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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第二医学中心申请的专利一种用于康复护理的智能辅助系统及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：CN119993387B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510481779.1，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种用于康复护理的智能辅助系统及方法是由张烨涵;褚平平;乔军;康娜;左昭;杜晓宁;曲新奎设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于康复护理的智能辅助系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机科学技术领域，公开了一种用于康复护理的智能辅助系统及方法，包括：获取并录入用户数据，形成个性化康复门槛；初始化强化学习模型，采集用户实时生理反馈并结合所述个性化康复门槛，生成初步训练方案，结合用户微表情和手势优化训练方案；对训练后的用户数据进行康复进度评估，判断训练方案是否需要调整；基于判断结果，更新训练方案，并调整个性化康复目标。提高训练策略的智能决策能力，减少人为干预需求，最终提升用户的康复体验和训练效果，加速康复进程。

本发明授权一种用于康复护理的智能辅助系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于康复护理的智能辅助方法，其特征在于，包括： 获取并录入用户数据，形成个性化康复门槛； 形成个性化康复门槛包括，利用OpenFace分析用户微表情提取出用户在低强度动作过程中的表情特征；利用训练前的用户的实时生理信号建立用户的静态生理特征基线USB；通过x个≤MET的低强度动作，收集训练过程中用户的实时生理信号和用户微表情，提取每个动作的关键特征，建立低强度运动生理特征曲线DUS，并与静态生理特征基线USB比较，计算相对变化率RCR；其中，MET表示代谢当量，衡量运动强度的单位；表示MET值下限，表示MET值上限；个性化康复门槛包括，个体化训练下限LBT和个体化训练上限UBT； 当RCR低于时，为个体化训练下限LBT，当RCR超过时，为个体化训练上限UBT，其中，表示个体化训练下限阈值，表示个体化训练上限阈值； 初始化强化学习模型，采集用户实时生理反馈并结合所述个性化康复门槛，生成初步训练方案，结合用户微表情和手势优化训练方案；所述初始化强化学习模型包括，定义强化学习的状态变量和行动空间，设定奖励函数； 所述状态变量包括：用户的实时生理信号、RCR、表情特征和个性化康复门槛；所述行动空间包括：训练强度、训练时长、休息间隔和训练类型转换；所述奖励函数包括：训练效果奖励、个性化康复门槛奖励、训练依从奖励、训练目标达成奖励和用户表情特征奖励； 所述个性化康复门槛奖励包括：当时，给予惩罚；当时，给予惩罚；当时，给予奖励； 所述训练依从奖励包括，当用户主动通过手势表示其更愿意参与训练时，给予奖励； 所述表情特征表示包括专注度和痛苦指数；当专注度且痛苦指数时，给予奖励，当痛苦指数时，给予惩罚，其中，表示专注度阈值，和表示痛苦指数阈值； 对训练后的用户数据进行康复进度评估，判断训练方案是否需要调整； 康复进度评估包括，从训练后的用户数据中提取康复特征，构建康复进度指标；将康复进度指标采用时间序列方法拟合康复进度曲线，每十次训练设为一个分析窗口，在一个分析窗口中，当有p%的数据点不在个性化康复门槛内时，更新训练方案，p%表示在当前分析窗口内，有多少比例的数据点超出了个性化康复门槛； 基于判断结果，更新训练方案，并调整个性化康复目标；利用用户实时生理反馈、、表情特征在相同时间窗口内进行对齐与归一化，构成状态向量，基于状态向量组合成构成决策调整矩阵；利用决策调整矩阵反向推导训练强度的偏离情况，更新训练方案； 在训练方案更新的过程中，采用裁剪机制构造策略优化目标函数，公式表示为： ，其中，表示策略优化目标函数，表示对时间步进行期望计算，表示概率比率，表示当前策略下，在状态选择动作的概率，表示旧策略下，在状态选择动作的概率，表示优势函数，表示裁剪函数，表示裁剪范围。

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