CN118001587A - 一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法。首先智能化电刺激控制系统，运用人工智能算法分析用户的康复需求和生理反应，根据收集的生理参数调整电刺激的频率、强度和持续时间；其次引入个性化康复计划生成模块，根据用户的具体病症、恢复进度和个人偏好生成个性化康复计划，并根据用户进展动态调整；接着采用非侵入式生物反馈系统，利用传感器技术监测盆底肌肉活动，以实时调整电刺激参数，保证治疗的安全性和有效性；然后采用远程监控与调整功能的介入，允许医疗专业人员远程监控患者康复进程并调整康复计划与设备设置；最后采用跨平台兼容性与集成设计，确保设备能与多种医疗设备和系统兼容。
Description
技术领域
本发明涉及康复设备的控制方法；具体的说是一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法。
背景技术
传统的盆底肌肉康复设备通常采用标准化的治疗方案，这种“一刀切”的方法并不适用于所有患者。由于每个患者的生理状况、康复需求和病症程度都有所不同，标准化治疗方案往往不能针对个体的具体情况提供最有效的治疗。很多现有的康复设备缺乏实时监测和动态调整功能。这意味着在康复过程中，设备无法根据患者的即时生理反应调整治疗参数，如电刺激的强度和频率。这种缺乏灵活性可能导致治疗效果不理想，甚至可能因不适当的刺激强度而对患者造成伤害。大多数康复设备缺乏远程监控和调整的能力。在当前的医疗环境中，远程医疗服务变得日益重要。缺乏远程功能意味着医生无法在不与患者直接接触的情况下调整治疗计划，这限制了治疗的灵活性和及时性。而现有的康复设备大多不具备有效的闭环反馈系统。闭环反馈对于调整和优化治疗计划至关重要，它可以确保治疗方案随着患者的康复进展而进行相应的调整。缺乏这种反馈机制可能导致治疗方案过时或不再适用，从而影响康复效果。由于许多康复设备缺乏高度个性化的治疗方案，患者在使用这些设备时可能会感到不适，甚至有时会遇到安全风险。例如，电刺激的过度或不适当应用可能导致肌肉疲劳或其他不良反应。
由于上述种种限制，传统的盆底肌肉康复设备在提高患者康复效率和效果方面存在局限性。缺乏个性化和实时调整功能可能导致康复过程缓慢，影响患者的生活质量和康复动力。在快速发展的医疗技术领域，许多现有的康复设备在技术和功能上已逐渐落后。它们可能无法利用最新的数据分析技术、机器学习算法或先进的传感器技术，这限制了它们在康复治疗方面的潜力。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法，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：首先智能化电刺激控制系统，运用人工智能算法分析用户的康复需求和生理反应，根据收集的生理参数调整电刺激的频率、强度和持续时间；其次引入个性化康复计划生成模块，根据用户的具体病症、恢复进度和个人偏好生成个性化康复计划，并根据用户进展动态调整；接着采用非侵入式生物反馈系统，利用传感器技术监测盆底肌肉活动，以实时调整电刺激参数，保证治疗的安全性和有效性；
然后采用远程监控与调整功能的介入，允许医疗专业人员远程监控患者康复进程并调整康复计划与设备设置；最后采用跨平台兼容性与集成设计，确保设备能与多种医疗设备和系统兼容，支持多种操作系统和设备，适应不同用户需求。
进一步地，所述智能化电刺激控制系统包括：
S1、运用包括深度学习和机器学习的人工智能算法，来分析用户的康复需求和生理反应，处理包括肌肉活动电图(EMG)和心率变异性(HRV)的数据集，以判断用户的康复状态；
S2、根据每个用户的独特生理反应和康复进展，生成并实时调整电刺激的频率、强度和持续时间，实现个性化治疗；
S3、利用传感器实时监测用户的生理状态，提供即时数据，形成闭环反馈系统，以实现电刺激参数的实时调整；
S4、引入云数据分析和远程调整能力，允许医疗专业人员远程访问数据并调整治疗计划，优化治疗效果。
进一步地，所述人工智能算法分析用户的康复需求和生理反应的方法包括：
S1、针对康复设备收集的肌肉活动电图(EMG)和心率变异性(HRV)数据，设计数据处理函数，用于提取与康复相关的关键特征：
其中，用于把原始数据转化成一种形式，使之更容易被分析；而用于减少数据的噪声和非相关变量的影响；cos(c·x·y)用于提取数据的周期性特征；而积分/>表示对所有x和y值进行全面的分析；而a,b,和c是基于EMG和HRV数据特性调整的参数，用于识别康复过程中的特定模式和趋势；
S2、优化康复设备中的深度学习模型，使用康复过程的权重调整公式：
其中，Wold和Wnew分别代表调整前后的权重；αΔW是传统的权重更新项，基于梯度下降法；是新增的项，代表权重调整的二阶导数，用于引入处理康复过程学习动态；
S3、引入康复设备需求的决策树分割标准：
其中，Grehab(Sv)代表特定于康复过程的增益函数，用于评估每种分割方式的有效性；项引入了非线性因素，允许模型适应康复数据的复杂性和变化性；
S4、在康复治疗反馈，使用高阶动态算法来调整康复参数：
其中，是康复响应随时间的变化率，为控制的目标；β(Trehab(t)-R(t))代表基于当前康复目标Trehab(t)和当前响应R(t)的调整；而/>项引入了对响应变化率的二阶导数，用于平滑调整过程并减少过度反应。
进一步地，所述的个性化治疗采用包括：
S1、首先通过动态数据分析与模式识别来处理用户的生理数据，并使用非线性数据转换公式：
其中，用于提取数据中的高斯分布特征，反映生理数据的波动；而dn·sin(en·x)用于捕捉包括心跳或呼吸的周期性特征的周期性变化；而参数an,bn,cn,dn,和en通过深度学习算法优化，以适应用户的生理反应特征；
S2、接着利用电刺激调整机制，根据数据分析结果调整电刺激参数，采用自适应调整公式：
用于调整电刺激参数；其中，Pstim(t)代表在时间t的电刺激参数，而Pinit是初始设定的电刺激参数；而积分部分代表了电刺激参数的动态调整，其中γ是调整系数，代表生理数据随时间的变化率，反映了用户康复状态的变化；
S3、最后通过实时反馈和自适应学习机制来优化治疗方案，应用微分方程：
用于描述电刺激参数随时间的动态调整过程；其中，δ和η是自适应学习参数，用于平衡电刺激参数的稳定性和对生理数据变化的响应性；二阶微分提供关于电刺激参数变化趋势的深入洞见，允许预测并适应用户康复状态的未来变化。
进一步地，所述电刺激参数的实时调整方法包括：
S1、利用多参数生理传感器实时监测用户的生理状态，包括心率、肌电图(EMG)、皮肤电活动(EDA)；并采用数据处理公式：
对收集的数据进行实时分析，其中log(βk+x)部分用于捕获信号的对数特性，在处理包括心率或呼吸率的生理数据时在对数尺度上呈现清晰的模式；而是捕获信号的多项式特征，提供捕获生理信号模式的方式；参数αk,βk,γk,和nk是通过机器学习算法优化的，以适应不同用户的特定生理特征；
S2、利用通过自适应控制公式：
来动态调整电刺激参数，其中，Pinit是初始电刺激参数，代表治疗开始时的设定值；F′real-time(t′)是对实时数据处理公式的导数，反映了生理数据随时间的变化率；λ(t′)是调整强度的时间依赖函数，根据实时数据的变化动态调整电刺激的强度；
S3、最后引入闭环反馈机制，通过微分方程：
对电刺激参数进行自我优化，其中，-ξ·Pstim(t)是阻尼项，用来平衡和稳定电刺激参数，避免过度反应；θ·Freal-time(t)是驱动项，根据实时处理的生理数据来调整电刺激参数，确保治疗始终适应用户的当前生理状态。
进一步地，所述的远程调整能力、治疗计划包括：首先采用数据处理公式：
其中u和v代表从康复设备收集的生理数据，θi,ωi,φi,和pi是通过深度学习优化的参数；所述数据处理公式用于从生理数据中提取关键信息；
接着利用远程调整公式：
其中Rplan(t)表示在时间t的治疗计划，Rinitial是初始治疗计划，σ(t′)是调整强度的时间依赖函数，U(t′)和V(t′)是随时间变化的生理数据；
最后还包括反馈调整机制，通过方程：
用于描述治疗计划随时间的动态调整过程；-∈·Rplan(t)是阻尼项，用于平衡和稳定治疗计划，防止过度调整；ζ·Fcloud(U(t),V(t))是驱动项，根据远程分析的结果调整治疗计划，确保治疗适应患者的当前生理状态。
进一步地，所述的个性化康复计划生成模块包括：
S1、首先采用生理数据处理公式：
是用于处理与盆底肌肉电活动；其中，log(μj+x2)部分用于处理肌肉活动电图(EMG)数据，其中对数函数强化数据的动态范围，使其更适合于分析；部分用于处理包括膀胱压力的生理参数，κj,μj,νj,和ρj是通过数据分析优化的，用于确保生理数据处理公式适应不同用户的特定生理数据特征；
S2、然后利用盆底肌肉恢复模式分析公式：
是用于分析盆底肌肉恢复模式；其中，部分是用于捕捉恢复过程中的周期性和波动模式；αi,βi,和γi是根据深度学习模型优化的，使准确反映用户盆底肌肉的恢复模式；
S3、基于S2的盆底肌肉恢复模式分析公式，生成个性化的康复治疗计划，使用调整公式：
是用于根据恢复模式分析结果调整电刺激参数；其中，Pstim(t)表示在时间t的电刺激参数，而Pinitial是初始设定的电刺激参数；用于累积恢复模式分析的结果，其中δ是调整系数，用于确定电刺激参数调整的强度。
本发明具有以下有益效果：
1.个性化治疗方案：通过分析用户的生理数据(如肌电图EMG和心率变异性HRV)，设备能够生成针对个体康复需求和进展的定制化治疗方案。这种个性化方法提高了治疗的有效性，确保每位用户都接受到最适合自己状况的治疗。
2.实时数据监测与调整：利用先进的传感器技术，设备能够实时监测用户的生理状态，根据实时数据调整电刺激的频率、强度和持续时间。这种实时调整能力使得治疗过程更加灵活和响应性强。
3.云数据分析与远程调整功能：通过云平台的数据分析，医疗专业人员可以远程访问和分析用户的康复数据，从而远程调整治疗计划。这不仅提高了治疗的便利性，还使得治疗更加及时和精确。
4.闭环反馈系统：通过闭环反馈机制，设备能够根据用户的反馈和生理变化自我调整，确保治疗始终在最佳状态下进行。这种机制还有助于减少过度治疗的风险。
5.安全性和舒适度的提高：由于治疗方案是基于个体的具体情况量身定制的，因此提高了治疗的安全性和舒适度。用户在接受治疗时可能感到更加放松和舒适。
附图说明
图1为本发明一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法全流程图。
图2为本发明智能化电刺激控制系统的流程图。
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。
本案利用智能化电刺激控制系统，该系统运用人工智能算法来深入分析用户的康复需求和生理反应。在这个过程中，系统首先收集关键的生理参数，如肌肉活动电图(EMG)和心率变异性(HRV)，这些参数为分析用户康复状态提供了基础。接下来，人工智能算法处理这些数据，识别康复过程中的关键模式和趋势。根据这些分析结果，系统自动调整电刺激的关键参数，包括刺激频率、强度和持续时间，以适应用户的具体需求。
本案包括个性化康复计划生成模块，该模块的核心功能是根据用户的具体病症、恢复进度和个人偏好生成定制的康复计划。这一过程涉及综合分析用户的医疗历史、当前健康状况和康复目标。利用从康复设备收集的数据，如肌肉活动强度和恢复活动反馈，模块利用先进的算法综合这些信息，生成一个针对用户特定需求的康复计划。随着用户在康复过程中逐渐进展，该系统能够根据实时反馈和进展数据动态调整康复计划。
本案接着采用的是非侵入式生物反馈系统，该系统核心在于使用先进的传感器技术来监测盆底肌肉的活动。这些传感器能够实时捕捉肌肉的收缩和放松状态，提供关于肌肉活动强度和模式的详细信息。系统通过分析这些数据，能够实时调整电刺激的参数，如频率、强度和持续时间，以适应用户的当前生理状态。这种实时调整机制确保了治疗过程不仅高效，而且安全，因为电刺激的调整是基于用户具体的生理反应进行的。
本案关键一环是采用远程监控与调整功能，这个功能允许医疗专业人员不必在现场就可以远程监控患者的康复进程。通过连接到云平台或专门的远程监控系统，医疗专业人员可以实时接收和分析从康复设备传来的数据，如电刺激的响应、肌肉活动的变化等。这种远程连接使得医疗专业人员可以在任何时间、任何地点审查患者的康复状态，并据此调整康复计划和设备设置，比如改变电刺激的频率、强度或模式。这样的远程介入机制不仅为医疗提供者提供了更大的灵活性和便利性，也让患者的康复过程更加连贯和响应性强，因为治疗计划能够快速适应患者的实际恢复情况，从而提高整体的康复效果和患者满意度。
本案最后一个关键特点是采用跨平台兼容性与集成设计，这是为了确保该康复设备能够与多种医疗设备和系统兼容，从而拓宽其应用范围和实用性。这种设计考虑到了不同医疗环境和患者可能使用的各种设备类型，包括支持多种操作系统的电脑和移动设备。通过这种跨平台的集成设计，康复设备不仅能够无缝连接到医院或诊所的现有医疗系统，还能够方便患者在家中使用，与个人设备如智能手机或平板电脑等进行互联。这样的兼容性和灵活性对于提高患者的便利性和康复体验至关重要，因为它允许患者在最舒适和熟悉的环境中进行康复，同时确保医疗服务提供者能够有效监控和调整治疗计划，以适应不同用户的具体需求。
实施例1：某名叫李女士的患者，她因为某种疾病经历了盆底肌肉功能下降。李女士正在使用一种基于低频电刺激的盆底肌肉神经康复设备，设备通过智能化控制系统来促进她的康复过程。现在，让我们详细探讨人工智能算法如何分析李女士的康复需求和生理反应：
S1、针对康复设备收集的肌肉活动电图(EMG)和心率变异性(HRV)数据，设计的数据处理函数FEMG,HRV(x,y)是这样的：
在这个公式中，部分将原始数据转化成一种更易于分析的形式。比如，李女士的EMG数据显示了她的肌肉活动强度，而这个转换使得数据更清晰，突出了重要的肌肉活动模式。同时，/>有助于减少数据中的噪声和非相关变量的影响，使得分析更为精确。
另一部分cos(c·x·y)用于提取数据的周期性特征，这在分析心率变异性(HRV)时特别重要。例如，李女士的HRV数据可以反映出她的心率稳定性和自主神经系统的健康状况，而周期性特征的分析有助于理解这些方面的变化。此外，积分表示对所有可能的x和y值(这里代表时间和测量值)进行全面分析。参数a,b,和c是根据EMG和HRV数据的特性进行调整的，用于识别李女士康复过程中的特定模式和趋势。通过这种方法，设备能够准确地分析李女士的康复进度，比如她的盆底肌肉功能是否在逐渐改善，电刺激过程中心率是否变得更加稳定等。
S2、康复设备的控制系统采用了深度学习和机器学习算法来分析李女士的康复需求和生理反应。在这个过程中，康复设备中的深度学习模型通过一个特定的权重调整公式来优化：
在这个公式中，Wold和Wnew分别代表调整前后的权重，这些权重决定了康复设备中电刺激参数的调整方式。αΔW是传统的权重更新项，基于梯度下降法，用于根据收集到的数据(如李女士的EMG和HRV数据)调整康复策略。这部分确保了模型能够根据实际数据进行学习和适应。公式中新增的部分是权重调整的二阶导数，这一项引入了对康复过程学习动态的更高级控制。二阶导数的引入考虑了权重变化的加速度，帮助模型更平滑地调整，减少可能的波动和过度反应。例如，如果李女士的康复进度突然加快或减慢，这个二阶项能帮助模型更平稳地调整其响应，而不是过度反应导致不必要的调整。通过这样的深度学习模型和权重调整机制，康复设备能够更加智能和灵活地适应李女士的个人康复需求。设备不仅能根据李女士当前的康复状态调整电刺激参数，还能预测和适应她未来可能的变化，从而确保整个康复过程既安全又有效。
S3、引入了专为康复需求设计的决策树分割标准，这一标准旨在更准确地分析和预测康复过程中的变化，从而为每个患者提供个性化的治疗方案：
决策树分割标准Drehab(S,A)是这样定义的：
在这个公式中，Grehab(Sv)代表一个特定于康复过程的增益函数，用于评估在决策树中每种分割方式的有效性。这意味着该函数能够帮助识别哪些特征(如EMG强度、HRV模式等)在李女士的康复过程中是最重要的。通过评估这些特征，系统能够更准确地判断李女士的康复状态和需要。另一方面，项引入了非线性因素，允许模型更好地适应康复数据的复杂性和变化性。这个非线性项有助于捕捉康复过程中的突发变化和非常规模式，比如在特定条件下李女士的肌肉反应可能表现出非标准化的模式。
应用这个决策树分割标准，康复设备的控制系统能够基于李女士的具体情况，更精确地调整康复方案。例如，如果数据显示李女士的某个肌肉群恢复得比其她部分更快，系统可以自动调整电刺激的强度和频率，专注于那些需要更多刺激的肌肉群。这种个性化的康复方案不仅提高了治疗的有效性，也提升了患者的舒适度和满意度。
S4、引入了高阶动态算法来实时调整康复参数。这个算法的核心是根据李女士的实时康复响应来动态调整治疗，使用高阶动态算法调整康复参数，公式如下：
在这个公式中，表示康复响应随时间的变化率，这是控制系统需要调整的主要目标。该变化率反映了李女士的康复状态是如何随着时间而变化的。
公式中的β(Trehab(t)-R(t))代表了基于当前康复目标Trehab(t)和当前响应R(t)的调整。这意味着，如果李女士的实际康复进度与预定目标有差异，系统将自动调整电刺激参数，比如改变其强度或频率，以确保康复计划始终与李女士的实际进展相符。
另一部分，引入了对康复响应变化率的二阶导数。这个高阶项的加入是为了使调整过程更加平滑，减少可能的过度反应。例如，如果李女士的康复进展突然加快或减慢，这个二阶项将帮助系统更平稳地调整其反应，避免过激或延迟的调整。通过应用这种高阶动态算法，康复设备不仅能够根据李女士当前的康复状态做出反应，还能预测和适应她未来的变化，从而确保康复过程既有效又安全。
实施例2：李女士正在使用低频电刺激的盆底肌肉神经康复设备。为了实现个性化治疗，该设备采用了一系列先进的技术和步骤：
S1、首先康复设备通过动态数据分析与模式识别来处理李女士的生理数据。这一过程涉及使用非线性数据转换公式：
这个公式的目的是提取与康复相关的关键特征。公式中的部分用于处理肌肉活动电图(EMG)数据，它可以提取数据中的高斯分布特征，反映生理数据的波动。例如，如果李女士的某次康复练习中，她的肌肉电击后反射活动突然增强，这部分公式能帮助识别这种突变。另一方面，dn·sin(en·x)部分用于捕捉周期性变化，比如电击后心跳或呼吸的周期性特征。参数an,bn,cn,dn,和en是通过深度学习算法优化的，确保公式可以精确地适应李女士的个性化生理反应特征。通过这种方法，康复设备能够更准确地理解李女士的康复需求，并据此调整电刺激的频率、强度和持续时间。这种个性化的治疗方法不仅提高了治疗的有效性，也增强了患者的舒适度和满意度。
S2、采用了个性化的数据分析后，康复设备的控制系统接着利用电刺激调整机制来优化治疗方案。系统采用了自适应调整公式来动态调整电刺激的参数：
在这个公式中，Pstim(t)代表在时间t的电刺激参数。这些参数，如刺激的频率、强度和时长，是根据李女士当前的康复需求调整的。Pinit是最初设定的电刺激参数，代表治疗开始时的基线设置。公式中的积分部分是电刺激参数调整的关键。这里，γ是调整系数，决定了调整的敏感度和速度。而/>代表李女士的生理数据随时间的变化率，这一数据反映了她的康复状态如何随时间改变。例如，如果李女士的肌肉反射活动增强或心率变化率上升，这表明她需要降低频繁的刺激来促进康复。
通过这种方法，康复设备能够实时反应李女士的康复进展，动态地调整电刺激参数以最大限度地促进她的恢复。这种个性化和实时调整的方法不仅提高了治疗的效率和有效性，也确保了治疗过程的安全性和舒适度。
S3、引入了实时反馈和自适应学习机制。这一机制的核心是通过一个微分方程来动态地调整电刺激参数，确保治疗方案始终与李女士的康复状态同步。
系统使用以下微分方程来描述电刺激参数随时间的动态调整过程：
在这个公式中，二阶微分提供了关于电刺激参数变化趋势的深入洞见。这项特别的加入允许康复设备预测并适应李女士康复状态的未来变化。例如，如果数据显示李女士的肌肉恢复速度加快，这个二阶导数将帮助设备提前调整电刺激参数，以更好地促进康复。公式中的-δ·Pstim(t)是一个阻尼项，用于平衡和稳定电刺激参数。这有助于防止电刺激强度的突然变化，确保治疗过程的平稳性和连续性。另一方面，η·Fdata(t)是一个驱动项，根据实时处理的生理数据来调整电刺激参数。这意味着系统能够根据李女士的最新康复数据实时调整治疗方案。通过这种方法，康复设备不仅能够根据李女士当前的康复状态做出反应，还能根据她的康复趋势做出预测性调整。
实施例3：李女士使用的基于低频电刺激的盆底肌肉神经康复设备采用了一系列先进技术来实现电刺激参数的实时调整，从而为她提供个性化的康复治疗。以下是这个过程的具体步骤：
S1、首先康复设备利用多参数生理传感器实时监测李女士的生理状态，这包括心率、肌电图(EMG)、皮肤电活动(EDA)等关键指标。这些传感器捕获的数据对于理解李女士的康复进度和身体反应至关重要。
接下来，这些数据被送入一个数据处理公式进行实时分析：
在这个公式中，log(βk+x)部分用于捕获信号的对数特性，这对于处理心率或呼吸率等生理数据特别有用，因为这些数据在对数尺度上通常表现出更清晰的模式。另一方面，部分用于捕获信号的多项式特征，这有助于识别更复杂的生理信号模式，如肌肉活动的特定模式。参数αk,βk,γk,和nk通过机器学习算法进行优化，确保公式能够准确地适应不同用户的特定生理特征。比如在李女士的案例中，这些参数会根据她的具体生理响应调整，以确保分析结果能够反映她的真实康复状况。通过这种实时数据分析，康复设备可以准确地了解李女士的康复状态，并据此调整电刺激的频率、强度和持续时间。例如，如果分析结果显示李女士的肌肉恢复良好，系统可能会减少电刺激的强度；反之，如果数据显示康复进度缓慢，系统可能会增加电刺激的频率或强度。这种实时反馈和调整机制确保了治疗方案始终与李女士的实时康复需求保持一致，从而提高治疗的效果和效率。
S2、采用了自适应控制公式来动态调整电刺激参数，确保治疗方案能够及时响应李女士的生理状态变化。利用以下自适应控制公式来动态调整电刺激参数：
在这个公式中，Pstim(t)代表在时间t的电刺激参数，而Pinit是最初设定的电刺激参数，表示治疗开始时的基准设置。这一设定允许治疗方案从一个标准起点开始，随后根据李女士的具体需求进行调整。
公式中的积分部分是电刺激参数调整的核心。这里，λ(t′)是调整强度的时间依赖函数，这意味着电刺激的调整不是静态的，而是随着时间和李女士的康复进展动态变化的。F′real-time(t′)是对实时数据处理公式的导数，反映了李女士的生理数据随时间的变化率。例如，如果分析结果显示李女士的肌肉活动增加，这部分公式将帮助确定需要增加电刺激的强度和频率。通过这种方法，康复设备能够实时反应李女士的康复进展，动态地调整电刺激参数以最大限度地促进她的恢复。这种个性化和动态调整的方法不仅提高了治疗的效率和有效性，也确保了治疗过程的安全性和舒适度。
S3、康复设备的控制系统采用了闭环反馈机制。这个机制通过一个特定的微分方程来自动优化电刺激参数，以确保治疗方案始终与李女士的实时生理状态同步；闭环反馈机制通过以下微分方程实现电刺激参数的自我优化：
在这个公式中，二阶微分提供了关于电刺激参数变化趋势的深入洞见。这项特别的加入允许康复设备预测并适应李女士康复状态的未来变化。
公式中的-ξ·Pstim(t)是一个阻尼项，用于平衡和稳定电刺激参数。这有助于防止电刺激强度的突然变化，确保治疗过程的平稳性和连续性。这对于李女士来说尤其重要，因为她的肌肉可能对电刺激非常敏感，需要细微的调整来避免不适。
另一方面，θ·Freal-time(t)是一个驱动项，根据实时处理的生理数据来调整电刺激参数。这意味着系统能够根据李女士的最新康复数据实时调整治疗方案。例如，如果实时数据显示李女士的肌肉活动或心率发生了显著变化，这个驱动项将帮助系统快速调整电刺激参数，以更好地适应这些变化。通过这种闭环反馈机制，康复设备能够实时响应李女士的康复进展，动态地调整电刺激参数以最大限度地促进她的恢复。
实施例4：李女士使用具有云数据分析和远程调整能力的先进康复设备，这使得医疗专业人员能够远程访问她的康复数据并优化治疗计划。以下是实现这一目标的关键步骤：
李女士的康复设备通过云端连接，允许医疗团队远程监控她的康复进展。这一系统首先采用一个专门设计的数据处理公式来分析从康复设备收集的生理数据：
在这个公式中，u和v分别代表李女士的各种生理数据，如心率、肌电图(EMG)读数等。公式中的θi·tanh(ωi·u)部分用于捕捉生理数据的非线性特征，这对于理解复杂的生理反应模式非常关键。另一方面，用于处理更多的多项式特征，以识别和解释生理数据中的复杂模式。
参数θi,ωi,φi,和pi是通过深度学习算法优化的，以确保公式能够精确地适应李女士的个性化生理特征和康复状态。这种深度学习驱动的数据处理方法使得医疗团队能够从李女士的生理数据中提取出关键信息，从而更准确地评估她的康复进展。基于这些分析结果，医疗团队可以远程调整李女士的治疗计划，例如改变电刺激的强度或持续时间，以更好地适应她的康复需求。
本实施例为了进一步优化治疗效果，康复设备控制系统引入了云数据分析和远程调整功能。这项功能允许医疗专业人员不仅远程访问李女士的康复数据，还能根据这些数据调整治疗计划。以下是这一目标的实现步骤：
继续使用先前提到的云端数据处理公式Fcloud(u,v)，医疗团队现在利用一个远程调整公式来优化李女士的治疗计划：
在这个公式中，Rplan(t)表示在时间t的治疗计划，而Rinitial是初始设定的治疗计划。这种设定允许从一个基线开始，随后根据李女士的具体需求进行调整。
积分部分代表电刺激参数的动态调整过程。这里，σ(t′)是调整强度的时间依赖函数，它允许医疗团队根据李女士康复进展的变化灵活调整治疗计划。U(t′)和V(t′)是随时间变化的生理数据，如心率和肌电图(EMG)读数，这些数据通过云端处理和分析，为治疗计划的调整提供依据。通过应用这个远程调整公式，医疗团队能够根据李女士的实时康复数据和进展，动态调整电刺激的频率、强度和时长等参数。例如，如果李女士的康复进展超出预期，医疗团队可能会减少电刺激的强度，以避免过度治疗。相反，如果进展缓慢，她们可能会增加刺激频率，以加速康复过程。
本实施例为了确保康复计划始终符合她的当前生理状态，并最大限度地提高治疗效果，康复设备控制系统引入了一个反馈调整机制。这个机制通过特定的方程来描述治疗计划随时间的动态调整过程，确保治疗计划能够灵活地适应李女士的康复需求。以下是实现这一目标的关键步骤：
系统引入了以下方程来实现治疗计划的动态调整：
在这个方程中，二阶微分描述了治疗计划随时间的变化趋势，这允许控制系统预测和适应李女士康复状态的未来变化。例如，如果李女士的肌肉恢复速度加快，这个二阶导数将帮助系统提前调整电刺激参数，以更好地促进康复。
公式中的-∈·Rplan(t)是一个阻尼项，用于平衡和稳定治疗计划，这有助于防止过度调整。例如，这可以防止在李女士的康复过程中对电刺激参数进行过激或不必要的改变。另一方面，ζ·Fcloud(U(t),V(t))是一个驱动项，它根据从云数据分析中得到的结果调整治疗计划。这意味着如果云端分析显示李女士的康复进展与预期有所差异，系统将自动调整治疗方案以更好地适应她的当前生理状态。通过这种反馈调整机制，康复设备能够实时响应李女士的康复进展，动态地调整电刺激参数以最大限度地促进她的恢复。这种个性化和动态调整的方法不仅提高了治疗的效率和有效性，也确保了治疗过程的安全性和舒适度。
实施例5：在李女士的个性化康复计划中，一个重要的组成部分是生理数据处理模块，它采用特定的公式来处理和分析与盆底肌肉电活动相关的数据。以下是这一模块的具体工作步骤：
S1、首先控制系统采用生理数据处理公式来分析收集的肌肉活动电图(EMG)和其她相关生理参数：
在这个公式中，log(μj+x2)部分用于处理肌肉活动电图(EMG)数据。这里的对数函数用于强化数据的动态范围，使其更适合于分析。比如，李女士的肌肉电活动可能在某些练习中表现出显著变化，该函数有助于识别这些变化并提取相关的肌肉活动模式。
另一方面，部分用于处理其她生理参数，如膀胱压力等，这有助于减少数据的噪声和非相关变量的影响，从而使分析结果更准确。参数κj,μj,νj,和ρj通过数据分析优化，确保公式能够精确地适应不同用户的特定生理数据特征。在李女士的案例中，这些参数会根据她的具体生理响应调整，以确保分析结果能够反映她的真实康复状况。通过应用这个生理数据处理公式，康复设备能够更准确地理解李女士的康复需求，并据此调整电刺激的频率、强度和持续时间。这种方法不仅提高了治疗的有效性，也提升了患者的舒适度和满意度。
S2、进一步利用了一个专门设计的盆底肌肉恢复模式分析公式。这一公式旨在深入分析李女士的盆底肌肉恢复过程，以便更准确地调整治疗方案；控制系统应用了盆底肌肉恢复模式分析公式：
这个公式的目的是通过分析李女士的肌肉恢复数据来提取关键的恢复模式。公式中的部分用于捕捉恢复过程中的周期性和波动模式。这对于理解李女士的肌肉恢复节奏和模式非常重要，特别是在她进行特定的康复练习时。参数αi,βi,和γi是根据深度学习模型优化的，以确保公式能够精确地反映李女士的盆底肌肉的恢复模式。例如，这些参数可能会调整以反映李女士肌肉力量的增长或是肌肉耐力的提高。通过应用这个恢复模式分析公式，康复设备能够更深入地了解李女士的康复状态，包括肌肉恢复的速度和质量。这种深入的分析有助于优化电刺激的参数设置，比如调整刺激的频率和强度，以更好地适应李女士当前的康复需要。
S3、基于对其盆底肌肉恢复模式的深入分析，控制系统进一步生成了针对她的个性化康复治疗计划。这一计划通过特定的调整公式来优化电刺激参数，确保治疗方案能够精确适应李女士的康复进度。基于盆底肌肉恢复模式分析的结果，控制系统使用以下调整公式来生成个性化的康复治疗计划：
在这个公式中，Pstim(t)代表在时间t的电刺激参数，而Pinitial是初始设定的电刺激参数。这个初始设置是治疗开始时的基准，可以根据李女士的具体情况进行调整。
公式中的积分部分用于累积从恢复模式分析中得到的结果。这意味着，如果分析显示李女士的某些肌肉区域恢复得更快，这部分公式将帮助确定需要增加电刺激强度的区域，或者相反地，如果某区域恢复较慢，则可能需要减少刺激。参数δ是调整系数，用于确定电刺激参数调整的强度。这使得控制系统能够根据李女士的具体恢复状况灵活调整治疗计划，以提供最适宜的刺激强度和频率。
通过应用这种调整公式，康复设备能够根据李女士的具体恢复模式和进展，动态调整电刺激参数，以最大限度地促进她的恢复。这种个性化和动态调整的方法不仅提高了治疗的效率和有效性，也确保了治疗过程的安全性和舒适度。李女士的康复计划因此变得更加灵活和响应性强，能够精确地适应她的个人需求和康复状态的变化。
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 (7)
1.一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法，其特征在于包括：
首先智能化电刺激控制系统，运用人工智能算法分析用户的康复需求和生理反应，根据收集的生理参数调整电刺激的频率、强度和持续时间；
其次引入个性化康复计划生成模块，根据用户的具体病症、恢复进度和个人偏好生成个性化康复计划，并根据用户进展动态调整；
接着采用非侵入式生物反馈系统，利用传感器技术监测盆底肌肉活动，以实时调整电刺激参数，保证治疗的安全性和有效性；
然后采用远程监控与调整功能的介入，允许医疗专业人员远程监控患者康复进程并调整康复计划与设备设置；最后采用跨平台兼容性与集成设计，确保设备能与多种医疗设备和系统兼容，支持多种操作系统和设备，适应不同用户需求。
2.根据权利要求1所述的一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法，其特征在于所述智能化电刺激控制系统包括：
S1、运用包括深度学习和机器学习的人工智能算法，来分析用户的康复需求和生理反应，处理包括肌肉活动电图(EMG)和心率变异性(HRV)的数据集，以判断用户的康复状态；
S2、根据每个用户的独特生理反应和康复进展，生成并实时调整电刺激的频率、强度和持续时间，实现个性化治疗；
S3、利用传感器实时监测用户的生理状态，提供即时数据，形成闭环反馈系统，以实现电刺激参数的实时调整；
S4、引入云数据分析和远程调整能力，允许医疗专业人员远程访问数据并调整治疗计划，优化治疗效果。
3.根据权利要求2所述的一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法，其特征在于所述人工智能算法分析用户的康复需求和生理反应的方法包括：
S1、针对康复设备收集的肌肉活动电图(EMG)和心率变异性(HRV)数据，设计数据处理函数，用于提取与康复相关的关键特征：
其中，用于把原始数据转化成一种形式，使之更容易被分析；而/>用于减少数据的噪声和非相关变量的影响；cos(c·x·y)用于提取数据的周期性特征；而积分/>表示对所有x和y值进行全面的分析；而a,b,和c是基于EMG和HRV数据特性调整的参数，用于识别康复过程中的特定模式和趋势；
S2、优化康复设备中的深度学习模型，使用康复过程的权重调整公式：
其中，Wold和Wnew分别代表调整前后的权重；αΔW是传统的权重更新项，基于梯度下降法；是新增的项，代表权重调整的二阶导数，用于引入处理康复过程学习动态；
S3、引入康复设备需求的决策树分割标准：
其中，Grehab(Sv)代表特定于康复过程的增益函数，用于评估每种分割方式的有效性；项引入了非线性因素，允许模型适应康复数据的复杂性和变化性；
S4、在康复治疗反馈，使用高阶动态算法来调整康复参数：
其中，是康复响应随时间的变化率，为控制的目标；β(Trehab(t)-R(t))代表基于当前康复目标Trehab(t)和当前响应R(t)的调整；而/>项引入了对响应变化率的二阶导数，用于平滑调整过程并减少过度反应。
4.根据权利要求2所述的一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法，其特征在于所述的个性化治疗采用包括：
S1、首先通过动态数据分析与模式识别来处理用户的生理数据，并使用非线性数据转换公式：
其中，用于提取数据中的高斯分布特征，反映生理数据的波动；而dn·sin(en·x)用于捕捉包括心跳或呼吸的周期性特征的周期性变化；而参数an,bn,cn,dn,和en通过深度学习算法优化，以适应用户的生理反应特征；
S2、接着利用电刺激调整机制，根据数据分析结果调整电刺激参数，采用自适应调整公式：
用于调整电刺激参数；其中，Pstim(t)代表在时间t的电刺激参数，而Pinit是初始设定的电刺激参数；而积分部分代表了电刺激参数的动态调整，其中γ是调整系数，代表生理数据随时间的变化率，反映了用户康复状态的变化；
S3、最后通过实时反馈和自适应学习机制来优化治疗方案，应用微分方程：
用于描述电刺激参数随时间的动态调整过程；其中，δ和η是自适应学习参数，用于平衡电刺激参数的稳定性和对生理数据变化的响应性；二阶微分提供关于电刺激参数变化趋势的深入洞见，允许预测并适应用户康复状态的未来变化。
5.根据权利要求2所述的一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法，其特征在于所述电刺激参数的实时调整方法包括：
S1、利用多参数生理传感器实时监测用户的生理状态，包括心率、肌电图(EMG)、皮肤电活动(EDA)；并采用数据处理公式：
对收集的数据进行实时分析，其中log(βk+x)部分用于捕获信号的对数特性，在处理包括心率或呼吸率的生理数据时在对数尺度上呈现清晰的模式；而是捕获信号的多项式特征，提供捕获生理信号模式的方式；参数αk,βk,γk,和nk是通过机器学习算法优化的，以适应不同用户的特定生理特征；
S2、利用通过自适应控制公式：
来动态调整电刺激参数，其中，Pinit是初始电刺激参数，代表治疗开始时的设定值；F′real-time(t′)是对实时数据处理公式的导数，反映了生理数据随时间的变化率；λ(t′)是调整强度的时间依赖函数，根据实时数据的变化动态调整电刺激的强度；
S3、最后引入闭环反馈机制，通过微分方程：
对电刺激参数进行自我优化，其中，-ξ·Pstim(t)是阻尼项，用来平衡和稳定电刺激参数，避免过度反应；θ·Freal-time(t)是驱动项，根据实时处理的生理数据来调整电刺激参数，确保治疗始终适应用户的当前生理状态。
6.根据权利要求2所述的一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法，其特征在于所述的远程调整能力、治疗计划包括：首先采用数据处理公式：
其中u和v代表从康复设备收集的生理数据，θi,ωi,φi,和pi是通过深度学习优化的参数；所述数据处理公式用于从生理数据中提取关键信息；
接着利用远程调整公式：
其中Rplan(t)表示在时间t的治疗计划，Rinitial是初始治疗计划，σ(t′)是调整强度的时间依赖函数，U(t′)和V(t′)是随时间变化的生理数据；
最后还包括反馈调整机制，通过方程：
用于描述治疗计划随时间的动态调整过程；-∈·Rplan(t)是阻尼项，用于平衡和稳定治疗计划，防止过度调整；ζ·Fcloud(U(t),V(t))是驱动项，根据远程分析的结果调整治疗计划，确保治疗适应患者的当前生理状态。
7.根据权利要求1所述的一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法，其特征在于所述的个性化康复计划生成模块包括：
S1、首先采用生理数据处理公式：
是用于处理与盆底肌肉电活动；其中，log(μj+x2)部分用于处理肌肉活动电图(EMG)数据，其中对数函数强化数据的动态范围，使其更适合于分析；部分用于处理包括膀胱压力的生理参数，κj,μj,νj,和ρj是通过数据分析优化的，用于确保生理数据处理公式适应不同用户的特定生理数据特征；
S2、然后利用盆底肌肉恢复模式分析公式：
是用于分析盆底肌肉恢复模式；其中，部分是用于捕捉恢复过程中的周期性和波动模式；αi,βi,和γi是根据深度学习模型优化的，使准确反映用户盆底肌肉的恢复模式；
S3、基于S2的盆底肌肉恢复模式分析公式，生成个性化的康复治疗计划，使用调整公式：
是用于根据恢复模式分析结果调整电刺激参数；其中，Pstim(t)表示在时间t的电刺激参数，而Pinitial是初始设定的电刺激参数；用于累积恢复模式分析的结果，其中δ是调整系数，用于确定电刺激参数调整的强度。
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| CN202410118526.3A CN118001587A (zh) | 2024-01-26 | 2024-01-26 | 一种基于低频电刺激盆底肌肉神经的康复设备控制方法 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication | ||
| WW01 | Invention patent application withdrawn after publication |
Application publication date: 20240510 |