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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种智能化的腿部训练康复方法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：CN119339878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411463417.1，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种智能化的腿部训练康复方法是由兰美娟;陈金花;杨红燕;汤巧敏;马伟亚;陈圆圆设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能化的腿部训练康复方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能化的腿部训练康复方法，包括基于深度学习模型和数据挖掘分析算法，构建腿部训练康复系统；根据所述腿部训练康复系统的输出，分析患者康复训练愈合度，定制患者腿部康复训练内容；通过所述腿部训练康复系统监测患者在康复训练过程中的表现和进度，调整腿部康复训练内容；基于所述腿部训练康复系统监测的结果，引入表情分析模块，监测患者的表情状态，进行人为干预；对所述腿部训练康复系统训练内容进行评估及优化；为避免过度依赖深度学习和数据挖掘算法，引入表情分析模块，提供实时的表情状态分析，并根据分析结果实时调整训练康复策略，为患者提供更符合其表情状态的腿部康复支持，提高患者腿部的康复速度。

本发明授权一种智能化的腿部训练康复方法在权利要求书中公布了：1.一种智能化的腿部训练康复方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：基于深度学习模型和数据挖掘分析算法，构建腿部训练康复系统，收集并分析患者数据； 所述腿部训练康复系统至少包括数据分析预测模块、腿部康复训练目标制定模块、腿部康复训练监测与调整模块、表情分析模块和评估优化模块； 所述数据分析预测模块基于深度学习和数据挖掘算法，用于对患者数据进行分析并预测患者在腿部康复训练过程中的表现和进度； S2：根据所述腿部训练康复系统的输出，分析患者康复训练愈合度，根据每个患者创建康复训练目标，结合患者的腿部康复训练目标，定制患者腿部康复训练内容； 所述腿部康复训练目标制定模块根据系统内所有患者数据的分析结果，为每个目标患者制定腿部康复训练目标和腿部康复训练内容； S3：通过所述腿部训练康复系统监测患者在康复训练过程中的表现和进度，根据患者的表现和反馈，调整腿部康复训练内容和目标； 所述腿部康复训练监测与调整模块监测患者在腿部康复训练过程中的表现和进度，并调整腿部康复训练内容和目标； S4：基于所述腿部训练康复系统监测的结果，引入表情分析模块，监测患者的表情状态，进行人为干预； 所述表情分析模块通过腿部训练康复系统监测患者的表情状态； S5：对所述腿部训练康复系统的腿部康复训练内容进行评估，基于评估结果对系统进行优化； 所述评估优化模块用于对腿部训练康复系统的腿部康复训练内容进行评估，并通过评估结果对系统进行改进，更新患者数据，重新训练和优化腿部训练康复系统； 所述S4中，表情分析模块基于自然语言理解系统，用于对患者进行表情分析； 其中，所述自然语言理解系统至少包括视觉分析模块、语音分析模块和表情分析模块； 所述视觉分析模块通过摄像头捕捉患者的面部表情和腿部行走姿态；所述语音分析模块利用麦克风设备来捕捉患者的语音信息； 所述表情分析模块通过视觉分析模块和语音分析模块采集的患者面部表情、腿部行走姿态和语音数据，基于多模态深度腿部训练康复模型，分析患者的表情状态，其中，多模态深度腿部训练康复模型具体为： 设有三个输入分别是面部表情数据、腿部行走姿态数据和语音数据，分别定义三个分支神经网络，令g表示面部表情数据分支的神经网络输出，g表示腿部行走姿态数据分支的神经网络输出，g表示语音数据分支的神经网络输出，则： D＝Stackg，g，g； PY＝i|，，＝； 其中，D表示将三个分支神经网络g，g，g的输出在新的维度上堆叠在一起得到的向量；Stack表示将在新的维度上堆叠多个张量，生成一个更大的张量；PY＝i|，，表示在给定面部表情数据、腿部行走姿态数据和语音数据的情况下，样本属于第i类表情的概率；mD表示对堆叠后的张量D进行进一步的处理的神经网络层；表示在神经网络模型m输出的向量中，第i个元素的值；Sigmoid表示激活函数。

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