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申请/专利权人：四川省医学科学院·四川省人民医院

摘要：本发明涉及智慧医疗技术领域，其具体公开了一种癌症患儿运动康复方案构建方法及系统。该构建方法及系统包括身体状况采集和评估模块、运动处方生成模块、运动管理模块，实现了患儿运动康复方案的科学构建，通过设置患儿运动负荷强度评估单元和患儿安全性评估单元，实现了患儿运动康复的有效评估，利用知识图谱实现运动处方的生成和修正，使得修正后的运动处方更加符合患儿的需求以及与患儿身体机能相适应，通过人工智能技术对患儿运动过程进行监测和分析，并根据分析结果对患儿下阶段运动处方实现调整，提升了运动处方的有效性和安全性。

主权项：1.一种癌症患儿运动康复系统，其特征在于，包括如下功能模块：身体状况采集和评估模块：包括患儿基本数据采集单元，用于采集患儿基本数据，包括性别、年龄、身高、体重、居住地、主要照顾者、患病年限、家族病史；患儿治疗护理数据采集单元，用于采集患儿治疗护理数据，包括手术日期、用药名称、用药次数、化疗阶段和化疗次数；患儿感官数据采集单元，用于采集患儿感官数据，包括消瘦程度、疲乏程度、负重能力程度、注意力集中程度、骨骼疼痛症状及程度；患儿身体指标数据采集单元，用于采集患儿身体指标数据，包括心率、血压、心电图、血脂、血糖、肺功能、呼吸频率；患儿运动负荷强度评估单元，用于根据所述患儿感官数据以及患儿身体指标数据评估患儿对应的运动强度等级DI，所述运动强度等级包括轻强度运动、轻至中等强度运动、中等强度运动；患儿安全性评估单元，用于根据患儿基本数据、治疗护理数据以及所述运动强度等级DI生成患儿运动风险评估结果，所述运动风险评估结果包括继发性病变风险程度、骨折风险程度；依据所述患儿运动风险评估结果对所述运动强度等级DI进行修正得到当前患儿对应的最终运动强度等级DF；运动处方生成模块：包括运动处方知识库单元，用于构建运动处方知识图谱，定义节点类型和关系，包括疾病类型节点、身体指标节点、治疗护理节点、风险因素节点、运动类型节点、运动强度节点、运动频率节点、运动时长节点、运动部位节点；并建立各类节点之间的关联关系；每个节点类型下的节点实体用一个数据标签来表征，所述数据标签通过对每类节点对应的具体数据进行聚类得到；运动处方匹配单元，用于根据运动处方知识图谱，匹配得到当前患儿的初级运动处方HI；运动处方修正单元，用于对所述初级运动处方HI实现修正，获得终极运动处方HF；运动管理模块：包括运动数据采集单元，用于对患儿运动数据进行采集，所述运动数据包括一个处方周期T内的运动视频数据、运动生理指标数据和运动记录数据；所述运动数据采集单元，具体包括：所述运动视频数据包括患儿运动时的头面部特写视频数据、运动部位特写视频数据、运动全景视频数据，构成视频数据集Video=F1,P1,O1,F2,P2,O2,...,Fn,Pn,On，其中，n表示一个运动处方周期T中的总运动次数，Fn、Pn、On分别表示第n次运动时的头面部特写视频数据、运动部位特写视频数据、运动全景视频数据；所述运动生理指标数据包括患儿运动时的心率、血氧饱和度、血压、呼吸频率以及生理指标对应的采样时刻，构成生理指标数据集Physical=physical1,physical2,...,physicaln，其中physicaln表示第n次运动的生理指标数据集合，具体表示为physicaln=hr1,os1,bp1,rr1,t1,hr2,os2,bp2,rr2,t2,...,hrm,osm,bpm,rrm,tm，其中，m表示一次运动过程中的采样时刻总数，每次运动过程中的采样时刻总数相同，tm表示一次运动过程中第m个采样时刻，hrm、osm、bpm、rrm分别表示tm时刻下的心率、血氧饱和度、血压、呼吸频率；所述运动记录数据包括患儿运动类型、运动强度、运动时长、消耗卡路里、主观疲劳程度，构成运动记录数据集Exercise=exercise1,exercise2,...,exercisen，其中exercisen表示第n次运动的运动记录数据集合，具体表示为exercisen=typen,intensityn,lengthn,kaln,rpen，其中，typen,intensityn,lengthn,kaln,rpen分别表示第n次运动的运动类型、运动强度、运动时长、消耗卡路里、主观疲劳程度；运动数据处理分析单元，用于对所述运动数据进行处理分析，得到患儿运动标准度检测结果、异常生理指标值集合和异常运动记录指标值集合；所述运动数据处理分析单元，具体包括：对所述视频数据集Video进行处理，分别对F1~Fn进行如下操作：提取关键帧图像集，对关键帧图像集中的每张图像进行五官特征点检测和肤色检测得到五官特征向量和肤色特征向量，将所述五官特征向量和肤色特征向量进行拼接得到情绪特征向量，F1~Fn分别对应的情绪特征向量为Vf1~Vfn；分别对P1~Pn进行如下操作：提取关键帧图像集，对关键帧图像集中的每张图像进行关节角度检测、运动轨迹检测和动作幅度检测得到关节角度特征向量、运动轨迹特征向量和动作幅度特征向量，将所述关节角度特征向量、运动轨迹特征向量和动作幅度特征向量进行拼接得到动作特征向量，P1~Pn分别对应的动作特征向量为Vp1~Vpn；分别对O1~On进行如下操作：提取关键帧图像集，对关键帧图像集中的每张图像进行骨骼关节点检测，分别提取脊柱特征点、左侧上肢特征点、左侧下肢特征点、右侧上肢特征点、右侧下肢特征点，对所述特征点进行跟踪得到全身运动轨迹特征向量，O1~On分别对应的全身运动轨迹特征向量为Vo1~Von；将每次运动对应的情绪特征向量、动作特征向量、全身运动轨迹特征向量分别进行拼接得到n个运动标准度向量Vs1~Vsn，将所述运动标准度向量Vs1~Vsn分别输入到预先训练好的运动标准度检测模型中得到n次运动标准度检测结果，将n次运动标准度检测结果中出现次数最多的检测结果作为一个运动处方周期T下的患儿运动标准度检测结果，所述运动标准度检测模型采用人工卷积神经网络模型搭建，包括一个输入层、一个输出层、2个隐藏层、4个卷积层，采用relu作为激活函数，采用交叉熵作为损失函数；所述运动标准度检测模型的输出为运动标准度分别为差、中等、良好的概率值向量；对所述生理指标数据集Physical进行处理，对physical1~physicaln中的各生理指标进行均值处理后得到生理指标均值数据集，将所述生理指标均值数据集与预先建立的生理指标标准数据范围进行比对，所述生理指标标准数据范围包括生理指标对应的正常数值范围，得到异常生理指标值集合；对所述运动记录数据集Exercise进行处理，对exercise1~exercisen中的各运动记录数据进行均值处理后得到运动记录均值数据集，将所述运动记录均值数据集与预先建立的运动记录标准数据范围进行比对，所述运动记录标准数据范围包括运动记录指标对应的正常数值范围，得到异常运动记录指标值集合；根据患儿运动标准度检测结果、异常生理指标值集合和异常运动记录指标值集合生成运动分析报告；运动指导单元，用于根据患儿运动分析报告对患儿运动处方进行调整。

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