技术领域
[0001] 本发明涉及医疗信息数据处理技术领域，尤其涉及一种基于深度强化学习的康复训练数据处理方法及系统。
相关背景技术
[0002] 随着深度学习技术的兴起，特别是深度强化学习的发展，康复训练数据处理进入了一个新的阶段。深度强化学习通过模拟智能体与环境的交互来学习最优的行为策略，其强大的表示学习能力和对复杂环境的适应性使其在康复训练中展现出巨大潜力。随着对深度强化学习的研究不断深入，研究人员开始探索如何将其应用于康复训练数据处理中，基于此开发了基于深度强化学习的算法和模型，用于解决康复训练中的动作规划、姿势控制、运动学习等问题，这些方法利用深度神经网络的表征学习能力，结合强化学习的奖励机制，使得智能体能够根据环境的反馈不断优化其行为策略。然而，目前传统的往往只关注康复部位的静态信息，缺乏对运动时序和幅度的深入分析，同时传统的康复训练往往缺乏对康复训练视频和监测数据的有效关联和细节处理，难以全面、准确地分析康复训练过程，导致康复训练决策的数据全面性不足。
具体实施方式
[0010] 下面结合附图对本发明专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0011] 此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。
[0012] 应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
[0013] 为实现上述目的，请参阅图1至图4，一种基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，包括以下步骤：步骤S1：获取康复训练视频和康复信息监测数据；对康复训练视频进行有效帧集提取，得到康复训练有效视频；对康复训练有效视频进行视频细节增强，生成康复训练增强视频；
步骤S2：对康复训练有效视频进行康复部位运动时序分析，得到康复部位运动时序数据；基于康复部位运动时序数据对康复训练有效视频进行康复部位运动幅度计算，得到康复部位运动幅度数据；将康复信息监测数据和康复部位运动幅度数据进行康复信息数据关联，生成康复部位运动关联数据；
步骤S3：对康复部位运动关联数据进行异常指标提取，得到康复运动异常医疗指标数据；根据康复运动异常医疗指标数据对康复部位运动关联数据进行康复异常部位运动分析，生成康复异常部位运动数据；根据康复异常部位运动数据进行康复运动调整，从而生成康复运动调整数据；
步骤S4：基于康复运动调整数据进行个性化康复训练方案生成，得到个性化康复训练方案；对个性化康复训练方案进行当前康复状态数据监测采集，得到个性化医疗康复监测数据；通过个性化医疗康复监测数据和康复信息监测数据进行实时反馈，构建康复训练反馈决策模型，以执行康复训练医疗康复训练数据处理作业。
[0014] 本发明通过获取康复训练视频和康复信息监测数据，可以获取康复训练的原始素材和监测数据，为后续的分析和处理提供基础。提取康复训练视频的有效帧集，可以去除冗余信息，减少处理的数据量，并且专注于康复训练过程中的重要帧。对康复训练有效视频进行细节增强，可以提高视频的质量和清晰度，提供更好的视觉信息用于分析和评估康复训练。康复部位运动时序分析可以提取康复部位的运动模式和时序数据，了解康复训练过程中的运动特征和变化趋势。康复部位运动幅度计算可以量化康复部位的运动幅度，提供客观的数据用于康复训练效果的评估和监测。将康复信息监测数据和康复部位运动幅度数据进行关联，可以建立康复信息数据的联系，为后续的分析和综合评估提供基础。异常指标提取可以识别康复运动中的异常情况，帮助发现潜在的问题和风险，及时采取措施进行干预和调整。康复异常部位运动分析可以深入了解异常部位的运动情况，确定异常的原因和影响因素，为康复运动的调整和优化提供依据和策略。个性化康复训练方案的生成可以根据患者的康复需求和个体特征，制定针对性的康复训练计划，提高康复效果。当前康复状态数据的监测采集可以实时了解患者的康复状态，为后续评估和调整提供数据支持。通过个性化医疗康复监测数据和康复信息监测数据进行实时反馈，可以根据实际情况对康复训练方案进行优化和调整，提高康复效果和患者满意度。构建康复训练反馈决策模型可以根据评估数据和患者的康复情况，制定医疗康复训练数据处理作业，包括调整训练强度、改变训练方式等，从而更好地指导康复训练过程。因此，本发明通过视频处理、数据分析和个性化训练方案生成等技术，提高了康复训练数据决策的全面性。
[0015] 本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种基于深度强化学习的康复训练数据处理方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述一种基于深度强化学习的康复训练数据处理方法包括以下步骤：步骤S1：获取康复训练视频和康复信息监测数据；对康复训练视频进行有效帧集提取，得到康复训练有效视频；对康复训练有效视频进行视频细节增强，生成康复训练增强视频；
本发明实施例中，通过使用专用的康复训练设备或器材记录康复训练视频。借助摄像设备或智能手机等设备，拍摄患者进行康复训练的视频。康复信息监测数据具体通过传感器、监测设备或康复训练设备记录患者的生理参数、运动数据等。利用计算机视觉技术和运动检测算法，自动检测和提取出康复训练视频中的运动帧。应用图像处理算法，如锐化、增加对比度、降噪等，改善视频图像的质量。利用视频处理软件或工具，应用增强滤镜，如清晰度增强、颜色增强等，提升视频的视觉效果。将有效帧集按顺序合成为视频序列。将视频序列应用视频细节增强处理，生成康复训练增强视频。
[0016] 步骤S2：对康复训练有效视频进行康复部位运动时序分析，得到康复部位运动时序数据；基于康复部位运动时序数据对康复训练有效视频进行康复部位运动幅度计算，得到康复部位运动幅度数据；将康复信息监测数据和康复部位运动幅度数据进行康复信息数据关联，生成康复部位运动关联数据；本发明实施例中，通过使用计算机视觉技术，对康复训练有效视频中的康复部位进行特征提取，例如关键点检测、轮廓提取等。利用目标跟踪算法，跟踪康复部位在视频中的运动，得到康复部位的时序数据。对康复部位的运动时序数据进行分析，例如运动速度、加速度等，以获取康复部位的运动变化信息。基于康复训练有效视频中的康复部位特征点，计算康复部位的关节角度。通过分析康复部位的关节角度变化，计算康复部位的运动幅度，如关节的弯曲程度或旋转角度。将康复信息监测数据与康复训练有效视频中的康复部位运动幅度数据进行匹配，确保二者的时间对应关系。将康复信息监测数据和康复部位运动幅度数据进行关联，例如通过时间戳或统一的身体部位标识，将相关数据进行关联。
[0017] 步骤S3：对康复部位运动关联数据进行异常指标提取，得到康复运动异常医疗指标数据；根据康复运动异常医疗指标数据对康复部位运动关联数据进行康复异常部位运动分析，生成康复异常部位运动数据；根据康复异常部位运动数据进行康复运动调整，从而生成康复运动调整数据；本发明实施例中，通过对康复部位运动关联数据进行特征提取，例如康复部位的角度变化、速度变化等。应用异常检测算法，如基于统计方法、机器学习或深度学习的方法，对康复部位运动关联数据中的异常指标进行识别和提取。根据康复运动异常医疗指标数据，对康复部位运动关联数据中的异常指标进行分析，了解康复训练中出现的异常情况。根据异常指标和康复部位信息，确定康复训练中出现异常的部位。对康复异常部位的运动数据进行进一步分析，了解异常部位的具体运动情况、变化趋势等。根据康复异常部位运动数据的分析结果，判断康复运动中需要进行调整的方面，例如姿势、运动幅度、频率等。根据分析结果和康复专业知识，制定相应的康复运动调整策略，如调整康复训练的动作选择、强度、持续时间等。根据康复运动调整策略，生成康复运动调整数据，用于指导患者的后续康复训练。
[0018] 步骤S4：基于康复运动调整数据进行个性化康复训练方案生成，得到个性化康复训练方案；对个性化康复训练方案进行当前康复状态数据监测采集，得到个性化医疗康复监测数据；通过个性化医疗康复监测数据和康复信息监测数据进行实时反馈，构建康复训练反馈决策模型，以执行康复训练医疗康复训练数据处理作业。
[0019] 本发明实施例中，通过根据康复运动调整数据，结合患者的康复需求和能力水平，生成个性化的康复训练方案。根据患者的康复目标，确定康复训练方案中的目标设定，例如增强特定肌肉群力量、提高关节灵活性等。基于康复训练方案和康复目标，制定具体的康复训练计划，包括训练内容、频率、强度和持续时间等。使用传感器、监测设备等技术手段，对患者当前的康复状态进行实时监测，例如运动姿势、运动幅度、心率等。采集患者的康复状态数据，包括监测数据和康复信息监测数据。对个性化医疗康复监测数据和康复信息监测数据进行实时分析和处理，提取关键信息和指标。基于分析结果，构建康复训练反馈决策模型，以实现实时反馈和决策支持。模型具体根据患者的康复状态和康复训练方案，提供指导性建议、调整建议或警示信息。
[0020] 优选的，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：获取康复训练视频和康复信息监测数据；
步骤S12：对康复训练视频进行视频帧解析，得到康复训练视频帧集；
步骤S13：利用康复训练视频帧集对康复训练视频进行有效帧集提取，得到康复训练有效视频；
步骤S14：对康复训练有效视频进行视频细节增强，生成康复训练增强视频。
[0021] 本发明通过对康复训练视频进行帧解析和有效帧集提取，系统可以从大量视频数据中提取出对康复训练有用的信息，减少了处理冗余数据的工作量。通过有效帧集提取和视频细节增强处理，系统可以过滤掉无效或冗余的视频帧，提纯出对康复训练有意义的视频内容，提高了信息的有效性和可用性。通过视频细节增强处理，系统可以改善视频的质量和清晰度，增强康复训练视频的可视化效果，使训练者能够更清晰地观察和理解康复训练过程。通过以上步骤的综合效果，康复训练增强视频可以提供更准确、清晰、有用的信息，有助于康复训练者更好地进行康复训练，提升康复效果。
[0022] 作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S1包括：步骤S11：获取康复训练视频和康复信息监测数据；
本发明实施例中，通过在康复训练场所安装视频摄像设备，如摄像机、智能手机、平板电脑等，确保摄像设备能够清晰捕捉到患者的康复训练过程。在患者进行康复训练时，启动摄像设备录制康复训练视频。视频录制应涵盖整个训练过程，包括各种训练动作和姿势。将录制的康复训练视频上传到一个中央存储系统或数据库中，进行分类和管理。具体根据患者的姓名、训练日期和训练类型等信息进行标记和分类，便于后续查找和分析。安装和配置各种康复信息监测设备，如心率监测器、步态分析仪、运动传感器等，这些设备可以实时监测患者在康复训练中的生理和运动数据。在患者进行康复训练时，启动监测设备采集康复信息监测数据。监测数据具体包括心率、血压、呼吸频率、步数、运动轨迹、关节角度、肌肉活动等。将采集到的康复信息监测数据上传到一个中央存储系统或数据库中，与康复训练视频一同管理。数据应与对应的康复训练视频进行关联，确保可以同时访问和分析。
[0023] 步骤S12：对康复训练视频进行视频帧解析，得到康复训练视频帧集；本发明实施例中，通过使用视频处理库（如OpenCV、FFmpeg等）读取康复训练视频文件。按帧率逐帧提取视频帧，将每一帧图像提取出来，形成视频帧集。帧率具体根据实际需求设定，如每秒15帧（FPS）或每秒30帧等。根据分析需求，对提取的每一帧图像进行大小调整（如缩放到统一的分辨率）。使用图像去噪算法（如高斯滤波、中值滤波等）对视频帧进行去噪处理，提升图像质量。使用图像增强技术（如对比度增强、亮度调整等）提高视频帧的可见性和清晰度。使用计算机视觉技术和机器学习算法（如卷积神经网络CNN、姿态估计等），对每一帧图像进行人体姿态检测与识别，提取关节点、肢体位置等信息。从视频帧集中提取关键帧，关键帧是指能够代表主要动作变化的帧，减少数据冗余，提高分析效率。具体使用动作变化检测算法，确定哪些帧为关键帧。将经过预处理和解析的帧图像按照时间顺序保存，形成康复训练视频帧集。每一帧图像应包含相应的时间戳和解析结果（如姿态信息、动作类型等）。
[0024] 步骤S13：利用康复训练视频帧集对康复训练视频进行有效帧集提取，得到康复训练有效视频；本发明实施例中，通过根据康复训练的目标和要求，定义哪些帧是有效帧。有效帧通常是指包含关键动作、明显变化或重要姿态的帧。例如，患者执行特定康复动作时的帧或姿态发生显著变化的帧。使用动作检测和姿态识别算法，分析康复训练视频帧集中的每一帧，标注出满足有效帧标准的帧。通过分析人体关节关键点的位置和变化，识别出执行关键动作的帧。例如，手臂抬起、腿部伸展等特定动作的帧。通过分析人体关节关键点的位置和变化，识别出执行关键动作的帧。例如，手臂抬起、腿部伸展等特定动作的帧。为了确保动作的连贯性，可以设置一个窗口，提取包含有效帧前后若干帧的连续帧。例如，提取每个有效帧前后各2帧，确保动作的完整性和连贯性。将提取的有效帧按照时间顺序重新合成为一个连续的视频片段，即康复训练有效视频。
[0025] 步骤S14：对康复训练有效视频进行视频细节增强，生成康复训练增强视频。
[0026] 本发明实施例中，通过选择适当的图像增强算法来提高视频帧的细节。常用的图像增强算法包括对比度增强、锐化滤波、高动态范围（HDR）处理等。使用去噪算法（如中值滤波、双边滤波等）去除视频帧中的噪声，提高图像的清晰度。对每一帧图像进行直方图均衡化处理，增强图像的对比度，使得图像的暗部和亮部细节更加明显。根据需要调整图像的亮度，使得视频帧中的细节更加清晰，避免过暗或过亮导致的细节丢失。使用锐化滤波器（如拉普拉斯算子、Sobel滤波器等）增强视频帧的边缘和细节部分，使图像更加清晰。应用非锐化掩蔽（Unsharp Masking）技术，通过对比原始图像和模糊图像的差异，增强图像的锐度。调整视频帧的色彩平衡，使得图像的颜色更加自然和真实。适当增加图像的饱和度，使颜色更加鲜艳，提高视觉效果。对康复训练有效视频中的每一帧图像应用上述增强技术，逐帧进行处理，确保每一帧图像的细节得到增强。具体使用视频处理库（如OpenCV、FFmpeg）和图像处理库（如PIL、scikit‑image）来实现逐帧处理。将处理后的每一帧图像重新合成为一个连续的视频片段，即康复训练增强视频。
[0027] 优选的，步骤S13包括以下步骤：步骤S131：利用康复训练视频帧集对康复训练视频帧集进行相邻帧集筛选，得到第一视频帧集和第二视频帧集；
步骤S132：对第一视频帧集和第二视频帧集进行帧集重合，得到康复视频重合帧集；
步骤S133：对康复视频重合帧集进行帧集人像提取，得到帧集人像数据；根据帧集人像数据对康复视频重合帧集进行帧集边缘轮廓提取，得到帧集非重合轮廓；
步骤S134：对帧集非重合轮廓进行非重合轮廓面积计算，得到非重合轮廓面积数据；当非重合轮廓面积数据和预设的有效轮廓差异面积阈值进行对比，当非重合轮廓面积数据大于或等于预设的有效轮廓差异面积阈值时，则将对应的第一视频帧集和第二视频帧集标记为有效帧集；
步骤S135：当非重合轮廓面积数据小于预设的有效轮廓差异面积阈值时，则返回步骤S131重新进行不同的相邻帧集筛选，直至筛选完所有的康复视频重合帧集并进行有效帧集标记；
步骤S136：将有效帧集进行帧集整合，从而得到康复训练有效视频。
[0028] 本发明通过相邻帧集筛选和非重合轮廓面积计算，系统可以筛选出具有较大变化和有效信息的帧集，减少冗余和无效的视频帧，提高后续分析和处理的效率。通过帧集人像提取和边缘轮廓提取，系统可以分离出视频中的人物轮廓，这有助于对康复训练者的动作和姿势进行准确的分析和评估。通过计算非重合轮廓的面积，系统可以量化康复训练者动作的变化程度，从而判断该帧集是否具有有效的康复训练信息。通过将满足有效轮廓差异面积阈值的帧集标记为有效帧集，系统可以准确地识别出对康复训练有意义的视频片段，提供给康复训练者进行进一步分析和训练。通过以上步骤的综合效果，康复训练有效视频可以提供更准确、有用的信息，有助于康复训练者更好地理解和评估自己的康复训练过程，从而提升康复训练的效果。
[0029] 作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S13包括：步骤S131：利用康复训练视频帧集对康复训练视频帧集进行相邻帧集筛选，得到第一视频帧集和第二视频帧集；
本发明实施例中，通过从康复训练视频中提取连续的帧。假设视频为每秒30帧，每一帧都包含患者的康复训练动作。将提取的帧按照时间顺序排列，并分割成若干个帧集。每个帧集具体包含固定数量的帧，例如，每个帧集包含5帧。通过计算每个帧集中帧与帧之间的差异，筛选出相邻帧集。差异具体通过图像处理技术如光流（Optical Flow）或帧差分（Frame Differencing）来计算。选择帧间差异较大的帧集作为第一视频帧集（代表较大动作或变化的帧集），差异较小的帧集作为第二视频帧集（代表较小动作或静止的帧集）。将筛选出的相邻帧集按顺序分类，构成第一视频帧集和第二视频帧集。例如：第一视频帧集：包含动作明显、差异大的帧集（如手臂大幅度移动的帧集）。第二视频帧集：包含动作较小、差异小的帧集（如细微调整或静止的帧集）。
[0030] 步骤S132：对第一视频帧集和第二视频帧集进行帧集重合，得到康复视频重合帧集；本发明实施例中，通过对第一视频帧集和第二视频帧集进行逐帧比较，找到它们之间的重叠区域，具体通过图像配准（Image Registration）技术实现，例如，使用特征点匹配（Feature Matching）或区域匹配（Region Matching）来找到两个帧集之间的相似区域。
在找到重叠区域后，具体将第一视频帧集和第二视频帧集中的重叠区域进行合并，得到康复视频的重合帧集。合并具体通过简单的像素值加权平均或其他混合技术来实现。将合并后的重合帧集输出为新的康复视频或者保存为图像序列。
[0031] 步骤S133：对康复视频重合帧集进行帧集人像提取，得到帧集人像数据；根据帧集人像数据对康复视频重合帧集进行帧集边缘轮廓提取，得到帧集非重合轮廓；本发明实施例中，通过选择使用深度学习模型，如基于卷积神经网络（CNN）的实例分割模型，如Mask R‑CNN、U‑Net等。也可以使用传统的图像处理技术，如背景建模、轮廓检测等方法。对每一帧进行人像提取，得到人像数据。对提取的人像数据进行后续处理，如去除噪声、填补空洞等，以获取更准确的人像区域。具体使用边缘检测算法，如Canny边缘检测、Sobel边缘检测等，来检测图像中的轮廓。也可以结合人像数据，对非人像区域进行轮廓提取。对每一帧进行边缘检测，得到轮廓信息。根据人像数据，过滤掉属于人像区域的轮廓，从而得到非重合的轮廓。
[0032] 步骤S134：对帧集非重合轮廓进行非重合轮廓面积计算，得到非重合轮廓面积数据；当非重合轮廓面积数据和预设的有效轮廓差异面积阈值进行对比，当非重合轮廓面积数据大于或等于预设的有效轮廓差异面积阈值时，则将对应的第一视频帧集和第二视频帧集标记为有效帧集；本发明实施例中，通过对于每个非重合轮廓，使用OpenCV或其他图像处理库中的函数计算其面积。确定一个合适的有效轮廓差异面积阈值，该阈值可根据具体情况进行调整，以满足应用需求。对于每个帧集中的非重合轮廓，计算其面积并与预设的有效轮廓差异面积阈值进行比较。如果非重合轮廓的面积大于或等于预设的有效轮廓差异面积阈值，则将对应的第一视频帧集和第二视频帧集标记为有效帧集。
[0033] 步骤S135：当非重合轮廓面积数据小于预设的有效轮廓差异面积阈值时，则返回步骤S131重新进行不同的相邻帧集筛选，直至筛选完所有的康复视频重合帧集并进行有效帧集标记；本发明实施例中，通过设定一个循环，以便在非重合轮廓面积小于阈值时重复进行相邻帧集筛选的步骤。回到步骤S131，重新进行相邻帧集的筛选过程，得到新的第一视频帧集和第二视频帧集。对重新筛选后的帧集进行非重合轮廓的提取和面积计算。判断新计算的非重合轮廓面积是否小于预设的有效轮廓差异面积阈值。当所有的康复视频重合帧集都被标记为有效帧集时，终止循环。
[0034] 步骤S136：将有效帧集进行帧集整合，从而得到康复训练有效视频。
[0035] 本发明实施例中，通过遍历所有被标记为有效的帧集。将这些帧集中的帧按照时间顺序整合起来，形成康复训练有效视频。将整合后的有效视频保存为视频文件或者图像序列，以便后续的使用和分析。
[0036] 优选的，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对康复训练有效视频进行康复部位识别，得到康复部位识别数据；
步骤S22：基于康复部位识别数据进行康复部位运动时序分析，得到康复部位运动时序数据；
步骤S23：基于康复部位运动时序数据对康复训练有效视频进行康复部位运动幅度计算，得到康复部位运动幅度数据；
步骤S24：对康复信息监测数据进行数据预处理，生成标准康复信息监测数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据缺失值填充、数据格式转换和数据标准化；将标准康复信息监测数据和康复部位运动幅度数据进行康复信息数据关联，生成康复部位运动关联数据。
[0037] 本发明通过自动化的康复部位识别和运动分析，系统可以减轻人工分析的负担，提高分析效率，并且减少主观误差，使得康复训练的评估更加客观和可靠。通过康复部位运动时序数据和运动幅度数据的分析，系统可以实时监测和跟踪康复训练中康复部位的运动情况，了解康复进展和调整康复计划。通过康复部位运动幅度数据和关联数据的分析，系统可以提供定量的评估指标，帮助康复训练者和医疗专业人员更准确地评估康复训练的效果和进展情况。通过数据预处理的步骤，系统可以清洗和标准化康复信息监测数据，提高数据的质量和可用性，确保后续分析和关联的准确性和可靠性。通过将不同数据源的信息进行关联，系统可以提供综合的康复数据，帮助综合分析康复训练的效果和康复部位的运动情况，为康复训练的调整和优化提供决策依据。
[0038] 作为本发明的一个实例，参考图4所示，在本实例中所述步骤S2包括：步骤S21：对康复训练有效视频进行康复部位识别，得到康复部位识别数据；
本发明实施例中，通过选择适用于康复部位识别的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或者它们的变种模型，如ResNet、Inception、YOLO等。考虑使用迁移学习，利用已有的预训练模型，在小样本数据上进行微调，以提高模型的泛化能力和识别准确度。对康复部位进行更细致的分析，具体采用关键点检测技术，识别出身体关键部位的坐标位置。为训练康复部位识别模型准备标注数据集，标注每个视频帧中康复部位的位置或者区域。标注具体采用手工标注或者半自动标注的方式。对标注数据进行数据增强处理，如镜像翻转、旋转、裁剪等，增加数据的多样性和数量。使用准备好的标注数据集，对选择的深度学习模型进行训练，以学习康复部位的特征和模式。优化模型的超参数，如学习率、批量大小、网络结构等，以提高模型的收敛速度和泛化能力。在训练过程中，使用验证集对模型进行评估，选择最优的模型参数和结构。使用训练好的模型对康复训练有效视频中的每一帧进行康复部位识别，识别出视频中出现的康复部位。记录每个视频帧中识别出的康复部位的位置信息，具体是坐标、矩形框、甚至是关键点。
[0039] 步骤S22：基于康复部位识别数据进行康复部位运动时序分析，得到康复部位运动时序数据；本发明实施例中，通过将康复部位识别数据加载到适当的数据结构中，如列表或数组。每个数据点应该包含识别的康复部位及其相应的时间戳。针对每个康复部位，分析其在时间上的运动时序。具体计算部位的起始时间、结束时间、持续时间、运动的速度、运动的加速度等信息。具体识别特定的运动模式、动作的频率和幅度变化等。将分析得到的康复部位运动时序数据保存到适当的数据结构中，如字典、数据帧（DataFrame）或数据库中。
[0040] 步骤S23：基于康复部位运动时序数据对康复训练有效视频进行康复部位运动幅度计算，得到康复部位运动幅度数据；本发明实施例中，通过将康复部位运动时序数据加载到适当的数据结构中，如字典或数据帧（DataFrame）。每个数据点应该包含部位、运动的起始时间、结束时间、持续时间等信息。对于每个康复部位，在其运动时序数据中计算运动的幅度。幅度具体是运动的位移、角度变化、速度变化等。运动幅度的计算根据具体的康复部位和运动方式进行，需要根据实际情况采用不同的计算方法。将计算得到的康复部位运动幅度数据保存到适当的数据结构中，以便后续分析和可视化。
[0041] 步骤S24：对康复信息监测数据进行数据预处理，生成标准康复信息监测数据，其中数据预处理包括数据清洗、数据缺失值填充、数据格式转换和数据标准化；将标准康复信息监测数据和康复部位运动幅度数据进行康复信息数据关联，生成康复部位运动关联数据。
[0042] 本发明实施例中，通过检查康复信息监测数据中是否存在重复的记录，并将其删除。识别并处理数据中的异常值，具体通过统计方法（如3σ原则）、可视化方法或专业知识进行处理。确保数据字段的格式一致，比如日期格式、文本格式等。使用合适的方法填补缺失值，比如使用平均值、中位数、众数填充数值型数据，使用前后值填充时间序列数据，使用插值方法填充连续数据等。确保数据字段的格式符合标准，比如将日期字段转换为统一的日期格式，将文本字段进行编码或分类转换。对数值型数据进行标准化处理，使其具有相似的尺度和分布，常见的方法包括Z‑score标准化、Min‑Max标准化等。根据共同的标识符（如病人ID、日期等）将标准康复信息监测数据与康复部位运动幅度数据进行关联，具体使用合适的方法（如数据库连接操作、数据框合并等）将两个数据集关联起来，生成康复部位运动关联数据。
[0043] 优选的，步骤S22包括以下步骤：步骤S221：基于康复部位识别数据对康复训练有效视频进行康复时间戳确认，得到部位康复时间戳；
步骤S222：通过部位康复时间戳根据康复部位识别数据对康复训练有效视频进行局部部位点云化，生成康复部位点云数据；
步骤S223：将康复部位点云数据进行笛卡尔坐标系映射，得到康复部位位置信息数据；通过康复部位位置信息数据对康复部位识别数据进行部位分析，生成康复部位运动位置信息数据；
步骤S224：基于康复部位运动位置信息数据进行康复部位运动曲线构建，生成康复部位运动曲线；对康复部位运动曲线进行运动时序分析，生成康复部位运动时序数据。
[0044] 本发明通过康复时间戳的确认，系统可以准确定位康复训练的时间范围，帮助进行针对性的分析和评估。通过局部部位点云化和康复部位位置信息数据的生成，系统可以提取康复部位的三维信息，包括位置、姿态等，为康复训练的定量分析提供更多维度的数据支持。通过康复部位运动曲线和运动时序数据的生成，系统可以进行运动分析，了解康复部位的运动特征、速度、频率等信息，帮助评估康复训练的效果和进展。通过将康复部位识别数据、位置信息数据和运动时序数据进行关联，系统可以综合分析康复部位的各个方面信息，提供全面的康复数据支持，为康复训练的调整和优化提供决策依据。
[0045] 本发明实施例中，通过获取康复训练有效视频数据和对应的康复部位识别数据。康复部位识别数据包括部位识别的关键帧图像或视频帧、部位标签等信息。基于康复部位识别数据，确认视频中每个康复动作的开始和结束时间点，即康复时间戳。可采用人工标注、基于动作检测算法、关键帧匹配等方法进行时间戳确认。将确认的时间点记录下来，作为每个康复动作的开始和结束时间戳。利用康复时间戳从康复训练有效视频中截取对应时间段的视频片段。使用康复部位识别数据中的部位信息作为参考，确定局部部位的位置和范围。将截取的视频片段转换为点云数据，以局部部位为中心进行点云化处理。可采用深度学习方法（如3D CNN）、基于视觉几何的方法（如结构光、双目视觉）等技术进行点云化处理。
将局部部位点云数据映射到笛卡尔坐标系中，得到康复部位的三维位置信息数据。确保映射过程中的精度和准确性，具体根据标定参数进行适当校正。基于康复部位位置信息数据，进行部位运动分析，如关节角度、运动轨迹等。可采用运动学分析方法、机器学习模型等进行部位分析。基于康复部位位置信息数据，构建康复部位的运动曲线。具体使用插值方法、平滑算法等对位置信息进行处理，得到连续的运动曲线。对康复部位的运动曲线进行时序分析，如速度、加速度、运动时长等。
[0046] 优选的，步骤S3包括以下步骤：步骤S31：对康复部位运动关联数据进行动态医疗监测数据指标筛选，得到康复运动动态医疗指标数据；
步骤S32：对康复运动动态医疗指标数据进行异常指标提取，得到康复运动异常医疗指标数据；
步骤S33：根据康复运动异常医疗指标数据对康复部位运动关联数据进行康复异常部位运动分析，生成康复异常部位运动数据；
步骤S34：对康复异常部位运动数据进行异常运动类型分析，生成异常运动类型分析数据；根据异常运动类型分析数据对康复异常部位运动数据进行康复运动调整，从而生成康复运动调整数据。
[0047] 本发明通过康复运动动态医疗指标数据的筛选和分析，系统可以评估康复训练的效果和患者的康复进展情况，提供定量的评估指标。通过异常指标提取和异常部位运动分析，系统可以及时检测康复训练中存在的问题和患者的康复障碍，并采取相应的康复运动调整措施，帮助解决问题和改善康复进展。通过异常运动类型分析和康复运动调整，系统可以根据患者的具体情况进行个性化的康复训练，针对性地调整康复方案和训练内容，提高康复训练的效果和患者的康复水平。
[0048] 本发明实施例中，通过使用适当的监测设备（如传感器、运动捕捉系统等）对患者进行康复训练，并记录相关的运动数据，如运动范围、力量、角度等。根据特定的筛选算法和指标要求，对康复部位运动关联数据进行筛选，选取与康复运动相关的动态医疗指标数据。根据临床经验和领域知识，确定异常指标的阈值或范围，超出该范围的指标将被认为是异常的。对康复运动动态医疗指标数据进行异常指标提取，识别出超出设定阈值或范围的异常指标数据。将康复运动异常医疗指标数据与康复部位运动关联数据进行关联和匹配，建立异常指标与具体部位运动的对应关系。基于异常指标和康复部位运动关联数据的对应关系，进行康复异常部位运动分析，识别出异常的部位运动情况，并生成康复异常部位运动数据。基于康复异常部位运动数据，进行异常运动类型的识别和分类，将异常部位运动归类为特定的运动类型。根据异常运动类型分析数据，制定相应的康复运动调整策略，包括调整康复训练计划、改变运动强度、幅度、频率等，以实现康复运动的调整和改善。
[0049] 优选的，步骤S34包括以下步骤：步骤S341：利用肌电图传感器根据康复异常部位运动数据进行运动部位电信号分析，生成康复异常部位电信号；
步骤S342：对康复异常部位电信号进行肌肉活动分析，生成原始肌电信号数据；对原始肌电信号数据进行信号去噪以及归一化，从而生成异常部位标准肌电信号数据；对异常部位标准肌电数据进行时间窗口分段，生成肌电运动周期数据；
步骤S343：根据肌电运动周期数据和康复异常部位运动数据进行肌肉刺激测试，并将肌肉刺激测试的结果转换为频谱图，得到异常部位刺激频谱图；
步骤S344：基于康复运动异常医疗指标数据对异常部位刺激频谱图进行异常运动刺激点关联分析，生成异常运动类型分析数据；
步骤S345：根据异常运动类型分析数据对康复异常部位运动数据进行康复运动调整，从而生成康复运动调整数据。
[0050] 本发明通过肌电信号分析和异常运动刺激点关联分析，可以更准确地评估患者康复部位的肌肉活动情况和异常运动类型，为制定个性化的康复方案提供依据。康复运动调整数据可以用于指导康复训练的实施，帮助患者进行正确的运动姿势和运动强度，促进康复效果的提升。通过对康复异常部位电信号和肌电信号的分析，可以提取更多的康复运动数据，为康复进展的监测和评估提供数据支持。康复异常部位电信号分析和肌电信号分析可以帮助康复专业人员更全面地了解患者的康复情况，为康复的决策提供科学依据。
[0051] 本发明实施例中，通过选择适合的肌电图传感器，如表面肌电图（sEMG）传感器或深层肌电图传感器，用于采集康复异常部位的电信号。将肌电图传感器放置在康复异常部位，采集相应的运动部位电信号数据。利用信号处理技术，对采集到的电信号数据进行分析，提取与康复异常部位运动相关的特征信息。对康复异常部位电信号进行肌肉活动分析，提取肌电信号的特征，如幅值、频率等。将原始肌电信号数据进行信号去噪和归一化处理，以保证数据的准确性和可比性。将异常部位标准肌电信号数据进行时间窗口分段，将连续的信号数据划分为若干个时间窗口，每个时间窗口内的数据视为一个肌电运动周期。根据肌电运动周期数据和康复异常部位运动数据，进行肌肉刺激测试，观察肌肉对刺激的反应。通过不同的刺激方式，如电刺激、声波刺激等，获取异常部位的反应数据。将肌肉刺激测试得到的数据转换为频谱图，以便对异常部位的刺激反应进行分析和可视化。根据康复运动异常医疗指标数据，对异常部位刺激频谱图进行关联分析，识别出与异常运动相关的刺激点。根据刺激点的位置、强度等信息，分析异常运动的类型和特征。根据异常运动类型分析数据，制定相应的康复运动调整策略，调整康复训练的内容、强度、频率等参数。根据调整后的康复训练方案，生成康复运动调整数据，记录调整前后的康复部位运动关联数据，用于评估调整效果和康复进展。
[0052] 优选的，步骤S344包括以下步骤：步骤S3441：利用密度峰值聚类算法对异常部位刺激频谱图进行异常刺激点峰值分析，生成异常刺激点峰值数据；对异常刺激点峰值数据进行时频域联合分析，生成异常刺激点数据，其中异常刺激点数据包括异常刺激点频率数据和异常刺激时间信息数据；
步骤S3442：根据康复运动异常医疗指标数据对异常刺激点频率数据和异常刺激时间信息数据进行刺激点异常医疗信息关联，生成刺激点医疗关联数据；
步骤S3443：对刺激点医疗关联数据进行数据集划分，生成模型训练集和模型测试集；利用深度贝叶斯算法对模型训练集进行模型训练，生成异常运动类型训练模型；通过模型测试集对异常运动类型训练数据进行模型优化迭代，从而生成异常运动类型分析模型；
步骤S3444：将刺激点医疗关联数据导入至异常运动类型分析模型中进行一场运动类型概率分布识别，从而生成异常运动类型分析数据。
[0053] 本发明通过密度峰值聚类算法和时频域联合分析，可以准确识别异常刺激点，提取异常运动的频率和时间信息，为后续分析提供基础数据。利用康复运动异常医疗指标数据与异常刺激点的关联分析，可以获取异常刺激点的医疗相关信息，进一步了解异常运动的医疗特征。通过模型训练和优化迭代，可以生成准确性较高的异常运动类型分析模型，有效识别异常运动类型的概率分布。将刺激点医疗关联数据输入到异常运动类型分析模型中，可以快速分析异常运动类型，并生成相应的分析数据。
[0054] 本发明实施例中，通过使用密度峰值聚类算法，如DBSCAN（基于密度的空间聚类应用噪声）或OPTICS（对象排序算法的密度聚类），对异常部位刺激频谱图进行聚类分析。在聚类过程中，设置合适的参数（如最小样本数、邻域距离等），以识别出频谱图中的峰值点，即异常刺激点。对异常刺激点峰值数据进行时频域联合分析，考虑频率和时间信息的关联。具体利用小波变换或时频分析方法，对异常刺激点数据进行进一步处理，以获取异常刺激点的频率数据和时间信息数据。对异常刺激点峰值数据进行时频域联合分析，考虑频率和时间信息的关联。具体利用小波变换或时频分析方法，对异常刺激点数据进行进一步处理，以获取异常刺激点的频率数据和时间信息数据。将刺激点医疗关联数据划分为模型训练集和模型测试集，通常采用交叉验证或留出法。确保训练集和测试集的样本分布均匀，以提高模型的泛化能力。使用深度贝叶斯算法，如深度贝叶斯网络（DBN）或变分自编码器（VAE），对模型训练集进行模型训练。在训练过程中，通过反向传播算法和梯度下降优化方法，不断调整模型参数，以提高模型的拟合度和预测能力。利用模型测试集对异常运动类型训练模型进行验证和优化迭代，检查模型在未见数据上的表现。根据测试结果，调整模型结构或超参数，进一步提升模型性能。将刺激点医疗关联数据输入异常运动类型分析模型中，通过模型推理得到异常运动类型的概率分布。根据概率分布结果，识别出最可能的异常运动类型及其相对权重，生成异常运动类型分析数据。
[0055] 优选的，步骤S4包括以下步骤：步骤S41：基于康复运动调整数据进行个性化康复训练方案生成，得到个性化康复训练方案；对个性化康复训练方案进行当前康复状态数据监测采集，得到个性化医疗康复监测数据；
步骤S42：通过个性化医疗康复监测数据和康复信息监测数据进行康复调整效果评估，生成康复调整效果评估数据；
步骤S43：根据康复调整效果评估数据对个性化康复训练方案进行实时反馈，构建康复训练反馈决策模型，以执行康复训练医疗康复训练数据处理作业。
[0056] 本发明通过个性化康复训练方案生成，可以根据患者的康复需求和个体特征，制定针对性的康复训练计划，提高康复效果。通过监测个性化医疗康复数据，可以实时了解患者的康复状态，为后续评估和调整提供数据支持。康复调整效果评估数据可以客观评估患者的康复训练效果，发现问题并及时调整康复方案。利用康复调整效果评估数据对个性化康复训练方案进行实时反馈和优化，可以更好地指导康复训练过程，提高康复效果和患者满意度。
[0057] 本发明实施例中，通过基于前述步骤中得到的康复运动调整数据，利用专业的康复训练算法或模型生成个性化的康复训练方案。考虑患者的个体差异、康复目标以及康复过程中的反馈信息，制定适合的康复训练方案。基于前述步骤中得到的康复运动调整数据，利用专业的康复训练算法或模型生成个性化的康复训练方案。考虑患者的个体差异、康复目标以及康复过程中的反馈信息，制定适合的康复训练方案。结合个性化医疗康复监测数据和康复信息监测数据，对康复训练方案的效果进行评估。分析康复训练方案与患者康复状态之间的关联性，评估康复训练的效果和进展。基于康复调整效果评估数据，构建康复训练反馈决策模型，用于判断当前康复训练方案的有效性和优化方向。具体采用机器学习或深度学习等方法构建模型，以实现对康复训练效果的预测和优化。根据康复训练反馈决策模型的输出，对个性化康复训练方案进行实时调整和优化。实施康复训练数据处理作业，确保康复训练方案的及时调整和有效执行。
[0058] 在本说明书中，提供了一种基于深度强化学习的康复训练数据处理系统，用于执行上述的基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，该基于深度强化学习的康复训练数据处理系统包括：视频增强模块，用于获取康复训练视频和康复信息监测数据；对康复训练视频进行有效帧集提取，得到康复训练有效视频；对康复训练有效视频进行视频细节增强，生成康复训练增强视频；
部位关联模块，用于对康复训练有效视频进行康复部位运动时序分析，得到康复部位运动时序数据；基于康复部位运动时序数据对康复训练有效视频进行康复部位运动幅度计算，得到康复部位运动幅度数据；将康复信息监测数据和康复部位运动幅度数据进行康复信息数据关联，生成康复部位运动关联数据；
异常运动分析模块，用于对康复部位运动关联数据进行异常指标提取，得到康复运动异常医疗指标数据；根据康复运动异常医疗指标数据对康复部位运动关联数据进行康复异常部位运动分析，生成康复异常部位运动数据；根据康复异常部位运动数据进行康复运动调整，从而生成康复运动调整数据；
康复训练反馈模块，用于基于康复运动调整数据进行个性化康复训练方案生成，得到个性化康复训练方案；对个性化康复训练方案进行当前康复状态数据监测采集，得到个性化医疗康复监测数据；通过个性化医疗康复监测数据和康复信息监测数据进行实时反馈，构建康复训练反馈决策模型，以执行康复训练医疗康复训练数据处理作业。
[0059] 本发明的有益效果在于通过提取康复训练视频的有效帧集，可以减少后续处理所需的数据量，降低计算资源的消耗。对康复训练有效视频进行细节增强，可以改善视频质量，提高后续分析的准确性和可靠性。通过分析康复训练有效视频，得到康复部位的运动时序数据，提供了对康复训练过程中运动变化的详细了解。基于康复部位运动时序数据，计算康复部位的运动幅度，可以量化患者的康复程度和进展情况。通过对康复部位运动关联数据进行分析，提取出康复运动的异常指标，帮助康复专业人员发现潜在的问题或异常情况。根据康复异常部位运动数据，深入分析患者康复训练中出现的异常部位运动情况，为康复专业人员提供更详细的异常信息。基于康复运动调整数据，生成个性化的康复训练方案，利用数据驱动的方法为患者提供量身定制的康复训练方案。通过个性化医疗康复监测数据和康复信息监测数据的实时反馈，构建康复训练反馈决策模型，为康复专业人员提供及时的数据支持，辅助他们做出科学的康复训练决策。因此，本发明通过视频处理、数据分析和个性化训练方案生成等技术，提高了康复训练数据决策的全面性。
[0060] 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。
[0061] 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可以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。
