗方式对多帧的运动风险占比进行时序融合，得到所述运动风险概率； 其中，将所述运动偏差值反向映射至设备参数矩阵，得到多个设备参数调节值包括： 构建设备参数映射关系库，包括： 获取预设的康复阶段-功率响应曲线，建立不同的康复阶段下运动偏差值与设备功率调节量的非线性映射关系； 配置运动模式-转速对照矩阵，定义步态周期各个相位对应的基准转速及允许调节范围； 加载安全约束参数表，存储基于用户生理特征的阻尼调节量阈值边界； 根据所述设备参数映射关系库分解运动偏差值，包括： 根据当前康复阶段索引至所述康复阶段-功率响应曲线，将运动偏差值的时域积分量输入功率转换模块，输出阶段适配的功率调节量； 解析运动偏差值的频域特征分量，匹配所述运动模式-转速对照矩阵获得基准转速修正系数； 将运动偏差值的空间分布特征与用户生理参数输入阻尼调节器，结合所述安全约束参数表生成合规阻尼调节量； 输出设备参数调节值，所述设备参数调节值包括功率调节量、基准转速修正系数以及合规阻尼调节量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福州大学附属省立医院，其通讯地址为：350000 福建省福州市鼓楼区东街134号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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