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龙图腾网获悉辽宁爱科森信息技术有限公司申请的专利基于可穿戴设备的脑瘫患者康复运动信息监测方法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：CN120036774B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510487824.4，技术领域涉及：A61B5/11；该发明授权基于可穿戴设备的脑瘫患者康复运动信息监测方法是由陈丽花;何薇薇;董晶;佟城昊设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于可穿戴设备的脑瘫患者康复运动信息监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数据压缩技术领域，具体涉及基于可穿戴设备的脑瘫患者康复运动信息监测方法；根据心率数据的分布特征获取运动状态；根据加速度数据的种类获得加速度相似度；根据加速度相似度获得心率离群点和心率正常点；根据心率离群点获得第一加速度离散点和加速度连续点。根据加速度相似度的差异特征获得加速度跨区点和第二加速度离散点；根据加速度跨区点确定对应的运动状态；根据第一加速度离散点和第二加速度离散点获得加速度异常点。本发明根据加速度异常点和心率正常点对应的加速度数据的分布特征进行加速度数据的自适应压缩，提高了压缩效率和传输实时性。

本发明授权基于可穿戴设备的脑瘫患者康复运动信息监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可穿戴设备的脑瘫患者康复运动信息监测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取手表的心率数据和加速度数据；根据所述心率数据的分布特征获取不同的运动状态； 根据所述心率数据对应的所述加速度数据的种类特征获得加速度相似度；根据所述运动状态中所述加速度相似度的差异特征获得心率离群点和心率正常点；根据所述心率离群点的时序特征获得对应的加速度数据的第一加速度离散点和加速度连续点； 根据所述加速度连续点对应的加速度相似度的差异特征获得加速度跨区点和第二加速度离散点；根据所述加速度跨区点确定对应的运动状态；根据所述第一加速度离散点和第二加速度离散点获得加速度异常点； 根据所述运动状态中所述加速度异常点和心率正常点对应的加速度数据的分布特征进行加速度数据的压缩； 所述根据所述运动状态中所述加速度相似度的差异特征获得心率离群点和心率正常点的步骤包括： 计算所述运动状态中所有加速度相似度的平均值，获得相似度均值；计算所述运动状态中加速度相似度的标准差与预设常数的乘积，获得相似度标准差；计算任意心率数据点的加速度相似度和所述相似度均值的差值绝对值，获得相似度差异；计算所述相似度差异与所述相似度标准差的差值，获得离散判断系数； 当所述离散判断系数超过预设离散阈值时，所述任意心率数据点为心率离群点；否则为心率正常点； 所述根据所述心率离群点的时序特征获得对应的加速度数据的第一加速度离散点和加速度连续点的步骤包括： 将所述心率离群点按照时间特征从小到大进行排序，将序列中时间特征不连续的心率离群点对应的加速度数据作为第一加速度离散点，将序列中时间特征连续的心率离群点对应的加速度数据作为加速度连续点； 根据所述加速度连续点对应的加速度相似度的差异特征获得加速度跨区点和第二加速度离散点包括： 计算任意时段加速度连续点对应的加速度相似度与任意其他运动状态的心率正常点的加速度相似度的平均值，获得跨区相似度均值，计算任意时段加速度连续点对应的加速度相似度与任意其他运动状态的心率正常点的加速度相似度的标准差，获得跨区标准差，计算所述跨区标准差与预设常数的乘积，获得跨区相似度标准差；计算任意时段加速度连续点中的任意加速度连续点对应的加速度相似度与所述跨区相似度均值的差值绝对值，获得跨区相似度差异，计算所述跨区相似度差异与所述跨区相似度标准差的差值，获得跨区离散判断系数；当所述跨区离散判断系数超过所述预设离散阈值时，所述任意加速度连续点为第二加速度离散点；否则为加速度跨区点。

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