技术领域
[0001] 本发明涉及医疗系统领域，尤其涉及基于深度学习的骨科康复管理系统。
相关背景技术
[0002] 骨科康复治疗在骨科疾病的恢复过程中起着至关重要的作用，例如：
[0003] 缓解疼痛：骨科损伤或疾病往往伴随着剧烈的疼痛，康复治疗可以通过物理疗法、药物治疗等手段来减轻患者的疼痛，提高生活质量。
[0004] 恢复功能：骨科康复治疗的核心目标是帮助患者恢复身体功能。通过康复训练，患者能够重新获得或改善关节活动度、肌肉力量、平衡能力等，使他们能够重新完成日常生活动作，回归正常生活。
[0005] 预防并发症：骨科损伤后，患者可能会出现关节僵硬、肌肉萎缩等并发症。康复治疗可以有效预防这些并发症的发生，减少患者的痛苦和恢复时间。
[0006] 促进愈合：康复治疗中的肌肉收缩可以促进局部血液、淋巴循环，刺激骨折端产生大量愈伤组织，从而促进骨愈合，防止骨脱钙。此外，康复训练中对骨折端产生的轻微刺激也有助于骨折的愈合等。
[0007] 但是对于在康复过程中不同的回复阶段，其相应的康复治疗方案也有区别，在现有技术中，在对于整个康复人群的管理时，无法有效且具有针对性的获取患者运动数据并匹配康复建议。
[0008] 为此，本发明提出基于深度学习的骨科康复管理系统。
具体实施方式
[0059] 下面结合具体实施方式对本发明的技术方案作进一步详细地说明。
[0060] 在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“设置”应做广义理解，例如，可以是固定相连、设置，也可以是可拆卸连接、设置，或一体地连接、设置。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
[0061] 实施例1：
[0062] 基于深度学习的骨科康复管理系统，其包括：
[0063] 数据采集模块，其用于对患者的数据进行采集；
[0064] 数据处理模块，其利用深度学习模型对采集到的数据进行分析，提取数据的特征；
[0065] 数据评估模块，其对提取的数据特征进行评估；
[0066] 康复建议模块，其根据数据评估的结果判断患者的恢复情况，并根据恢复情况提供后续康复建议。
[0067] 所述数据采集模块，其采集的患者数据包括患者的基本信息、病史、手术记录、康复训练记录。
[0068] 所述数据采集模块还包括传感器模块，其用于获取患者的生理参数，生理参数包括骨骼构造模型和关节运动轨迹。
[0069] 所述数据处理模块，其利用卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型对采集到的关节运动轨迹分别进行空间特征提取和时间特征提取。
[0070] 实施例2：
[0071] 基于深度学习的骨科康复管理系统，其包括：
[0072] 数据采集模块，其用于对患者的数据进行采集；
[0073] 数据处理模块，其利用深度学习模型对采集到的数据进行分析，提取数据的特征；
[0074] 数据评估模块，其对提取的数据特征进行评估；
[0075] 康复建议模块，其根据数据评估的结果判断患者的恢复情况，并根据恢复情况提供后续康复建议。
[0076] 所述数据采集模块，其采集的患者数据包括患者的基本信息、病史、手术记录、康复训练记录。
[0077] 所述数据采集模块还包括传感器模块，其用于获取患者的生理参数，生理参数包括骨骼构造模型和关节运动轨迹。
[0078] 所述数据处理模块，其利用卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型对采集到的关节运动轨迹分别进行空间特征提取和时间特征提取。
[0079] 所述卷积神经网络模型包括输入层、卷积层、池化层和全连接层，其空间特征提取的方法包括以下步骤：
[0080] A1：定义卷积核，定义关节运动数据的关节点作为卷积核；
[0081] A2：滑动卷积核，将关节的卷积核在骨骼长度上进行滑动，每次滑动都会将卷积核与当前位置的输入数据进行点积运算，得到一个输出值；
[0082] A3：添加偏置和激活函数，在点积运算后，添加偏置项并通过激活函数引入非线性关联；
[0083] A4：生成特征映射，通过关节点的卷积核在骨骼长度方向上的滑动，并且结合偏置项和激活函数，得到每个滑动点的特征映射；
[0084] A5：将映射后的特征通过池化层的平均池化进行降维处理；
[0085] A6：在经过多个卷积层和池化层后，连接一个或多个全连接层；全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，用于对前面提取的特征进行非线性组合，以得到最终的输出。
[0086] 所述A4步骤中偏置项的表达式为f(x)＝max(0，x)，其表示如果输入大于0，则输出等于输入；如果输入小于或等于0，则输出为0，激活函数的表达式为f(x)＝1/(1+exp(‑x))，‑x其将输入映射到0到1之间的输出，其中exp(‑x)代表自然指数函数，exp(‑x)＝e 。
[0087] 所述长短时记忆网络模型包括输入层、提取层和输出层，其对数据进行时间特征提取的方法包括以下步骤：
[0088] B1：数据输入，将空间提取后的特征输入长短时记忆网络模型的输入层内，输入层建立数据模型(batch_size,time_steps,input_dim)，batch_size是批量中的样本数量，time_steps是时间步长，input_dim是每个时间步的输入特征数量；
[0089] B2：循环迭代，根据当前时间步的输入数据、上一时间步的隐藏状态和各自的偏置项，计算遗忘门、输入门和输出门的输出；
[0090] B3：更新单元状态，使用遗忘门的输出来丢弃单元状态中不需要的信息，使用输入门的输出来添加新的信息，从而更新单元状态；
[0091] B4：计算隐藏状态，使用输出门的输出来控制单元状态中的哪些信息应该被用于计算当前时间步的隐藏状态；
[0092] B5：传递隐藏状态，将当前时间步的隐藏状态传递给下一时间步的LSTM单元，作为下一时间步的输入；
[0093] B6：迭代循环后，将结果进行输出。
[0094] 实施例3：
[0095] 基于深度学习的骨科康复管理系统，其包括：
[0096] 数据采集模块，其用于对患者的数据进行采集；
[0097] 数据处理模块，其利用深度学习模型对采集到的数据进行分析，提取数据的特征；
[0098] 数据评估模块，其对提取的数据特征进行评估；
[0099] 康复建议模块，其根据数据评估的结果判断患者的恢复情况，并根据恢复情况提供后续康复建议。
[0100] 所述数据采集模块，其采集的患者数据包括患者的基本信息、病史、手术记录、康复训练记录。
[0101] 所述数据采集模块还包括传感器模块，其用于获取患者的生理参数，生理参数包括骨骼构造模型和关节运动轨迹。
[0102] 所述数据处理模块，其利用卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型对采集到的关节运动轨迹分别进行空间特征提取和时间特征提取。
[0103] 所述卷积神经网络模型包括输入层、卷积层、池化层和全连接层，其空间特征提取的方法包括以下步骤：
[0104] A1：定义卷积核，定义关节运动数据的关节点作为卷积核；
[0105] A2：滑动卷积核，将关节的卷积核在骨骼长度上进行滑动，每次滑动都会将卷积核与当前位置的输入数据进行点积运算，得到一个输出值；
[0106] A3：添加偏置和激活函数，在点积运算后，添加偏置项并通过激活函数引入非线性关联；
[0107] A4：生成特征映射，通过关节点的卷积核在骨骼长度方向上的滑动，并且结合偏置项和激活函数，得到每个滑动点的特征映射；
[0108] A5：将映射后的特征通过池化层的平均池化进行降维处理；
[0109] A6：在经过多个卷积层和池化层后，连接一个或多个全连接层；全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，用于对前面提取的特征进行非线性组合，以得到最终的输出。
[0110] 所述A4步骤中偏置项的表达式为f(x)＝max(0，x)，其表示如果输入大于0，则输出等于输入；如果输入小于或等于0，则输出为0，激活函数的表达式为f(x)＝1/(1+exp(‑x))，‑x其将输入映射到0到1之间的输出，其中exp(‑x)代表自然指数函数，exp(‑x)＝e 。
[0111] 所述长短时记忆网络模型包括输入层、提取层和输出层，其对数据进行时间特征提取的方法包括以下步骤：
[0112] B1：数据输入，将空间提取后的特征输入长短时记忆网络模型的输入层内，输入层建立数据模型(batch_size,time_steps,input_dim)，batch_size是批量中的样本数量，time_steps是时间步长，input_dim是每个时间步的输入特征数量；
[0113] B2：循环迭代，根据当前时间步的输入数据、上一时间步的隐藏状态和各自的偏置项，计算遗忘门、输入门和输出门的输出；
[0114] B3：更新单元状态，使用遗忘门的输出来丢弃单元状态中不需要的信息，使用输入门的输出来添加新的信息，从而更新单元状态；
[0115] B4：计算隐藏状态，使用输出门的输出来控制单元状态中的哪些信息应该被用于计算当前时间步的隐藏状态；
[0116] B5：传递隐藏状态，将当前时间步的隐藏状态传递给下一时间步的LSTM单元，作为下一时间步的输入；
[0117] B6：迭代循环后，将结果进行输出。
[0118] 所述数据评估模块的评估逻辑包括以下步骤：
[0119] C1：根据提取到的关节运动的空间特征，以及时间特征建立力学模型，即a＝dv/dt；
[0120] C2：基于牛顿第二定律F＝ma，确定关节处肌肉的施力大小，其中F为肌肉施力大小，m为与关节同时运动的骨骼质量，a为关节运动加速度；
[0121] C3：根据肌肉施力大小F以及时间特征获取肌肉施力的特征组合，根据特征组合确定患者的运动特征；
[0122] C4：根据运动特征以及患者的就诊病患程度进行恢复预测，此过程可采用大数据分析或者医生人工评审的方式。
[0123] 所述康复建议模块的建立逻辑为：
[0124] D1：医生根据既往诊断史的各种病况针对编写建议；
[0125] D2：将每种情况对应的建议行程一个单独的数据块；
[0126] D3：然后根据数据评估模块的评估情况与数据块进行匹配；
[0127] D4：将匹配的建议返回至患者处即可。
[0128] 实施例4：
[0129] 基于深度学习的骨科康复管理系统，其包括：
[0130] 数据采集模块，其用于对患者的数据进行采集；
[0131] 数据处理模块，其利用深度学习模型对采集到的数据进行分析，提取数据的特征；
[0132] 数据评估模块，其对提取的数据特征进行评估；
[0133] 康复建议模块，其根据数据评估的结果判断患者的恢复情况，并根据恢复情况提供后续康复建议。
[0134] 所述数据采集模块，其采集的患者数据包括患者的基本信息、病史、手术记录、康复训练记录。
[0135] 所述数据采集模块还包括传感器模块，其用于获取患者的生理参数，生理参数包括骨骼构造模型和关节运动轨迹。
[0136] 所述数据处理模块，其利用卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型对采集到的关节运动轨迹分别进行空间特征提取和时间特征提取。
[0137] 所述卷积神经网络模型包括输入层、卷积层、池化层和全连接层，其空间特征提取的方法包括以下步骤：
[0138] A1：定义卷积核，定义关节运动数据的关节点作为卷积核；
[0139] A2：滑动卷积核，将关节的卷积核在骨骼长度上进行滑动，每次滑动都会将卷积核与当前位置的输入数据进行点积运算，得到一个输出值；
[0140] A3：添加偏置和激活函数，在点积运算后，添加偏置项并通过激活函数引入非线性关联；
[0141] A4：生成特征映射，通过关节点的卷积核在骨骼长度方向上的滑动，并且结合偏置项和激活函数，得到每个滑动点的特征映射；
[0142] A5：将映射后的特征通过池化层的平均池化进行降维处理；
[0143] A6：在经过多个卷积层和池化层后，连接一个或多个全连接层；全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，用于对前面提取的特征进行非线性组合，以得到最终的输出。
[0144] 所述A4步骤中偏置项的表达式为f(x)＝max(0，x)，其表示如果输入大于0，则输出等于输入；如果输入小于或等于0，则输出为0，激活函数的表达式为f(x)＝1/(1+exp(‑x))，‑x其将输入映射到0到1之间的输出，其中exp(‑x)代表自然指数函数，exp(‑x)＝e 。
[0145] 所述长短时记忆网络模型包括输入层、提取层和输出层，其对数据进行时间特征提取的方法包括以下步骤：
[0146] B1：数据输入，将空间提取后的特征输入长短时记忆网络模型的输入层内，输入层建立数据模型(batch_size,time_steps,input_dim)，batch_size是批量中的样本数量，time_steps是时间步长，input_dim是每个时间步的输入特征数量；
[0147] B2：循环迭代，根据当前时间步的输入数据、上一时间步的隐藏状态和各自的偏置项，计算遗忘门、输入门和输出门的输出；
[0148] B3：更新单元状态，使用遗忘门的输出来丢弃单元状态中不需要的信息，使用输入门的输出来添加新的信息，从而更新单元状态；
[0149] B4：计算隐藏状态，使用输出门的输出来控制单元状态中的哪些信息应该被用于计算当前时间步的隐藏状态；
[0150] B5：传递隐藏状态，将当前时间步的隐藏状态传递给下一时间步的LSTM单元，作为下一时间步的输入；
[0151] B6：迭代循环后，将结果进行输出。
[0152] 所述数据评估模块的评估逻辑包括以下步骤：
[0153] C1：根据提取到的关节运动的空间特征，以及时间特征建立力学模型，即a＝dv/dt；
[0154] C2：基于牛顿第二定律F＝ma，确定关节处肌肉的施力大小，其中F为肌肉施力大小，m为与关节同时运动的骨骼质量，a为关节运动加速度；
[0155] C3：根据肌肉施力大小F以及时间特征获取肌肉施力的特征组合，根据特征组合确定患者的运动特征；
[0156] C4：根据运动特征以及患者的就诊病患程度进行恢复预测，此过程可采用大数据分析或者医生人工评审的方式。
[0157] 所述康复建议模块的建立逻辑为：
[0158] D1：医生根据既往诊断史的各种病况针对编写建议；
[0159] D2：将每种情况对应的建议形成一个单独的数据块；
[0160] D3：然后根据数据评估模块的评估情况与数据块进行匹配；
[0161] D4：将匹配的建议返回至患者处即可。
[0162] 所述C3步骤中，患者的运动特征包括：
[0163] 做功功率P，P＝∑(dF*dv)，其中F为肌肉施力大小，v为肌肉运动速度；
[0164] 做功量W，W＝∑(dF*dS)或W＝∑(dP*dt)，其中F为肌肉实力大小，S为肌肉运动距离，P为肌肉做功功率，t为做功时间。
[0165] 实施例5：
[0166] 基于深度学习的骨科康复管理系统，其包括：
[0167] 数据采集模块，其用于对患者的数据进行采集；
[0168] 数据处理模块，其利用深度学习模型对采集到的数据进行分析，提取数据的特征；
[0169] 数据评估模块，其对提取的数据特征进行评估；
[0170] 康复建议模块，其根据数据评估的结果判断患者的恢复情况，并根据恢复情况提供后续康复建议。
[0171] 所述数据采集模块，其采集的患者数据包括患者的基本信息、病史、手术记录、康复训练记录。
[0172] 所述数据采集模块还包括传感器模块，其用于获取患者的生理参数，生理参数包括骨骼构造模型和关节运动轨迹。
[0173] 所述数据处理模块，其利用卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型对采集到的关节运动轨迹分别进行空间特征提取和时间特征提取。
[0174] 所述卷积神经网络模型包括输入层、卷积层、池化层和全连接层，其空间特征提取的方法包括以下步骤：
[0175] A1：定义卷积核，定义关节运动数据的关节点作为卷积核；
[0176] A2：滑动卷积核，将关节的卷积核在骨骼长度上进行滑动，每次滑动都会将卷积核与当前位置的输入数据进行点积运算，得到一个输出值；
[0177] A3：添加偏置和激活函数，在点积运算后，添加偏置项并通过激活函数引入非线性关联；
[0178] A4：生成特征映射，通过关节点的卷积核在骨骼长度方向上的滑动，并且结合偏置项和激活函数，得到每个滑动点的特征映射；
[0179] A5：将映射后的特征通过池化层的平均池化进行降维处理；
[0180] A6：在经过多个卷积层和池化层后，连接一个或多个全连接层；全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，用于对前面提取的特征进行非线性组合，以得到最终的输出。
[0181] 所述A4步骤中偏置项的表达式为f(x)＝max(0，x)，其表示如果输入大于0，则输出等于输入；如果输入小于或等于0，则输出为0，激活函数的表达式为f(x)＝1/(1+exp(‑x))，‑x其将输入映射到0到1之间的输出，其中exp(‑x)代表自然指数函数，exp(‑x)＝e 。
[0182] 所述长短时记忆网络模型包括输入层、提取层和输出层，其对数据进行时间特征提取的方法包括以下步骤：
[0183] B1：数据输入，将空间提取后的特征输入长短时记忆网络模型的输入层内，输入层建立数据模型(batch_size,time_steps,input_dim)，batch_size是批量中的样本数量，time_steps是时间步长，input_dim是每个时间步的输入特征数量；
[0184] B2：循环迭代，根据当前时间步的输入数据、上一时间步的隐藏状态和各自的偏置项，计算遗忘门、输入门和输出门的输出；
[0185] B3：更新单元状态，使用遗忘门的输出来丢弃单元状态中不需要的信息，使用输入门的输出来添加新的信息，从而更新单元状态；
[0186] B4：计算隐藏状态，使用输出门的输出来控制单元状态中的哪些信息应该被用于计算当前时间步的隐藏状态；
[0187] B5：传递隐藏状态，将当前时间步的隐藏状态传递给下一时间步的LSTM单元，作为下一时间步的输入；
[0188] B6：迭代循环后，将结果进行输出。
[0189] 所述数据评估模块的评估逻辑包括以下步骤：
[0190] C1：根据提取到的关节运动的空间特征，以及时间特征建立力学模型，即a＝dv/dt；
[0191] C2：基于牛顿第二定律F＝ma，确定关节处肌肉的施力大小，其中F为肌肉施力大小，m为与关节同时运动的骨骼质量，a为关节运动加速度；
[0192] C3：根据肌肉施力大小F以及时间特征获取肌肉施力的特征组合，根据特征组合确定患者的运动特征；
[0193] C4：根据运动特征以及患者的就诊病患程度进行恢复预测，此过程可采用大数据分析或者医生人工评审的方式。
[0194] 所述康复建议模块的建立逻辑为：
[0195] D1：医生根据既往诊断史的各种病况针对编写建议；
[0196] D2：将每种情况对应的建议形成一个单独的数据块；
[0197] D3：然后根据数据评估模块的评估情况与数据块进行匹配；
[0198] D4：将匹配的建议返回至患者处即可。
[0199] 所述C3步骤中，患者的运动特征包括：
[0200] 做功功率P，P＝∑(dF*dv)，其中F为肌肉施力大小，v为肌肉运动速度；
[0201] 做功量W，W＝∑(dF*dS)或W＝∑(dP*dt)，其中F为肌肉实力大小，S为肌肉运动距离，P为肌肉做功功率，t为做功时间；
[0202] 施力均值 其中dFi为单位时间内的施力大小；
[0203] 施力方差S2， 其中dFi为单位时间内的施力大小， 为施力均值。
[0204] 实施例6：
[0205] 基于深度学习的骨科康复管理系统，其包括：
[0206] 数据采集模块，其用于对患者的数据进行采集；
[0207] 数据处理模块，其利用深度学习模型对采集到的数据进行分析，提取数据的特征；
[0208] 数据评估模块，其对提取的数据特征进行评估；
[0209] 康复建议模块，其根据数据评估的结果判断患者的恢复情况，并根据恢复情况提供后续康复建议。
[0210] 所述数据采集模块，其采集的患者数据包括患者的基本信息、病史、手术记录、康复训练记录。
[0211] 所述数据采集模块还包括传感器模块，其用于获取患者的生理参数，生理参数包括骨骼构造模型和关节运动轨迹。
[0212] 所述数据处理模块，其利用卷积神经网络模型和长短时记忆网络模型对采集到的关节运动轨迹分别进行空间特征提取和时间特征提取。
[0213] 所述卷积神经网络模型包括输入层、卷积层、池化层和全连接层，其空间特征提取的方法包括以下步骤：
[0214] A1：定义卷积核，定义关节运动数据的关节点作为卷积核；
[0215] A2：滑动卷积核，将关节的卷积核在骨骼长度上进行滑动，每次滑动都会将卷积核与当前位置的输入数据进行点积运算，得到一个输出值；
[0216] A3：添加偏置和激活函数，在点积运算后，添加偏置项并通过激活函数引入非线性关联；
[0217] A4：生成特征映射，通过关节点的卷积核在骨骼长度方向上的滑动，并且结合偏置项和激活函数，得到每个滑动点的特征映射；
[0218] A5：将映射后的特征通过池化层的平均池化进行降维处理；
[0219] A6：在经过多个卷积层和池化层后，连接一个或多个全连接层；全连接层的每个神经元都与前一层的所有神经元相连，用于对前面提取的特征进行非线性组合，以得到最终的输出。
[0220] 所述A4步骤中偏置项的表达式为f(x)＝max(0，x)，其表示如果输入大于0，则输出等于输入；如果输入小于或等于0，则输出为0，激活函数的表达式为f(x)＝1/(1+exp(‑x))，‑x其将输入映射到0到1之间的输出，其中exp(‑x)代表自然指数函数，exp(‑x)＝e 。
[0221] 所述长短时记忆网络模型包括输入层、提取层和输出层，其对数据进行时间特征提取的方法包括以下步骤：
[0222] B1：数据输入，将空间提取后的特征输入长短时记忆网络模型的输入层内，输入层建立数据模型(batch_size,time_steps,input_dim)，batch_size是批量中的样本数量，time_steps是时间步长，input_dim是每个时间步的输入特征数量；
[0223] B2：循环迭代，根据当前时间步的输入数据、上一时间步的隐藏状态和各自的偏置项，计算遗忘门、输入门和输出门的输出；
[0224] B3：更新单元状态，使用遗忘门的输出来丢弃单元状态中不需要的信息，使用输入门的输出来添加新的信息，从而更新单元状态；
[0225] B4：计算隐藏状态，使用输出门的输出来控制单元状态中的哪些信息应该被用于计算当前时间步的隐藏状态；
[0226] B5：传递隐藏状态，将当前时间步的隐藏状态传递给下一时间步的LSTM单元，作为下一时间步的输入；
[0227] B6：迭代循环后，将结果进行输出。
[0228] 所述数据评估模块的评估逻辑包括以下步骤：
[0229] C1：根据提取到的关节运动的空间特征，以及时间特征建立力学模型，即a＝dv/dt；
[0230] C2：基于牛顿第二定律F＝ma，确定关节处肌肉的施力大小，其中F为肌肉施力大小，m为与关节同时运动的骨骼质量，a为关节运动加速度；
[0231] C3：根据肌肉施力大小F以及时间特征获取肌肉施力的特征组合，根据特征组合确定患者的运动特征；
[0232] C4：根据运动特征以及患者的就诊病患程度进行恢复预测，此过程可采用大数据分析或者医生人工评审的方式。
[0233] 所述康复建议模块的建立逻辑为：
[0234] D1：医生根据既往诊断史的各种病况针对编写建议；
[0235] D2：将每种情况对应的建议形成一个单独的数据块；
[0236] D3：然后根据数据评估模块的评估情况与数据块进行匹配；
[0237] D4：将匹配的建议返回至患者处即可。
[0238] 所述C3步骤中，患者的运动特征包括：
[0239] 做功功率P，P＝∑(dF*dv)，其中F为肌肉施力大小，v为肌肉运动速度；
[0240] 做功量W，W＝∑(dF*dS)或W＝∑(dP*dt)，其中F为肌肉实力大小，S为肌肉运动距离，P为肌肉做功功率，t为做功时间；
[0241] 施力均值 其中dFi为单位时间内的施力大小；2
[0242] 施力方差S ， 其中dFi为单位时间内的施力大小， 为施力均值；
[0243] 施力众数
[0244] 以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
