CN118918638B

CN118918638B - 基于深度学习的烧伤患者康复训练智能指导系统

Info

Publication number: CN118918638B
Application number: CN202410962484.1A
Authority: CN
Inventors: 严雪芹; 周芳芳; 曹云
Original assignee: Affiliated Hospital of Jiangsu University
Current assignee: Affiliated Hospital of Jiangsu University
Priority date: 2024-07-18
Filing date: 2024-07-18
Publication date: 2025-03-14
Anticipated expiration: 2044-07-18
Also published as: CN118918638A

Abstract

本发明涉及烧伤患者康复训练技术领域，具体涉及基于深度学习的烧伤患者康复训练智能指导系统。采用多模态数据集成技术收集患者康复训练的视频记录、生理信号及皮肤弹性测量数据，对数据进行清洗、标准化并分类，应用数据增强技术以控制提升模型泛化能力；开发深度学习分类模型，包括卷积神经网络CNN，用于分析皮肤恢复情况的图像数据，并应用循环神经网络RNN或长短期记忆网络LSTM对患者未来康复趋势进行预测；利用生成对抗网络GAN生成针对不同康复阶段的个性化训练动作或治疗方案，并通过强化学习方法优化康复训练计划，根据患者的实时反馈动态调整训练强度和类型；最后整合自然语言处理NLP技术实现语音识别和生成，通过自然语言与患者交流指导训练。

Description

基于深度学习的烧伤患者康复训练智能指导系统

技术领域

本发明涉及烧伤患者康复训练技术领域，具体涉及基于深度学习的烧伤患者康复训练智能指导系统。

背景技术

在当前的康复训练指导系统中，存在一种较为传统的方法，如中国发明专利公开号CN2024101049979中描述的系统，这种系统包括多个患者客户端、中间客户端和决策客户端。虽然这种方法能够提供一定的康复训练指导，但存在不足和弊端，特别是在处理大量患者数据、实时反馈的精确度、个性化康复方案的制定以及康复效率的提高方面。首先，该系统中的数据流通方式可能导致信息处理的延迟。在这种结构中，患者客户端首先收集康复患者的反馈数据，然后发送到中间客户端，中间客户端再筛选这些数据并将目标反馈数据发送到决策客户端。这种多层次的数据传输和处理流程不仅增加了系统的复杂性，也可能导致关键信息的处理和响应速度减慢。对于需要及时调整康复计划的患者来说，任何的延迟都可能影响康复效果。其次，系统的个性化处理能力有限。虽然中间客户端可以筛选出需要特别注意的反馈数据，但这种筛选过程依赖于中间客户端操作者的经验和判断，这可能导致个体差异被忽视。康复训练需要根据患者的具体情况调整训练计划，包括训练的种类、频率和强度等。如果无法精确地根据每个患者的反馈进行快速和精确的调整，可能无法达到最佳的康复效果。此外，系统在实时数据分析和即时反馈方面存在不足。

现有的系统架构需要数据在多个客户端之间传递，这种结构不利于实施基于复杂算法的实时数据分析和反馈。例如，使用深度学习模型对患者行为进行分析并提供即时的训练调整建议，需要大量的计算资源和高速的数据处理能力。在传统的多客户端系统中，每一步的数据处理和传输延迟都可能影响到康复训练的时效性和有效性。再者，关于康复效果的评估和反馈，传统系统通常缺乏综合评估工具和机制。康复训练不仅需要考虑短期效果，还应关注长期康复过程中的进展。有效的评估机制应包括对患者康复状态的持续监测、训练过程的调整反馈以及康复结果的长期跟踪，而现有的系统往往难以实现这些功能的有机整合。

发明内容

本发明的目的是提供基于深度学习的烧伤患者康复训练智能指导系统，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：基于深度学习的烧伤患者康复训练智能指导系统，包括：首先采用多模态数据集成技术收集患者康复训练的视频记录、生理信号及皮肤弹性测量数据，对数据进行清洗、标准化并分类，应用数据增强技术以控制提升模型泛化能力；

接着开发深度学习分类模型，包括卷积神经网络CNN，用于分析皮肤恢复情况的图像数据，并应用循环神经网络RNN或长短期记忆网络LSTM对患者未来康复趋势进行预测；

然后利用生成对抗网络GAN生成针对不同康复阶段的个性化训练动作或治疗方案，并通过强化学习方法优化康复训练计划，根据患者的实时反馈动态调整训练强度和类型；

最后整合自然语言处理NLP技术实现语音识别和生成，通过自然语言与患者交流指导训练，同时利用计算机视觉技术实时分析患者的训练动作，构建系统指导动作正确性并提供即时反馈。

进一步地，所述多模态数据集成技术实施步骤：

S1、首先采用烧伤特异性特征融合网络，使用多维度加权融合公式：

其中x表示烧伤区域的图像特征向量，y代表疼痛反应的生理信号向量，z为皮肤弹性变化量，γ是调整数据特征影响的非线性指数，α(x)是根据输入特征动态调整的权重函数；

S2、接着利用条件生成对抗网络进行烧伤区域数据增强，应用随机过程公式：

其中x代表原始康复数据，通过傅里叶级数表示生成的数据保留康复特征的同时引入有控制的随机性，以模拟不同恢复阶段的变异；

S3、随后通过自监督学习方法进行数据分类和标注，使用微积分公式：

其中x为待分类的烧伤恢复数据，通过结合微分和积分操作以抽取更深层次的数据特征，控制高精度的自动分类；

S4、最后开发联合康复状态评估模型，运用高阶多项式和偏导数公式：

其中x和y分别代表视觉数据和生理数据的特征向量，通过向量场的散度运算融合视觉与生理数据，控制康复指导方案的综合性。

进一步地，所述深度学习分类模型具体包括：

首先开发多尺度卷积神经网络CNN，设计用于分析烧伤患者皮肤的图像数据，运用非线性融合公式：

其中，x表示皮肤恢复图像的像素值或特征；α为调节函数的宽度，影响对特征的局部性或全局性解析，使得网络适应不同尺度的烧伤图像分析；β_k是频率参数，调节对图像不同频率的响应，帮助网络捕捉从细微纹理到广泛区域的恢复模式；

同时结合双向长短期记忆网络Bi-LSTM来预测患者的未来康复趋势，采用时间序列分析公式：

其中，x(t)代表在时间t的康复状态的量化指标，包括疼痛级别、炎症反应或皮肤弹性；σ是根据康复进度动态调整的衰减参数，根据患者当前和过去的康复数据预测未来的康复路径；

最后通过特征融合策略，使用公式：

其中，x和y分别是CNN和Bi-LSTM输出的特征，反映皮肤的视觉恢复特征和康复状态的时间动态；γ作为调节参数，平衡两种数据源的影响。

进一步地，所述个性化训练动作或治疗方案的生成包括：

S1、首先利用条件生成对抗网络cGAN根据烧伤的类型、深度和恢复阶段作为条件，生成针对不同康复阶段的个性化训练动作或治疗方案；

S2、然后采用多臂老虎机MAB模型，根据患者的实时反馈包括痛感强度和舒适度评估来选择康复动作，以控制康复训练方案响应患者的变化情况；

S3、最后通过深度Q网络DQN进一步调整和优化康复训练计划，利用从皮肤弹性监测器传感器以及患者自报反馈中获取的数据来动态调整训练强度和类型。

进一步地，所述利用条件生成对抗网络cGAN根据输入的烧伤类型t，深度d，和恢复阶段s，结合随机噪声z，通过公式：

具体的，z表示从先验分布中引入的随机噪声；t表示烧伤类型的数值表示，包括化学烧伤、热烧伤等，用于定向生成特定类型烧伤的康复方案；d表示烧伤深度的数值表示，包括一度、二度、三度烧伤，影响生成动作的强度和敏感度；s代表恢复阶段的数值表示，包括急性期、愈合期、重建期，根据康复阶段的不同调整治疗方案；σ表示控制生成样本敏感度的标准差；ω表示周期性调节因子，用以模拟康复训练过程中的周期性调整。

接着根据患者的实时反馈数据x，利用反馈调整公式：

其中，x表示从患者的实时反馈中提取的数据，包括痛感级别或康复进度的量化指标；α和β是模型调整参数，通过非线性和积分运算结合，以控制训练动作对患者康复进度的实际影响；tanh(αx^′)表示反馈函数，采用双曲正切函数提供；

最后采用动态调整机制，通过调整公式：

其中，x代表从生理监测设备包括皮肤弹性监测器或痛感评级系统获取的康复进度数据。

进一步地，所述多臂老虎机MAB模型构建包括：

S1、首先定义和分类不同的康复动作为多臂老虎机的臂，每个臂代表一种康复训练动作，采用公式：

其中t是时间，γ、β_k和δ_k是特定于动作k的调整参数，s(t)表示时间t下的康复状态指标，用以调整每个动作的选择概率；

S2、其次收集患者在执行每个康复动作时的痛感强度和舒适度反馈，通过多臂老虎机模型，采用更新策略：

其中r_i是在时刻i的奖励反馈，δ_ki是指示函数，θ_k和ν_k是动作k的学习率和探索参数，调节历史和新反馈的权重；

S3、最后通过动态调整算法：

其中s(u)是时刻u的康复状态评分，λ和ρ是调节康复动作敏感度的参数，积分表示从开始到当前时刻，控制时间衰减的康复状态评分对训练动作调整的累积影响。

进一步地，所述调整和优化康复训练计划涵盖了以下技术实施步骤：

首先通过深度Q网络DQN模型，采用函数：

进行训练和优化，其中s_t表示从皮肤弹性监测器传感器获取的数据和患者自报的痛感强度或舒适度评价，a_t表示潜在的训练动作，θ和φ是学习过程中调整的参数；

接着实时收集传感器和自报数据，通过积分计算公式：

其中α和β是调节时间衰减影响的系数。

进一步地，所述自然语言处理NLP技术，通过函数：

实现语音识别与生成，其中s(t)表示语音特征变量随时间的变化，r(t)表示患者反馈的情感状态变量，α,β,和κ是模型参数，用以处理语音数据并生成适当的训练指导反馈；

其次结合计算机视觉技术，通过函数：

对患者训练动作的正确性进行实时分析，其中d(t)代表时间·下的动作偏差，ω为周期性调整因子，γ是时间衰减参数，确保动作分析精确反映患者动作的实际表现；

最后将视觉与语言处理的输出通过调整算法：

动态整合，其中x和y分别代表视觉与语言反馈的量化数据，以提供即时训练调整和反馈。

本发明的有益效果：

1.个性化康复方案：通过利用深度学习模型分析患者的实时数据，包括皮肤弹性、痛感强度、舒适度等，系统能够为每位患者定制个性化的康复方案。这种个性化确保了康复训练的相关性和有效性，适应每位患者的具体恢复需求。

2.动态训练调整：系统能够实时收集和分析患者的反馈数据，通过高级算法动态调整训练强度和类型。这不仅减少了患者的不适感，还能防止过度训练带来的潜在伤害。

3.增强的互动性和参与度：通过整合自然语言处理和计算机视觉技术，系统提供了与患者之间的实时互动功能，增强了患者在康复过程中的参与度。患者可以通过语音反馈他们的感受，系统据此调整训练内容，使患者感到更被关注和满足。

4.即时反馈和评估：系统可以即时评估康复训练的效果，并提供反馈。这有助于物理治疗师或医疗团队监控患者的进度，及时做出必要的调整。

附图说明

图1为本发明基于深度学习的烧伤患者康复训练智能指导系统流程图。

图2为本发明多模态数据集成技术实施步骤流程图。

图3为本发明度学习分类模型流程图。

图4为本发明个性化训练动作或治疗方案流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做一个详细的说明。

基于深度学习的烧伤患者康复训练智能指导系统，如附图1的S1，首先利用多模态数据集成技术，包括收集患者在康复训练过程中的视频记录、生理信号如心率和血压、以及皮肤弹性测量数据，这些数据能够提供全面的信息来评估患者的康复状态；接着，所有收集到的数据都需要经过数据清洗处理，以去除噪声和不相关的信息，然后进行标准化处理，确保数据在不同来源和不同时间的可比性，分类处理则是基于数据的特点将其分入不同的类别，以便于后续的深度学习模型更好地学习和识别；最后，通过应用数据增强技术如旋转、缩放、剪切或通过算法人工增加数据样本的变化，可以显著提升模型在处理未见过数据时的泛化能力。

接着开发深度学习分类模型来进一步分析和预测康复过程。如附图1的S2，使用卷积神经网络(CNN)来分析皮肤恢复情况的图像数据。CNN适合于图像数据的处理，它可以有效地识别和分析图像中的局部模式和特征，例如烧伤皮肤的纹理、颜色和边缘变化。这些特征对于评估皮肤的恢复状态和监测康复进度至关重要。此外，系统还应用循环神经网络(RNN)或长短期记忆网络(LSTM)来预测患者未来的康复趋势。RNN和LSTM特别适合处理时间序列数据，能够捕捉康复过程中的动态变化，例如康复活动的频率、强度以及患者反馈的变化趋势。这样的时间序列分析帮助模型理解康复进度的长期趋势和周期性模式，为患者提供更加个性化和精确的康复建议。通过结合CNN和RNN或LSTM的分析结果，该系统能够全面评估患者当前的康复状态并预测其未来的恢复轨迹，从而有效地指导和调整康复训练计划。

进一步利用生成对抗网络(GAN)来生成针对不同康复阶段的个性化训练动作或治疗方案。如附图1的S3，GAN通过设置两个神经网络——生成器和鉴别器——相互竞争的方式工作，其中生成器学习创建看起来与真实数据相似的新数据，而鉴别器则尝试区分生成的数据和真实数据。在此系统中，生成器根据患者当前的康复状态和康复阶段生成有效的训练动作或治疗方案，而鉴别器评估这些方案是否实际和可行。此外，系统还采用强化学习方法来优化康复训练计划。强化学习模型通过观察患者对训练动作的反应(如疼痛级别、舒适度和恢复速度)，并根据这些反馈来调整其策略，以最大化患者的康复效果。该模型不断学习和调整，使得训练计划随着时间的推移变得更加有效。这一过程中，系统能够根据患者的实时反馈动态调整训练的强度和类型，确保训练方案始终对患者的具体需要和康复进度做出最佳响应。

最后整合自然语言处理(NLP)技术来实现语音识别和生成，如附图1的S4，使系统能够通过自然语言与患者进行交流，直接指导训练。这种交流方式使患者能够通过语音提出疑问、表达感受或反馈训练中的不适，系统则能实时理解患者的需求并回应，提供如何执行特定康复动作的具体指导，解释动作的目的，或调整训练强度和类型。同时，系统还利用计算机视觉技术来实时分析患者执行的训练动作，确保动作的准确性。包括监测动作的每个细节，如手臂或腿部的角度，以及动作的速度和幅度，确保所有动作都按照物理治疗师的标准执行，从而最大化康复效果。当系统通过视觉分析发现任何偏差或错误，它会立即通过NLP技术提供反馈，告诉患者如何调整动作以纠正错误，这种即时反馈极大地提高了训练的有效性和患者的安全性。

实施例1：

结合附图2，本实施例中，系统通过多模态数据集成技术，利用烧伤特异性特征融合网络，帮助烧伤患者更有效地康复。采用的多维度加权融合公式如下：

在这个方程中：

x代表烧伤区域的图像特征向量，可以是从烧伤区域的图像中提取的纹理、颜色和边界特征；

y代表疼痛反应的生理信号向量，例如从肌电图(EMG)或心率变异性(HRV)中提取的数据；

z是皮肤弹性变化量，通常通过皮肤弹性测量设备获取，指示皮肤恢复的程度。

γ是调整数据特征影响的非线性指数，用以控制皮肤弹性数据在整体模型中的影响强度，可以设定γ的值为0.5，这是个常用的值，用于平衡线性与非线性的影响。

α(x)是根据输入特征动态调整的权重函数，设定这是个基于图像特征复杂度的函数，例如α(x)＝1-norm(x)，其中normx是x的归一化值。

设定从某烧伤患者收集到以下数据：

x的图像特征向量，通过图像处理技术提取，归一化后的值为0.8。

y的疼痛信号，通过生理传感器测得，值为20(这可以是疼痛评分)。

z的皮肤弹性测量值为0.7(这表示相对于正常皮肤的弹性比例)。

代入公式，首先计算权重函数：α(x)＝1-0.8＝0.2

然后计算积分部分：

接着计算log(y+1)：

log(20+1)＝log(21)≈3.04

最后计算z^γ：

z^γ＝0.7^0.5≈0.836

将所有部分结合起来：

f(x,y,z)＝0.1492·3.04+0.836≈0.453568+0.836＝1.289568

这个计算结果f(x,y,z)＝1.289568表示综合了图像特征、疼痛信号和皮肤弹性的综合康复评分。这个评分可以用于指导康复训练，例如调整训练的强度、类型和持续时间，以优化患者的康复效果。

接着利用条件生成对抗网络(cGAN)进行烧伤区域数据增强，用于生成更多训练数据，以提高系统对于不同烧伤康复阶段的适应性和预测准确性。通过应用基于傅里叶级数的随机过程公式，系统能够在保留康复特征的同时引入有控制的随机性，模拟烧伤恢复过程中的各种变异。

具体公式为：

这里，x代表原始的康复数据，如皮肤弹性测量值、疼痛评分等，通过傅里叶级数的方法引入周期性变化，以生成具有相似康复特征但包含随机微小变化的数据集。

设定从某个具体病例中得到的原始疼痛评分x＝3。将这个值代入上述公式，计算该公式的前几项来估计其结果(在实际应用中，通常会限制级数的项数来保证计算的可行性)。考虑到级数的快速收敛性，可以计算前三项作为示例：

当n＝1:

当n＝2:

当n＝3:

加总这三项的值给出近似估计：

g(3)≈1.3365+1.944+0.395≈3.676

这个结果表示，通过引入随机性和傅里叶级数的方法，能够生成新的疼痛评分数据，这些数据在统计上保持与原始数据相似的特征，同时包含一定程度的变异，模拟真实世界中病人疼痛感受的自然波动。

最后通过自监督学习方法对烧伤恢复相关数据进行分类和标注，以支持系统的自适应和个性化指导。使用复合微积分公式来处理和解析数据：

其中，x代表待分类的烧伤恢复数据，如皮肤弹性指标、疼痛级别或康复状态评分。通过结合微分和积分操作来抽取数据中的更深层次特征，从而控制高精度的分类。

首先，微分项用于突出每个数据点在小范围内的变化率和趋势，有助于识别数据的局部特性和微妙变化。例如，如果x是疼痛评分，这个操作将帮助识别疼痛变化的敏感区域。

其次，积分项∫x²ln(x)dx用于累积整个数据集的全局特性，提供了数据特征的整体视图。例如，对于皮肤弹性数据，这一部分可以帮助评估整体恢复趋势，以及恢复过程中出现的长期改善或退化。

设定其中x＝2，表示某个特定烧伤患者的恢复指标。计算公式中的每个部分如下：

1.微分部分的计算：

设定sin(2)≈0.9093(从标准三角函数表中获得)，

使用近似的微分方法(如数值微分)可得该表达式的导数约为0.2(这是个示例值，具体计算取决于微分步骤的精确性)。

2.积分部分的计算：∫²ln(2)dx＝4ln(2)·x

在x＝2时，4ln(2)·2＝8ln(2)≈5.545(使用ln(2)≈0.693的近似值)。

将这两部分加总：

h(2)≈0.2+5.545＝5.745

这个结果h(2)＝5.745可以用来帮助分类和标注数据，其中计算出的值可以作为特征向量的组成部分，输入到机器学习模型中，用于预测和分析烧伤患者的康复状态。

最后开发联合康复状态评估模，使用高阶多项式和偏导数公式来融合和分析来自不同数据源的信息，从而为患者提供综合的康复指导方案。具体的计算公式如下：

在这个公式中：

x和y分别代表从计算机视觉系统和生理监测设备获取的特征向量。其中x是从患者康复训练视频中提取的动作准确性特征，如动作幅度、速度等；而y是心率、血压或肌电图等生理信号的数值。

通过应用向量场的散度运算，这个公式分析每个独立数据源的信息，还通过交互项x sin(y)和y³e^x来考虑这些数据间的相互影响，使得康复方案更加全面和精确。

设定某个患者的康复训练中获取了以下数据：

视觉数据x＝2，这表示在某一训练动作中，患者的动作幅度相对于理想幅度的偏差。

生理数据y＝3，这是患者在进行该训练时的平均心率。

将这些值代入公式中计算：

1.计算x sin(y)+y³e^x：

x sin(y)＝2sin(3)≈2×0.1411＝0.2822(使用标准三角函数表或计算器得到的近似值)

y³e^x＝27e²≈27×7.389＝199.503(同样，使用e²≈7.389的近似值)

综合得到：0.2822+199.503＝199.7852

2.计算散度

这一步需要考虑数据的空间分布和变化，通常通过数值方法在多维数据空间中计算。设定通过数值方法计算得到散度为0.5(这是个示例值，具体取决于数据的分布和细节处理)。

这个计算结果k(2,3)＝0.5提供了基于视觉和生理数据的综合评分，这个评分可以用来判断患者当前康复训练的适应性和效果。

实施例2：

本实施例中，结合附图3，开发多尺度卷积神经网络(CNN)，用于精确分析烧伤患者皮肤的图像数据。应用一种非线性融合公式来处理图像特征，以增强模型对烧伤恢复过程中皮肤变化的识别能力。公式如下：

其中：

x代表从烧伤区域图像中提取的像素值或特征向量。

α是调节函数的宽度参数，它控制了高斯权重函数的衰减速度，从而影响了特征的局部性或全局性解析。在实际应用中，会选择α在0.1至1.0的范围内，以便灵活调整模型对图像细节的敏感度。

β_k是频率参数，每个k值对应不同的频率，这些参数帮助网络在不同尺度上捕捉图像特征，如细微纹理或广泛区域的恢复模式。这些参数通常在0.5至5.0的范围内选取，以适应不同的纹理和模式识别需求。

设定从一名烧伤患者的恢复区域获取了一组图像数据，提取的像素值特征x在特定的处理后准备输入到模型中。选择α＝0.5和β₁＝1.0,β₂＝2.0,β₃＝3.0作为参数的实例值，并计算前三项的融合效果：

1.计算每个β_k对应的部分，使用积分的数值近似方法(如蒙特卡洛方法)来估算每部分的贡献，每一项的计算结果如下：

对于k＝1：

对于k＝2：

对于k＝3：

2.将这些结果合成，并乘以高斯权重函数最终整合到模型中进行训练和分析。

通过这种方法，CNN能够深入分析和理解烧伤患者皮肤恢复的各个阶段，为患者提供定制化的康复指导。

同时结合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)来预测患者的未来康复趋势，利用时间序列分析公式加强了康复数据的深度处理与预测准确性，公式如下：

其中：

x(t)代表在时间t的康复状态的量化指标，包括疼痛级别、炎症反应或皮肤弹性，这些数据从医疗监测设备或患者反馈中获得。

σ是衰减参数，用以调整时间窗口T内数据的权重，主要反映时间远近对预测的影响。理论上，该参数可以根据患者康复进度的变化而动态调整，例如在康复初期设为较高值(如σ＝0.5)以捕捉更多的细微变化，而在稳定期降低该值(如σ＝0.1)以减少过渡期噪声的影响。

T是时间窗口的长度，这可以是几天、几周甚至几个月，具体取决于康复过程的监测频率和需要的预测范围。

关于某个患者的皮肤弹性恢复，监测数据表明在过去一周(T＝7天)内的皮肤弹性数据x(t)如下：1.2,1.3,1.5,1.4,1.6,1.7,1.8(单位为某种皮肤弹性指数)。选择σ＝0.1和t₀＝0(从周初开始计算)，计算g(t)：

通过数值积分方法，可以估计这个积分的值，预测下一周的皮肤弹性趋势。例如，如果计算结果显示g(t)≈1.5，表明患者的皮肤弹性在稳步改善，据此，系统可以建议继续当前的康复训练或进行适当的调整。

最后通过实现不同数据源特征的有效融合，以增强系统的综合分析和预测能力。采用特征融合策略，使用以下公式来综合CNN和Bi-LSTM模型输出的特征：

在这个公式中：x和y分别代表从多尺度卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)得到的输出特征。其中，x是指烧伤恢复过程中皮肤的视觉恢复特征(如皮肤的颜色变化、纹理恢复等)，而y是指时间序列数据分析得到的康复状态特征(如皮肤弹性指数的变化、疼痛级别的趋势等)。

γ是调节参数，用于平衡两种数据源的影响，以避免任一数据源对结果的过度影响。通常，γ的选择范围可以从0.1到1.0，取决于实际数据的特性和系统的特定需求。

设定从某个烧伤患者的实际康复训练中得到以下数据：

从CNN模型中，获取了一系列图像数据处理后的输出特征x，表示皮肤恢复的视觉特征，例如纹理清晰度指数为0.8。

同时，从Bi-LSTM模型中，获得了时间序列分析的输出y，表示康复状态的动态，例如疼痛指数随时间的变化记录为0.6。

选择γ＝0.5，可以计算特征融合的积分部分：

可以使用数值积分方法来估算这个表达式的值，例如，设定积分结果约为0.25(这是个示例值，具体需要数值计算得出)。然后，将此值代入融合策略公式：

这个结果h(0.8,0.6)＝0.63表明通过特征融合得到的综合指标，能够为烧伤患者提供根据视觉和生理数据综合评估的康复指导。

实施例3：

本实施例中，利用条件生成对抗网络(cGAN)根据烧伤的类型、深度和恢复阶段生成个性化的训练动作或治疗方案。这种方法不仅能够生成适应个别患者状况的定制方案，而且提高了治疗的针对性和效果。

cGAN由生成器和判别器组成，生成器用于生成看似真实的康复训练动作，而判别器则判断这些动作是否足够真实和符合给定的康复条件。

输入到生成器的条件包括烧伤类型t(如化学烧伤、热烧伤)，烧伤深度d(如一度、二度、三度烧伤)，和恢复阶段s(如急性期、愈合期、重建期)。

用于生成训练动作公式：

其中，

z是从先验分布中引入的随机噪声，增加生成过程的多样性。

σ控制高斯衰减函数的宽度，影响生成动作的敏感度，一般取值范围可以是0.1至1.0。

ω是周期性调节因子，一般取值范围为0.5至5.0，用于模拟康复训练过程中的周期性变化。

设定某个患者经历了二度的热烧伤(t＝2，d＝2)，目前处于愈合期(s＝2)，系统需要生成适合其当前阶段的康复方案。

设置σ＝0.5和ω＝1.0来控制函数的形状和周期性。

设定随机噪声z＝0.8，代入公式计算：

由于部分值非常小(接近于零)，这意味着生成的动作将非常保守，确保不会对患者造成过大的压力。

通过这种方式，cGAN能够根据具体的烧伤类型、深度和恢复阶段生成适当的康复动作或治疗方案，从而极大地提升康复训练的个性化和实效性。

为了动态调整康复训练计划以适应患者的实时状态和反馈，引入反馈调整公式。公式根据患者的即时反馈，还通过精细的数学模型来调节训练方案，以最大化康复效果。公式定义如下：

其中：

x代表从患者实时反馈中提取的数据，包括痛感级别或康复进度等量化指标。

α和β是模型调整参数，分别控制反馈函数的敏感度和积分的平滑度。通常，α的取值范围在0.1到10之间，具体取决于痛感数据的敏感度；而β通常在1到10之间，以确保分母不会因x^′接近零时导致的不稳定。

tanh(αx^′)是双曲正切函数，用于提供平滑且有界的响应，使模型能够在痛感变化较大时保持反馈的稳定性。

设定监测到某个患者在康复训练中的痛感级别从轻微到中等，其数据x从0到5变化。选择α＝2和β＝5，可以通过数值积分方法计算反馈调整公式：

1.计算每个x^′对应的tanh(2x^′)，这在0(对应x^′＝0)到接近1(对应x^′＝5)之间变化。

2.将每个值代入积分公式计算对应的

3.通过数值积分方法(如梯形法则或辛普森法则)从0到5进行积分，估算整体的反馈值R(x)。

例如，如果数值积分结果为0.8，这表明在当前的痛感级别和康复进度下，康复训练方案应相应地调整以降低痛感或更好地适应患者的康复状态。此值可以用来动态调整训练强度，例如降低重复次数或调整训练强度，从而优化患者的康复体验和效果。

最后采用动态调整机制，用于实时调整康复训练计划以适应患者的当前恢复状态。采用了以下调整公式：

其中：

x代表从生理监测设备如皮肤弹性监测器或痛感评级系统获取的康复进度数据。这些数据能够提供关于患者康复状态的实时、量化的信息，如皮肤的弹性程度或疼痛的强度。

公式中的是涉及对数和平方项的表达式，设计用来捕获康复数据的非线性特征和增长趋势。

通过对该表达式求导，计算康复参数的变化率，用于动态调整训练的强度和类型。

设定从某个特定的烧伤患者的皮肤弹性监测中得到了数据点x＝3，这代表某个特定时间点的皮肤弹性指数或疼痛评分。将这个值代入公式计算：

1.首先计算原表达式：

2.然后计算其导数：

这个计算结果D(3)＝12.024表示在当前的康复进度和条件下，康复训练计划需要相应的调整以适应患者的恢复需要。这种调整包括增加或减少某些训练活动的强度，或者调整训练的频率和持续时间。通过这种方式，动态调整机制确保每个训练步骤都能根据患者的实际恢复情况进行优化，从而有效提升康复效率和患者的满意度。

实施例4：

本实施例中，为了确保康复训练方案的实时性和个性化，系统采用了多臂老虎机(MAB)模型。利用实时反馈调整康复动作，以适应患者的痛感强度和舒适度的变化，从而优化康复过程。

1.定义康复动作：

每个康复动作被视为多臂老虎机的一个臂，例如，动作包括温和的伸展、强度较高的力量训练或特定的物理治疗技术。

这些动作根据烧伤恢复的不同阶段和需求分类，以确保它们覆盖了从初期治疗到后期康复的全过程。

2.反馈函数的实施：

采用公式：

t表示时间，代表从康复开始到当前的时间长度。

γ、β_k和δ_k是特定于动作k的调整参数，用于控制动作选择的敏感度和适应性。这些参数的取值通常依据预先的临床数据和经验确定。例如，γ在0.1到1.0之间，β_k在0.5到2.0之间，δ_k在0.1到1.0之间，具体取决于动作的类型和预期效果。

s(t)表示时间t下的康复状态指标，如痛感强度或皮肤弹性，这些指标通过康复监测设备实时获得。

3.实例应用：

设定患者在康复过程中的某一时刻t＝30天，其痛感级别s(t)记录为中等，即s(30)＝0.5。

对于特定的康复动作k，设定γ＝0.5，β_k＝1.0，δ_k＝0.8。

代入公式计算选择概率：

由于e^-15.4接近于零，该动作的选择概率非常低，表明在当前的康复状态下，该动作不是最适合的选择。

通过这种方式，MAB模型能够动态地调整康复动作的选择，实时响应患者的变化情况，确保康复训练的个性化和效果最大化。

其次利用多臂老虎机(MAB)模型来处理患者在执行每个康复动作时的痛感强度和舒适度反馈。通过动态更新策略，系统可以实时优化各个康复动作的选择，以达到最佳的康复效果和患者舒适度。以下是具体的更新策略：

在这个公式中：

U_k(t)是动作k在时间t的效用评估。

r_i是在时刻i的奖励反馈，代表该动作在该时刻的效果，如减少痛感或提高舒适度。

δ_ki是指示函数，表示在时刻i是否选择了动作k。

θ_k是动作k的学习率参数，用于调节新反馈与历史效用的平衡。通常，θ_k的取值范围可以是0.1到0.9，根据动作的稳定性和重要性调整。

ν_k是探索参数，用于增加探索新动作的倾向，以避免过早收敛于局部最优。通常，ν_k的取值范围可以是0.01到0.5。

设定某个的烧伤患者，监测其在康复训练中的不同动作对痛感的影响。考虑动作k，患者在过去的t＝10天中有6天进行了该动作，其对应的痛感强度减轻(奖励反馈)r_i分别为0.8,0.7,0.85,0.75,0.9,0.65。

选择参数θ_k＝0.7和ν_k＝0.1，可以计算该动作的更新效用：

1.计算历史平均奖励：

2.设定U_k(9)为上一个周期的效用评估值，设定为0.5。

3.计算U_k(10)：

这个更新后的效用值U_k(10)＝0.4371表明，随着时间的推移，该动作对于减轻痛感的效用有了实时的评估和适应。

最后通过动态调整算法，旨在根据患者康复状态的实时数据调整康复训练方案。考虑康复状态评分的时间变化，确保康复方案持续适应患者的当前需求。

公式：

其中：

s(u)表示在时刻u的康复状态评分，包括痛感级别、皮肤弹性、运动能力等指标。

λ和ρ是调节参数，用于控制康复动作对患者状态变化的敏感度和反应速度。一般情况下，λ的范围可以设定在0.1到1.0之间，而ρ通常设定在0.01到0.5之间，具体值取决于对时间衰减速度和康复状态影响的需求。

设定某个康复期的患者，监测其康复状态评分s(u)从康复开始到当前时刻(设为t＝30天)的变化。以下是一种的康复状态评分变化情况，简化为每5天记录一次，数据为：0.2,0.4,0.6,0.7,0.85,0.9。

选择λ＝0.5和ρ＝0.1，可以通过数值积分方法计算Δr(30)：

计算积分内的每个元素，比如在u＝25(即最近的记录点)时：

e^-0.1(30-25)·tanh(0.9)≈e^-0.5·0.716≈0.606·0.716＝0.434

以此类推，对从u＝0到u＝30的所有点进行类似计算，并对所有值进行积分。

使用梯形法则或辛普森法则等数值积分方法估计这个积分的总值。

设定整体积分计算结果为4.5，则：

Δr(30)＝0.5×4.5＝2.25

这个结果2.25表示在过去30天内，根据康复状态评分的变化，康复训练计划应增加一个单位值为2.25的调整量，以适应患者的当前康复需要。这意味着增加康复训练的强度、调整康复训练的频率、或引入新的康复训练类型，确保患者的康复训练既符合其恢复进度，又能适应其舒适度的改变。

实施例5：

本实施例中，通过深度Q网络(DQN)的引入进一步优化和个性化康复训练计划。DQN能够动态调整康复训练的强度和类型，根据从皮肤弹性监测器和患者自报反馈获取的实时数据进行适应。这种方法旨在提高康复效率并减轻患者的不适感。

深度Q网络DQN模型的技术实施步骤包括：

1.数据收集与输入准备：首先，系统从皮肤弹性监测器收集数据，这些数据提供关于患者皮肤恢复状态的量化指标。同时，系统也收集患者自报的痛感强度或舒适度评价，这些数据提供关于患者感受的直接信息。

2.模型训练与优化：通过DQN模型，采用以下特定函数来处理这些数据并进行训练：

s_t表示在时间t的康复状态数据(如皮肤弹性指数、痛感强度等)。

a_t表示潜在的训练动作，这包括不同类型或强度的物理治疗活动。

θ和φ是调整参数，这些参数在训练过程中优化，以确保模型输出最适合患者当前状态的训练建议。参数θ通常在0.01到0.1范围内，而φ通常在0.1到1.0范围内，具体取值依据训练数据和预期的模型敏感度调整。

3.训练动作的选择和调整：DQN模型的输出用于动态调整训练计划，选择最适合当前康复阶段和患者舒适度的训练动作。模型不仅考虑当前的康复数据，还试图预测不同动作对未来恢复过程的影响。

设定某患者在康复初期，皮肤弹性指数较低(s_t＝0.2)，同时报告中等痛感强度(a_t＝0.5)。采用上述参数和公式进行计算：

这个计算结果可用于评估特定训练动作对患者当前康复状态的适宜性。如果这个值相对较高，表明所选动作有利于患者的康复进程；如果较低，则需要调整动作的种类或强度。通过不断迭代和优化，DQN模型确保康复训练计划始终符合患者的最新康复状态，从而提高康复效率和患者满意度。

接着利用实时收集的传感器和自报数据进行精确调整，通过积分计算公式，系统能够考虑过去和当前的康复数据，动态调整康复动作以优化康复效果。

积分计算公式：

其中：

α和β是调节时间衰减影响的系数，分别用于控制积分中每一项的权重和衰减速度。典型的取值范围为α在0.1到1.0之间，β在0.01到0.5之间，具体取值取决于康复活动的敏感度和对历史数据的依赖程度。

s_τ和a_τ分别代表在时间τ的康复状态指标和潜在的训练动作。这些指标包括痛感级别、皮肤弹性、活动限制等。

f(s_τ,a_τ)是评估函数，根据康复状态和训练动作的效果计算出数值，如前述的康复训练优化函数。

设定患者在康复训练中的数据如下：在过去30天中，每天的康复状态s和训练动作a的数据被记录。选取α＝0.5和β＝0.1，并采用之前定义的函数f。设定t＝30天，对每天的数据s_τ和a_τ应用f函数计算出的值，并使用数值积分方法如梯形法则来估算积分：

如果f(s_τ,a_τ)的计算示例如下：

在τ＝1日,f(s₁,a₁)＝0.8

在τ＝2日,f(s₂,a₂)＝0.7

依此类推，直到τ＝30日。

通过数值积分，可以累加从第1天到第30天的f(s_τ,a_τ)值乘以对应的衰减因子0.5e^-0.1(30-τ)。这个过程将产生累积效用值R(30)，反映了30天内康复训练计划的整体效果，为进一步的训练调整提供依据。

实施例6：

本实施例中，自然语言处理(NLP)技术的引入旨在通过语音识别与生成，提高与患者的交互质量，使得康复指导更加个性化和互动。此技术利用复杂的数学模型来分析和生成语音反馈，具体通过以下公式实现：

其中，

s(t)表示从语音识别系统中提取的语音特征变量，这些变量随时间的变化而变化，包括音高、音量、语速等，这些都是判定语音内容和情感的关键因素。

r(t)表示患者通过语音输入反映的情感状态变量，如疼痛感、不适或满意度等，通过语音的语调和强度等特征进行量化。

参数设定：

α,β,和κ是模型的调节参数，用于平衡语音特征和情感状态变量的影响。例如，α和β控制对应变量的影响强度，而κ调节两者的综合影响。

典型的取值范围为α和β从0.1到1.0，而κ从0.5到2.0，具体取决于实验数据和预期效果。

该公式的积分运算实质上是对所有时间点的语音和情感数据进行综合分析，通过调节参数确保反馈的准确性和及时性。

实际应用中，可以通过离散化时间和采用数值积分方法来实现该公式的计算。例如，如果采集数据每0.1秒一次，可以对每个时间段的数据应用该函数，并计算整体积分以得到最终的训练指导反馈。

设定在康复训练期间，患者通过语音反馈了疼痛感(如"痛"的频繁提及和声调的紧张)，系统通过语音特征s(t)捕捉到这些信息，并且通过情感分析r(t)确定了疼痛等级。选择α＝0.7，β＝0.6，和κ＝1.2，然后对数据进行处理和积分，以生成适当的训练指导反馈，如调整训练强度或建议休息。

其次计算机视觉技术的集成提供了一种手段来实时分析患者训练动作的正确性。通过使用数学函数，系统能够评估动作的准确性，并对的偏差进行实时校正。这种方法不仅提高了康复训练的效果，而且通过精确监测确保患者安全。

函数公式：

其中：

d(t)代表在时间t下的动作偏差，这是从计算机视觉系统中通过分析患者执行的动作与预定的标准动作之间的差异得到的。

ω是周期性调整因子，用于调整正弦函数的周期，影响动作分析的敏感性。典型的取值范围可以是0.5到5.0。

γ是时间衰减参数，用于控制函数的时间衰减速度，影响分析窗口的长度和敏感性。常见的取值范围为0.01到0.1，根据动作的复杂程度和快速变化的需求来调整。

设定某患者正在进行康复训练，执行一系列的动作，其中包括伸展和弯曲等。系统通过摄像头实时捕捉动作，并计算每一帧的动作偏差d(t)。设定训练总时间T＝30秒，ω＝2.0，γ＝0.05进行分析：

通过计算机视觉技术，捕捉每个时间点t的动作，并计算与标准动作的偏差d(t)。

将每个时间点的动作偏差带入公式，例如，在t＝1秒时，d(1)的计算值为0.3(示例值)：

对整个时间段T的数据进行积分处理，以估计整体训练动作的准确性。使用数值积分方法(如梯形法则或辛普森法则)计算从t＝0到t＝30的积分。

积分结果提供了一种量化的方式来评估患者整体的动作执行质量。如果积分结果低于某个阈值，系统可以建议调整训练动作或介入物理治疗师进行指导。

最后将视觉与语言处理的数据动态整合，并实时调整康复训练计划。通过调整算法实现，该算法考虑了视觉和语言反馈的交互影响，以优化训练效果并提供精确的实时反馈。

调整算法公式：

其中：

x和y分别代表从计算机视觉和自然语言处理技术中获取的量化数据。例如，x是患者动作的准确度分数，而y是患者通过语音反馈表达的满意度或舒适度。

旨在通过复合函数形式，表达视觉和语言数据的综合效应。分子表示视觉与语言数据的合成影响的幅度，而分母log(x²+y²+1)起到平滑和调节合成数据影响的作用。

设定在一次康复训练中，通过视觉监测系统得到的患者动作准确度分数为x＝0.8，通过语音识别系统解析的患者舒适度评分为y＝0.6。可以计算调整算法的值来决定是否需要调整训练方案。

首先，计算合成影响的幅度和调节函数：

然后，应用调整算法：

表示对x的导数，因此如果视觉和语言数据的合成幅度与调节幅度相对稳定，导数结果将为0，暗示在当前条件下无需进一步调整康复方案。这样的计算结果指示康复活动已经很好地匹配了患者的当前需求。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims

1.基于深度学习的烧伤患者康复训练智能指导系统，其特征在于包括以下技术实施步骤：首先采用多模态数据集成技术收集患者康复训练的视频记录、生理信号及皮肤弹性测量数据，对数据进行清洗、标准化并分类，应用数据增强技术以控制提升模型泛化能力；

最后整合自然语言处理NLP技术实现语音识别和生成，通过自然语言与患者交流指导训练，同时利用计算机视觉技术实时分析患者的训练动作，构建系统指导动作正确性并提供即时反馈；

所述多模态数据集成技术实施步骤：

其中x和y分别代表视觉数据和生理数据的特征向量，通过向量场的散度运算融合视觉与生理数据，控制康复指导方案的综合性；

所述深度学习分类模型具体包括：

最后通过特征融合策略，使用公式：

其中，x和y分别是CNN和Bi-LSTM输出的特征，反映皮肤的视觉恢复特征和康复状态的时间动态；γ作为调节参数，平衡两种数据源的影响；

所述个性化训练动作或治疗方案的生成包括：

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的烧伤患者康复训练智能指导系统，其特征在于所述利用条件生成对抗网络cGAN根据输入的烧伤类型t，深度d，和恢复阶段s，结合随机噪声z，通过公式：

具体的，z表示从先验分布中引入的随机噪声；t表示烧伤类型的数值表示，包括化学烧伤、热烧伤等，用于定向生成特定类型烧伤的康复方案；d表示烧伤深度的数值表示，包括一度、二度、三度烧伤，影响生成动作的强度和敏感度；s代表恢复阶段的数值表示，包括急性期、愈合期、重建期，根据康复阶段的不同调整治疗方案；σ表示控制生成样本敏感度的标准差；ω表示周期性调节因子，用以模拟康复训练过程中的周期性调整；