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龙图腾网恭喜西安市红会医院(西安市骨科研究所)申请的专利一种基于数据分析的运动功能评估方法及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：CN119560172B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510104723.4，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权一种基于数据分析的运动功能评估方法及系统是由贺鹏鹏;张亮;郑江;解萍;庞盼盼设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的运动功能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据分析的运动功能评估方法及系统，具体涉及数据分析技术领域；通过在患者静止和运动过程中分别采集原始数据和信号噪声数据，并对这些数据进行预处理与特征提取，提取出零点漂移特征和信噪比波动特征，进而结合这两项特征评估数据采集的准确性，根据评估结果，将数据划分为准确性数据和不准确性数据，对于不准确性数据进一步分析其误差累积严重程度，并动态调整其在运动功能评估中的权重，从而有效降低误差对评估结果的影响，提高运动功能评估的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于数据分析的运动功能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的运动功能评估方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：在患者静止时，连续采集不同环境条件下康复设备传感器的原始输出数据，在患者进行康复运动，实时记录不同时间段内康复设备传感器的信号噪声数据；S2：对采集到的康复设备传感器的原始输出数据和信号噪声数据进行预处理，对预处理后的原始输出数据和信号噪声数据进行特征提取，分别提取原始输出数据中的零点漂移特征以及信号噪声数据中的信噪比波动特征；对提取出的原始输出数据中的零点漂移特征进行分析后生成零点漂移异常指数，零点漂移异常指数的获取方法为：准备零点漂移数据，即在静止状态下传感器的输出数据，构建一组零点漂移数据集：；其中，n为数据点的总数，对于数据集X，计算均值μ和标准差σ，设定是数据集中的最大值，检验统计量G计算公式为：；Grubbs检验的临界值取决于数据点的数量n以及选择的显著性水平，表达式为：；其中，是t-分布表中的临界值，基于显著性水平α和自由度n-2，如果，则认为数据集中的是异常值，存在显著的零点漂移异常，计算异常值的数量占数据点的总数的比例，即计算得到零点漂移异常指数；对提取出的信号噪声数据中的信噪比波动特征进行分析后生成信噪比波动指数，信噪比波动指数的获取方法为：对康复设备传感器采集的信号进行去噪和滤波处理，t为时间，选择窗口函数，并决定窗口的长度L，通过将信号分成多个时间窗，对每个窗口内的信号进行傅里叶变换，得到信号的时频表示：；其中，是信号在时频域中的表示，在频率范围到内，信号的功率为：；其中，是时频矩阵中信号的幅度平方；噪声的功率计算为信号频谱的背景噪声水平，表达式为：；其中，和是噪声频率范围的边界，信噪比SNRt定义为信号功率与噪声功率之比，表达式为：；计算信噪比的标准差，表达式为：；其中，是信噪比的平均值，N是总的时间窗数，计算信噪比波动指数，表达式为：；式中，QSA为信噪比波动指数；S3：结合康复设备传感器的零点漂移特征和信噪比波动特征，评估康复设备传感器数据采集的准确性，并根据评估结果，将康复设备传感器采集到的数据划分为准确性数据和不准确性数据；将零点漂移异常指数和信噪比波动指数转换为综合特征向量，将综合特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型以每组综合特征向量预测康复设备传感器数据采集的准确性值标签为预测目标，以最小化对所有康复设备传感器数据采集的准确性值标签的预测误差之和作为训练目标，对机器学习模型进行训练，直至预测误差之和达到收敛时停止模型训练，根据模型输出结果确定康复设备传感器数据采集的准确性值，其中，机器学习模型为多项式回归模型；S4：对于准确性数据，直接用于后续的运动功能评估和报告生成，对于不准确性数据，对其在固定时间段内的误差累积严重程度进行分析，根据分析结果，动态调整其在运动功能评估时的权重。

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市红会医院(西安市骨科研究所)，其通讯地址为：710054 陕西省西安市碑林区南稍门南郭路76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”。