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申请/专利权人：湖北泉林医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及康复评估技术领域，具体为老年人腿部术后康复评估方法及系统，包括以下步骤：基于老年人腿部术后的康复数据，采用事件关联分析算法，对步态分析和压力分布数据进行实时监测，同时运用动态回馈调整策略，根据监测数据调整治疗计划，生成实时康复数据流分析结果。本发明，通过采用事件关联分析算法，能够更灵敏地捕捉步态分析和压力分布数据的微小变化，并迅速响应。使得治疗计划能够根据实时监测数据进行动态调整，从而提高康复进程的有效性和安全性，利用高级数据统计分析法，如主成分分析和聚类分析，能够深入挖掘腿部运动数据，识别出康复进程中的关键统计模式和变量关系，提高了康复策略的精准性。

主权项：1.老年人腿部术后康复评估方法，其特征在于，包括以下步骤：基于老年人腿部术后的康复数据，采用事件关联分析算法，对步态分析和压力分布数据进行实时监测，同时运用动态回馈调整策略，根据监测数据调整治疗计划，生成实时康复数据流分析结果；基于所述实时康复数据流分析结果，采用数据统计分析法，进行腿部运动数据的分析，并通过主成分分析和聚类分析，识别康复进程中的关键统计模式和变量关系，生成关键变量关系识别结果；基于所述关键变量关系识别结果，采用几何拓扑映射法，对腿部康复训练中的空间动作进行分析，包括评估患者的运动模式和康复动作的空间分布特性，并运用优化算法对训练建议进行优化，生成优化的腿部动作建议。基于所述实时康复数据流分析结果，采用时间序列分析技术，分析腿部运动和生理数据的时间序列，并利用自回归移动平均模型，识别康复过程中的关键转折点，生成康复进程关键转折点分析结果；基于所述康复进程关键转折点分析结果，采用高斯马尔科夫随机场模型，对腿部术后的康复过程进行模型构造与参数估计，并探究康复路径中的不确定性和变异性，生成腿部术后康复随机场模型；基于所述腿部术后康复随机场模型，采用贝叶斯网络分析方法，进行预测模型的初步设计，分析康复过程中的数据，包括生理指标、康复活动的频率和强度，并预测康复结果，生成康复效果动态预测模型；基于所述实时康复数据流分析结果、关键变量关系识别结果、优化的腿部动作建议、康复进程关键转折点分析结果、腿部术后康复随机场模型、康复效果动态预测模型，采用多维度数据整合分析方法，进行全部关键数据的整合，结合预测模型，为医疗团队提供决策支持，生成综合康复结果。

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