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龙图腾网获悉西安交通大学医学院第一附属医院申请的专利一种基于物联网的老年人术后康复智能护理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：CN120473074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510983906.8，技术领域涉及：G16H20/00；该发明授权一种基于物联网的老年人术后康复智能护理系统是由李娟利;赵雪云;宋来玲;王婧;刘世康;马丹丹设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网的老年人术后康复智能护理系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网的老年人术后康复智能护理系统，涉及医疗康复技术领域，包括：数据采集模块，实时采集生理数据和运动数据；状态评估模块，计算生成康复进度速率和生理疲劳度；耦合效应分析模块，用于生成耦合张力指数；干预决策与动态调节模块，用于生成最终干预强度指令，并将所述指令发送至康复设备执行器。本发明通过引入耦合张力指数，精确量化了康复需求与疲劳抑制之间的冲突，实现了康复需求与生理疲劳间的动态平衡，提升了康复安全性与效率，同时增强了系统的个性化与自适应能力，确保了方案的可实施性。

本发明授权一种基于物联网的老年人术后康复智能护理系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网的老年人术后康复智能护理系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于通过可穿戴传感器，实时采集患者的生理数据和运动数据； 状态评估模块，用于接收所述生理数据和所述运动数据，并对所述数据进行处理，以计算生成表征康复进展的康复进度速率和表征生理风险的生理疲劳度； 耦合效应分析模块，用于： 依据所述康复进度速率与预设的目标康复进度速率，生成标准化的康复需求信号； 依据所述生理疲劳度与预设的生理疲劳安全阈值，生成标准化的疲劳抑制信号； 并将所述康复需求信号与所述疲劳抑制信号进行结合，以生成量化二者矛盾程度的耦合张力指数； 干预决策与动态调节模块，用于： 基于所述康复需求信号与所述疲劳抑制信号，确定基础干预调节量； 依据所述耦合张力指数，生成用于抑制所述基础干预调节量的非线性调制因子； 将所述基础干预调节量与所述非线性调制因子进行运算，以生成实际干预调节量； 并将所述实际干预调节量与系统记录的当前干预强度进行结合，以生成最终干预强度指令，并将所述指令发送至康复设备执行器； 所述耦合效应分析模块在生成所述康复需求信号时，具体用于： S11，计算所述目标康复进度速率与所述康复进度速率的差值，得到进度差距； S12，将所述进度差距除以预设的需求信号敏感度调节因子，得到归一化输入值； S13，对所述归一化输入值施加S型函数运算，以生成所述康复需求信号； 所述耦合效应分析模块在生成所述疲劳抑制信号的具体步骤包括： S21，计算所述生理疲劳度与所述生理疲劳安全阈值的差值，得到疲劳超限值； S22，将所述疲劳超限值与预设的抑制信号激活斜率因子相乘，得到激活输入值； S23，对所述激活输入值施加逻辑斯谛函数运算，以生成所述疲劳抑制信号； 所述耦合效应分析模块在生成所述耦合张力指数时，具体通过将所述康复需求信号、所述疲劳抑制信号以及预设的耦合效应权重系数三者相乘，来生成所述耦合张力指数; 所述干预决策与动态调节模块在确定所述基础干预调节量时，具体用于： S31、计算所述康复需求信号与所述疲劳抑制信号的差值，得到基础调节驱动信号； S32、将所述基础调节驱动信号与预设的比例增益常数相乘，以生成所述基础干预调节量； 所述干预决策与动态调节模块在生成所述最终干预强度指令时，具体用于： S41、对所述耦合张力指数进行双曲正切函数运算，得到调制基准值； S42、用数值1减去所述调制基准值，以生成所述非线性调制因子； S43、将所述基础干预调节量与所述非线性调制因子相乘，以生成所述实际干预调节量； S44、将所述实际干预调节量与所述当前干预强度相加，以生成所述最终干预强度指令。

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西安交通大学医学院第一附属医院，其通讯地址为：710061 陕西省西安市雁塔西路277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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