(19)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(22)申請(qǐng)日2025.03.11G16HGO6NGO6N監(jiān)測(cè)動(dòng)作和生理狀態(tài)，數(shù)字孿生模型同步動(dòng)作，場(chǎng)景動(dòng)態(tài)調(diào)整。訓(xùn)練后，依據(jù)生理指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)用戶佩戴智能穿戴設(shè)備，實(shí)時(shí)采集多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)所述預(yù)處理將預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入到人工智能訓(xùn)練模型，提取多的關(guān)健特征，并采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制利用融合后提取的多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建患者的數(shù)字?jǐn)伾鷷r(shí)動(dòng)態(tài)映射和預(yù)測(cè)性模擬根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)特征以及數(shù)字?jǐn)伾Ｐ偷姆治鼋Y(jié)果，結(jié)合目標(biāo)和身體狀態(tài)，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成定制訓(xùn)練方案用戶進(jìn)入虛擬現(xiàn)實(shí)交互模型，根據(jù)生成的所述訓(xùn)練方案進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的動(dòng)作和生理狀態(tài)，數(shù)字?jǐn)伾Ｐ蛯?shí)時(shí)擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景根據(jù)用戶情況動(dòng)態(tài)調(diào)整根據(jù)用戶訓(xùn)練后的生理指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)分析結(jié)果，評(píng)估康復(fù)效果，將康復(fù)評(píng)估結(jié)果反饋給人工智能處理模型進(jìn)一步優(yōu)化訓(xùn)練方案和數(shù)字?jǐn)伾Ｐ?S2、將預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入到人工智能訓(xùn)練模型，提取多模態(tài)S4、根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)特征以及數(shù)字孿生模型的分析結(jié)果，結(jié)合用戶的康復(fù)目標(biāo)和身生模型。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)及方法，其特3S24、通過多個(gè)獨(dú)立的單頭注意力計(jì)算并行處理數(shù)據(jù)，從不同的表示子空間中捕捉數(shù)據(jù)的多種特征和關(guān)系：MultiHead(H②)=C(head,,其中，head=Attention(H?W°,H2wK,Hw),i=1,…,h,MultiHead(H②)意力機(jī)制最終的輸出結(jié)果，head;為第i個(gè)單頭注意力計(jì)算的結(jié)果，C(head?,…,head)表示W(wǎng)?∈Rhd,xF(用于拼接結(jié)果的線性變換矩陣，將多頭注意力的輸出映射回與GCN特征相同的維度空間；S25、將多頭注意力機(jī)制的輸出與GCN提取的特征進(jìn)行融合，得到最終的融合特征，采用加權(quán)求和的方式進(jìn)行融合：其中，H?為最終得到的融合特征，是將圖卷積網(wǎng)絡(luò)GCN提取的特征與多頭注意力機(jī)制的輸出特征進(jìn)行融合后的結(jié)果，HAttention=MultiHead(HL)為多頭注意力機(jī)制的輸出，a為融4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練方法，其特征在于，所述步驟S3利用融合后提取的多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建患者的數(shù)字孿生模型，進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)采用注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)分配各模態(tài)權(quán)重，融合為統(tǒng)一特征：網(wǎng)絡(luò)偏置向量；S32、數(shù)字孿生模型需實(shí)時(shí)映射患者的生理-運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，采用狀態(tài)空間模型描述：編碼器輸入歷史狀態(tài)序列s1:t:h"=BiLSTM(s,h"f)4解碼器生成未來預(yù)測(cè)S:+z+:h=LSTM(Sz5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康S43、收集軌跡數(shù)據(jù)η={(s,a,r?)},通過當(dāng)前策略與環(huán)境交互得到，這些數(shù)據(jù)包含了計(jì)算優(yōu)勢(shì)估計(jì)?和回報(bào)R,=2y?r:,其中T是軌跡數(shù)據(jù)中的最終時(shí)間步更新Critic網(wǎng)絡(luò)以最小化價(jià)值誤差，目標(biāo)函數(shù)為ζ(φ)=E,KV。(s)-R)2],E,表示關(guān)于5時(shí)間步t的期望運(yùn)算，通過調(diào)整Critic網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)⑨,使得估計(jì)的狀態(tài)價(jià)值V(s.)與實(shí)際的回報(bào)R相當(dāng)；動(dòng)作類型匹配，設(shè)訓(xùn)練方案中指定的動(dòng)作類型集合為A=[A?,A?,…,A],m為動(dòng)作類型動(dòng)作類型匹配度u為訓(xùn)練方案中規(guī)定第j個(gè)動(dòng)作的強(qiáng)度范圍,通過傳感器測(cè)量得到用戶實(shí)際執(zhí)行訓(xùn)練方案中指定的動(dòng)作目標(biāo)頻率為f,在時(shí)間區(qū)間[t?,t?]內(nèi)，用戶執(zhí)行動(dòng)作的次數(shù)為6成度指標(biāo)C,采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法DTW計(jì)算實(shí)際動(dòng)作軌跡T與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作軌跡T,公式為所述根據(jù)用戶訓(xùn)練后的生理指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)指標(biāo)綜合得分S,;采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法DTW計(jì)算用戶實(shí)際動(dòng)作軌跡與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作軌跡的相果得分分別設(shè)定相應(yīng)的權(quán)重@p、①w@,計(jì)算綜合效果得分S:7S531、利用智能穿戴設(shè)備上的干電極采集腦電信號(hào)，基于石墨烯的柔性電極采集肌電信號(hào)，對(duì)采集到的原始腦電和肌電信號(hào)進(jìn)行不限于濾波、放大的預(yù)處理；S532、運(yùn)用人工智能訓(xùn)練模型中的圖卷積網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等算法，對(duì)預(yù)處理后的腦電和肌電信號(hào)分別進(jìn)行特征提取，提取的特征包括但不限于信號(hào)的頻率、幅值、相位、時(shí)頻特征，計(jì)算腦電和肌電信號(hào)在不同頻段的能量分布、相關(guān)性系數(shù)指標(biāo)并繪制數(shù)據(jù)圖譜；S533、結(jié)合預(yù)先建立的正常生理狀態(tài)下腦電-肌電信號(hào)特征的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，將當(dāng)前提取的患者腦電-肌電信號(hào)特征與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)合患者的臨床癥狀、病史以及生理檢查結(jié)果，判斷神經(jīng)控制線路故障所在的特定神經(jīng)根位置和故障類型；S534、根據(jù)神經(jīng)控制線路故障的類型、位置和嚴(yán)重程度，確定時(shí)空電刺激信號(hào)的參數(shù)，采用微電流刺激技術(shù)，通過智能穿戴設(shè)備上的電極陣列，按照設(shè)定參數(shù)向特定神經(jīng)根發(fā)送時(shí)空電刺激信號(hào)；所述時(shí)空電刺激信號(hào)的參數(shù)包括但不限于刺激頻率、強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、脈沖波形以及刺激的空間分布。10.一種基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，其特征在于，包括：智能穿戴設(shè)備模塊，用于實(shí)時(shí)采集多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；所述多信號(hào)特征提取與融合模塊，將預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入到人工智能訓(xùn)練模型，提取多模態(tài)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，并采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制算法對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行融合處理；數(shù)字孿生模型構(gòu)建模塊，利用融合后提取的多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建患者的數(shù)字孿生模訓(xùn)練方案生成模塊，根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)特征以及數(shù)字孿生模型的分析結(jié)果，結(jié)合用戶的康復(fù)目標(biāo)和身體狀態(tài)，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成定制訓(xùn)練方案；所述訓(xùn)練方案包括訓(xùn)練內(nèi)康復(fù)訓(xùn)練模塊，根據(jù)生成的所述訓(xùn)練方案進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的動(dòng)作和生理狀態(tài)，數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)同步用戶動(dòng)作，虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景根據(jù)用戶情況動(dòng)態(tài)調(diào)整；康復(fù)結(jié)果評(píng)估模塊，根據(jù)用戶訓(xùn)練后的生理指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的孿生優(yōu)化分析結(jié)果，評(píng)估康復(fù)效果，將康復(fù)評(píng)估結(jié)果反饋給人工智能處理模型，進(jìn)一步優(yōu)化訓(xùn)練方案和數(shù)字孿生模型。8技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及智能康復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)。背景技術(shù)[0002]在現(xiàn)代醫(yī)療體系中，康復(fù)訓(xùn)練對(duì)于患者身體機(jī)能的恢復(fù)至關(guān)重要，尤其對(duì)于神經(jīng)系統(tǒng)損傷、肌肉功能障礙等患者而言，科學(xué)有效的康復(fù)訓(xùn)練是提高生活質(zhì)量、回歸正常生活的關(guān)鍵。然而，傳統(tǒng)康復(fù)訓(xùn)練模式以及現(xiàn)有技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中存在諸多局限，難以滿足日益增長(zhǎng)的康復(fù)需求，這促使了對(duì)新型康復(fù)技術(shù)的探索。[0003]傳統(tǒng)康復(fù)訓(xùn)練主要依賴康復(fù)治療師的人工操作和經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)，這種方式不僅效率較低，而且治療效果因治療師的專業(yè)水平差異而參差不齊。一方面，人工操作的康復(fù)訓(xùn)練難以保證動(dòng)作的精準(zhǔn)性和一致性，無法為患者提供標(biāo)準(zhǔn)化的康復(fù)治療。另一方面，由于缺乏對(duì)患者個(gè)體差異的精細(xì)化考量，難以根據(jù)患者的具體病情、身體狀況和康復(fù)目標(biāo)制定個(gè)性化的訓(xùn)練方案，導(dǎo)致康復(fù)效果受限。例如，對(duì)于不同程度肌肉萎縮的患者，傳統(tǒng)訓(xùn)練方法可能無法準(zhǔn)確調(diào)整訓(xùn)練強(qiáng)度和方式，影響康復(fù)進(jìn)程。[0004]隨著科技的發(fā)展，部分康復(fù)訓(xùn)練開始引入一些技術(shù)手段，但仍存在明顯不足。在數(shù)據(jù)采集方面，現(xiàn)有的康復(fù)設(shè)備往往只能獲取有限的生理數(shù)據(jù)，如心率、血壓等基本指標(biāo)，無法全面采集反映患者神經(jīng)肌肉功能狀態(tài)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，像腦電信號(hào)、肌電信號(hào)等。這使得康復(fù)治療師難以深入了解患者的神經(jīng)肌肉活動(dòng)情況，無法為精準(zhǔn)康復(fù)提供有力的數(shù)據(jù)支持。例如，無法通過腦電信號(hào)準(zhǔn)確判斷患者的運(yùn)動(dòng)意圖，進(jìn)而影響康復(fù)訓(xùn)練的針對(duì)性。[0005]雖然一些康復(fù)設(shè)備具備簡(jiǎn)單的自動(dòng)化功能，但大多缺乏智能分析和動(dòng)態(tài)調(diào)整能力，無法根據(jù)患者實(shí)時(shí)的訓(xùn)練表現(xiàn)和身體狀態(tài)及時(shí)優(yōu)化訓(xùn)練方案?，F(xiàn)有的康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)在與患者的交互方面也存在不足，無法提供沉浸式的訓(xùn)練體驗(yàn)，難以激發(fā)患者的主動(dòng)參與意[0006]其次，現(xiàn)有的評(píng)估方法主要基于簡(jiǎn)單的量表和醫(yī)生的主觀判斷，缺乏客觀、全面、精準(zhǔn)的評(píng)估體系。這種評(píng)估方式無法準(zhǔn)確量化患者的康復(fù)進(jìn)展，不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)康復(fù)過程中的問題并調(diào)整訓(xùn)練策略，不利于患者獲得最佳的康復(fù)效果。例如，對(duì)于復(fù)雜的神經(jīng)肌肉功能恢復(fù)情況，現(xiàn)有的評(píng)估手段難以全面反映其恢復(fù)程度和存在的問題。發(fā)明內(nèi)容[0007]本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練方法及系統(tǒng)，通過融合先進(jìn)的人工智能算法、虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)采集與分析技[0008]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實(shí)施例提供如下技術(shù)方案：一種基于人工智能和[0009]S1、用戶佩戴智能穿戴設(shè)備，實(shí)時(shí)采集多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處9映射和預(yù)測(cè)性模擬；動(dòng)態(tài)調(diào)整；得到最終的特征矩陣H①;[0025]Wk∈RF2×da為鍵投影矩陣，將GCN特征投影到鍵空間，d是鍵的維度；多頭注意力機(jī)制最終的輸出結(jié)果，head為第i個(gè)單頭注意力計(jì)算的結(jié)果，C(head?,…,head)表示將h個(gè)單頭注意力計(jì)算結(jié)果head?到head?進(jìn)行拼接操作；h為頭的數(shù)量，個(gè)頭的查詢、鍵和值投影矩陣；[0044]解碼器生成未來預(yù)測(cè)S4+1+T:h=LSTM(S-=1,h2cC,c)確定性；[0050]Critic網(wǎng)絡(luò)用于評(píng)估狀態(tài)價(jià)值，指導(dǎo)量新舊策略之間的差異；[0056]計(jì)算優(yōu)勢(shì)估計(jì)?和回報(bào)R,=∑y?r?,其中T是軌跡數(shù)據(jù)中的最終時(shí)間步，回即時(shí)獎(jiǎng)勵(lì)；[0057]更新Critic網(wǎng)絡(luò)以最小化價(jià)值誤差，目標(biāo)函數(shù)為ζ(φ)=E,(V6(s,)-R)2],E表示關(guān)于時(shí)間步t的期望運(yùn)算，通過調(diào)整Critic網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)⑨,使得估計(jì)的狀態(tài)價(jià)值V(s)與實(shí)際的回報(bào)R相當(dāng)；[0062]所述訓(xùn)練場(chǎng)景由多個(gè)元素組成，每個(gè)元素用三維向量P=[xi,y;,z;]表示其在虛[0071]訓(xùn)練方案中規(guī)定第j個(gè)動(dòng)作的強(qiáng)度范圍,通過傳感器測(cè)量[0076]訓(xùn)練方案規(guī)定的總訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)為T,當(dāng)前已經(jīng)訓(xùn)練的時(shí)長(zhǎng)為T,訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)匹配指標(biāo)M動(dòng)作與訓(xùn)練方案存在偏差時(shí)，向智能穿戴設(shè)備下達(dá)控制指令或者干預(yù)信號(hào)，提供輔助力量或反饋信息對(duì)訓(xùn)練控制數(shù)據(jù)偏差進(jìn)行彌補(bǔ)。[0079]可選的，所述數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)同步用戶動(dòng)作，虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景根據(jù)用戶情況動(dòng)態(tài)[0080]S54、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶動(dòng)作數(shù)據(jù)和生理數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)字孿生模型，對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，利用融合后的特征向量更新數(shù)字孿生模型，數(shù)字孿生模型采用狀態(tài)空間模型描噪聲；通過不斷輸入新的融合數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)更新自身狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)與用戶動(dòng)作和生理狀態(tài)的同步；[0083]S55、綜合用戶的動(dòng)作特征和生理特征，評(píng)估用戶的訓(xùn)練狀態(tài)和疲勞程度，設(shè)定動(dòng)作完成度指標(biāo)C,采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法DTW計(jì)算實(shí)際動(dòng)作軌跡T與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作軌跡T,公式為,其中l(wèi)en表示軌跡的長(zhǎng)度，根據(jù)心率變異性、肌電信號(hào)特征和腦電信號(hào)特征評(píng)估用戶的疲勞程度；[0084]S56、根據(jù)用戶情況評(píng)估結(jié)果，制定虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景調(diào)整策略：若動(dòng)作完成度較低且[0085]S57、根據(jù)場(chǎng)景調(diào)整決策，通過三維建模技術(shù)對(duì)虛擬場(chǎng)景中的物體進(jìn)行參數(shù)調(diào)整或場(chǎng)景切換。[0086]可選的，所述根據(jù)用戶訓(xùn)練后的生理指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的孿生[0087]S61、根據(jù)生理指標(biāo)的正常范圍和康復(fù)目標(biāo)，對(duì)用戶的各個(gè)生理狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估得出生理指標(biāo)綜合得分S,;采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法DTW計(jì)算用戶實(shí)際動(dòng)作軌跡與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作軌跡的相似度，計(jì)算運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的綜合得分S;計(jì)算數(shù)字孿生模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的均方誤差，根據(jù)評(píng)估結(jié)果為孿生優(yōu)化分析結(jié)果設(shè)定得分S;[0088]S62、根據(jù)訓(xùn)練目標(biāo)側(cè)重，為生理指標(biāo)綜合得分、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)綜合得分和孿生優(yōu)化分析結(jié)果得分分別設(shè)定相應(yīng)的權(quán)重@p、①@,計(jì)算綜合效果得分S:[0090]S63、根據(jù)綜合得分S,設(shè)定相應(yīng)的得分閾值，將康復(fù)效果劃分為優(yōu)秀、良好、中等、較差的等級(jí)。[0091]可選的，所述向智能穿戴設(shè)備下達(dá)控制指令或者干預(yù)信號(hào)，所述干預(yù)信號(hào)生成步驟為：[0092]S531、利用智能穿戴設(shè)備上的干電極采集腦電信號(hào)，基于石墨烯的柔性電極采集肌電信號(hào)，對(duì)采集到的原始腦電和肌電信號(hào)進(jìn)行不限于濾波、放大的預(yù)處理；[0093]S532、運(yùn)用人工智能訓(xùn)練模型中的圖卷積網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等算法，對(duì)預(yù)處理后的腦電和肌電信號(hào)分別進(jìn)行特征提取，提取的特征包括但不限于信號(hào)的頻率、幅值、相位、時(shí)頻特征，計(jì)算腦電和肌電信號(hào)在不同頻段的能量分布、相關(guān)性系數(shù)指標(biāo)并繪制數(shù)據(jù)圖譜；[0094]S533、結(jié)合預(yù)先建立的正常生理狀態(tài)下腦電-肌電信號(hào)特征的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，將當(dāng)前提取的患者腦電-肌電信號(hào)特征與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)合患者的臨床癥狀、病史以及生理檢查結(jié)果，判斷神經(jīng)控制線路故障所在的特定神經(jīng)根位置和故障類型；[0095]S534、根據(jù)神經(jīng)控制線路故障的類型、位置和嚴(yán)重程度，確定時(shí)空電刺激信號(hào)的參數(shù)，采用微電流刺激技術(shù)，通過智能穿戴設(shè)備上的電極陣列，按照設(shè)定參數(shù)向特定神經(jīng)根發(fā)送時(shí)空電刺激信號(hào)；所述時(shí)空電刺激信號(hào)的參數(shù)包括但不限于刺激頻率、強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、脈沖波形以及刺激的空間分布。[0096]本發(fā)明還提出一種基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，包括：[0097]智能穿戴設(shè)備模塊，用于實(shí)時(shí)采集多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；所[0098]信號(hào)特征提取與融合模塊，將預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入到人工智能訓(xùn)練模型，提取多模態(tài)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，并采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制算法對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行融合處理；[0099]數(shù)字孿生模型構(gòu)建模塊，利用融合后提取的多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建患者的數(shù)字孿生模型，進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)映射和預(yù)測(cè)性模擬；[0100]訓(xùn)練方案生成模塊，根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)特征以及數(shù)字孿生模型的分析結(jié)果，結(jié)合用戶的康復(fù)目標(biāo)和身體狀態(tài)，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成定制訓(xùn)練方案；所述訓(xùn)練方案包括訓(xùn)[0101]康復(fù)訓(xùn)練模塊，根據(jù)生成的所述訓(xùn)練方案進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的動(dòng)作和生理狀態(tài)，數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)同步用戶動(dòng)作，虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景根據(jù)用戶情況動(dòng)態(tài)調(diào)整；[0102]康復(fù)結(jié)果評(píng)估模塊，根據(jù)用戶訓(xùn)練后的生理指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的孿生優(yōu)化分析結(jié)果，評(píng)估康復(fù)效果，將康復(fù)評(píng)估結(jié)果反饋給人工智能處理模型，進(jìn)一步優(yōu)化訓(xùn)練方案和數(shù)字孿生模型。[0103]本發(fā)明的上述技術(shù)方案的有益效果如下：[0104]1、本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集技術(shù)可全面獲取用戶腦電、肌電、生理特征和運(yùn)動(dòng)信號(hào)等信息。通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制算法，能深度融合這些數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)提取關(guān)鍵特征，挖掘不同患者的個(gè)體差異。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)字孿生模型的實(shí)時(shí)模擬和強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，為每位患者量身定制訓(xùn)練方案。訓(xùn)練過程中，數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)同步用戶狀態(tài)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法根據(jù)變化及時(shí)調(diào)整方案，確保訓(xùn)練精準(zhǔn)契合患者需求，提高康復(fù)效果。[0105]2、本發(fā)明通過虛擬現(xiàn)實(shí)交互模型為患者創(chuàng)造了豐富多樣、逼真的訓(xùn)練場(chǎng)景，使患者在訓(xùn)練時(shí)仿佛置身真實(shí)環(huán)境，極大提升了訓(xùn)練的趣味性和沉浸感。同時(shí)，系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)動(dòng)作并給予及時(shí)反饋，當(dāng)患者因正確動(dòng)作得到肯定和輔助時(shí)，會(huì)感受到進(jìn)步，從而增強(qiáng)康復(fù)信對(duì)動(dòng)作類型、強(qiáng)度、頻率和訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行全面監(jiān)控。一旦發(fā)現(xiàn)偏差，智能穿戴設(shè)備會(huì)立即發(fā)出控制指令或干預(yù)信號(hào)，如在用戶進(jìn)行力量訓(xùn)練動(dòng)作不規(guī)范時(shí)，及時(shí)提醒糾正，避免因錯(cuò)誤動(dòng)作導(dǎo)致肌肉、關(guān)節(jié)受傷。此外，通過綜合分析用戶動(dòng)作和生理特征，系統(tǒng)能準(zhǔn)確評(píng)估訓(xùn)練狀態(tài)和疲勞程度。當(dāng)判斷用戶疲勞時(shí)，虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景會(huì)自動(dòng)暫停訓(xùn)練或切換到放松場(chǎng)景，有效防止過度訓(xùn)練，保障了患者在康復(fù)訓(xùn)練過程中的安全。[0107]4、本發(fā)明從生理指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和數(shù)字孿生模型優(yōu)化分析結(jié)果三個(gè)維度評(píng)估康復(fù)效果。生理指標(biāo)反映身體機(jī)能恢復(fù)情況，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)體現(xiàn)動(dòng)作執(zhí)行規(guī)范程度，孿生優(yōu)化分析結(jié)果展示模型預(yù)測(cè)與實(shí)際的契合度，這種多維度評(píng)估避免了單一指標(biāo)的局限性，使評(píng)估結(jié)果更全面客觀，并根據(jù)訓(xùn)練目標(biāo)設(shè)定權(quán)重得出綜合效果得分，將康復(fù)效果劃分為不同等級(jí)，實(shí)現(xiàn)了量化評(píng)估，減少了人為評(píng)估的主觀性。根據(jù)評(píng)估結(jié)果，可明確問題所在，針對(duì)性調(diào)整訓(xùn)[0108]5、本發(fā)明針對(duì)肢體性疾病多源于神經(jīng)系統(tǒng)問題的情況，本發(fā)明采集腦電-肌電信號(hào)，運(yùn)用人工智能模型提取信號(hào)頻率、幅值等特征，結(jié)合臨床信息與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，準(zhǔn)確判斷神經(jīng)控制線路故障的位置和類型。根據(jù)故障情況，確定時(shí)空電刺激信號(hào)參數(shù)，通過智能穿戴設(shè)備向特定神經(jīng)根發(fā)送刺激信號(hào)，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的神經(jīng)系統(tǒng)康復(fù)理療。這一過程能夠從根源上促進(jìn)肢體功能恢復(fù)，提高康復(fù)治療的精準(zhǔn)性和有效性，為神經(jīng)系統(tǒng)受損患者的康復(fù)提供了更有力的支持。附圖說明[0109]圖1為本發(fā)明的基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練方法流程圖；[0110]圖2為本發(fā)明的基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)模塊原理框圖；[0111]圖3為本發(fā)明的基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)硬件原理框圖。具體實(shí)施方式[0112]為使本發(fā)明要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合附圖及具體實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述。[0113]如圖1所示，本發(fā)明一種基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練方法，包括：[0114]S1、用戶佩戴智能穿戴設(shè)備，實(shí)時(shí)采集多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處心率、體溫等生理特征信號(hào)以及關(guān)節(jié)運(yùn)動(dòng)信號(hào)。同時(shí)，除了采集，智能穿戴設(shè)備還包括基于[0115]S2、將預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入到人工智能訓(xùn)練模型，提取多模態(tài)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，并采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制算法對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行融合處理。模型運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法提取關(guān)鍵特征，接著利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)捕捉數(shù)據(jù)間的拓?fù)潢P(guān)系，結(jié)合注意力機(jī)制算法聚焦重要特征，實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度融合，挖掘數(shù)據(jù)潛在價(jià)值。[0116]S3、利用融合后提取的多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建患者的數(shù)字孿生模型，進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)映射和預(yù)測(cè)性模擬。該模型能實(shí)時(shí)映射患者的生理-運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，通過狀態(tài)空間模型和Seq2Seq模型，對(duì)患者未來狀態(tài)進(jìn)行動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)性模擬，輔助康復(fù)進(jìn)程分析。[0117]S4、根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)特征以及數(shù)字孿生模型的分析結(jié)果，結(jié)合用戶的康復(fù)目標(biāo)和身體狀態(tài)，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成定制訓(xùn)練方案；所述訓(xùn)練方案包括訓(xùn)練內(nèi)容、難度級(jí)別、訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)參數(shù)。依據(jù)融合數(shù)據(jù)特征、數(shù)字孿生模型的分析結(jié)果，綜合考量用戶康復(fù)目標(biāo)和當(dāng)前身體狀態(tài)，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法不斷優(yōu)化策略。生成包含針對(duì)性訓(xùn)練內(nèi)容、適配難度級(jí)別以及合理訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)參數(shù)的定制訓(xùn)練方案，確保訓(xùn)練的科學(xué)性與有效性。[0118]S5、用戶進(jìn)入虛擬現(xiàn)實(shí)交互模型，根據(jù)生成的所述訓(xùn)練方案進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練，實(shí)時(shí)監(jiān)判斷身體的代謝狀態(tài)和疲勞程度。脈搏傳感器則通過感知?jiǎng)用}血管的搏動(dòng)來獲取脈搏信[0133]S24、通過多個(gè)獨(dú)立的單頭注意力計(jì)算并行處理數(shù)據(jù)，從不同的表示子空間中捕捉數(shù)據(jù)的多種特征和關(guān)系：多頭注意力機(jī)制最終的輸出結(jié)果，head為第i個(gè)單頭注意力計(jì)算的結(jié)果，C(head?,…,head?)表示將h個(gè)單頭注意力計(jì)算結(jié)果head?到head進(jìn)行拼接操作；h為頭的數(shù)量，W?∈Rha,xF()用于拼接結(jié)果的線性變換矩陣，將多頭注意力的輸出映射回與GCN特征相同的維度空間；[0136]S25、將多頭注意力機(jī)制的輸出與GCN提取的特征進(jìn)行融合，得到最終的融合特征，采用加權(quán)求和的方式進(jìn)行融合：[0138]其中，H為最終得到的融合特征，是將圖卷積網(wǎng)絡(luò)GCN提取的特征與多頭注意力機(jī)制的輸出特征進(jìn)行融合后的結(jié)果，HAttention=MultiHead(H②)為多頭注意力機(jī)制的輸出，α[0139]多模態(tài)數(shù)據(jù)包含腦電、肌電、生理特征和運(yùn)動(dòng)信號(hào)等多種類型，每種數(shù)據(jù)都從不同角度反映用戶的身體狀態(tài)。通過提取關(guān)鍵特征，能夠去除冗余信息，聚焦于對(duì)康復(fù)訓(xùn)練有重要價(jià)值的信息。例如，腦電信號(hào)中的特定頻段信號(hào)可能與運(yùn)動(dòng)意圖緊密相關(guān)，提取這些關(guān)鍵特征能更精準(zhǔn)地捕捉用戶的運(yùn)動(dòng)意圖。圖卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制算法的運(yùn)用，可挖掘不同模態(tài)數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系，提升特征表達(dá)能力，使模型能更全面、深入地理解用戶的身體狀態(tài)。通過分析融合后的特征，結(jié)合數(shù)字孿生模型的預(yù)測(cè)結(jié)果、用戶康復(fù)目標(biāo)和身體狀態(tài)，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成的訓(xùn)練方案能更貼合患者實(shí)際需求。比如，若融合特征顯示患者某塊肌肉力量較弱且運(yùn)動(dòng)協(xié)調(diào)性差，訓(xùn)練方案就能針對(duì)性地增加該肌肉的力量訓(xùn)練和協(xié)調(diào)性訓(xùn)練內(nèi)容，并合理調(diào)整難度級(jí)別和訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)。[0140]不同患者的康復(fù)需求和身體狀況差異較大，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合處理能充分考慮這些個(gè)體差異。通過對(duì)每個(gè)患者多模態(tài)數(shù)據(jù)的獨(dú)特分析，系統(tǒng)可以為其量身定制康復(fù)訓(xùn)練方案，避免“一刀切”的訓(xùn)練模式。融合后的多模態(tài)數(shù)據(jù)特征為構(gòu)建數(shù)字孿生模型提供了更豐富、準(zhǔn)確的信息，使模型能更精確地實(shí)時(shí)映射患者的生理-運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，進(jìn)行更可靠的預(yù)測(cè)性模[0156]預(yù)測(cè)性模擬是數(shù)字孿生模型的重要功能，通過對(duì)患者當(dāng)前狀態(tài)的持續(xù)監(jiān)測(cè)和分安全與有效。[0167]計(jì)算優(yōu)勢(shì)估計(jì)A和回報(bào)R,=∑?y?-r;,其中T是軌跡數(shù)據(jù)中的最終時(shí)間步，回關(guān)于時(shí)間步t的期望運(yùn)算，通過調(diào)整Critic網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)9,使得估計(jì)的狀態(tài)價(jià)值V(s)與實(shí)際的回報(bào)R相當(dāng)；[0173]強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通過不斷試錯(cuò)和學(xué)習(xí)，能夠在眾多可能的訓(xùn)練方案中找到最優(yōu)解。的利用。[0174]本實(shí)施例中，所述用戶進(jìn)入虛擬現(xiàn)實(shí)交互模型，根據(jù)生成的所述訓(xùn)練方案進(jìn)行康[0176]所述訓(xùn)練場(chǎng)景由多個(gè)元素組成，每個(gè)元素用三維向量P?=[x,,yi,z;]表示其在虛型函數(shù)；[0182]動(dòng)作類型匹配，設(shè)訓(xùn)練方案中指定的動(dòng)作類型集合為A=[A?,A?,…,A],m為動(dòng)作動(dòng)作類型匹配度為訓(xùn)練方案中規(guī)定第j個(gè)動(dòng)作的強(qiáng)度范圍1,,rm×],通過傳感器測(cè)量得到用戶實(shí)際[0187]訓(xùn)練方案中指定的動(dòng)作目標(biāo)頻率為f,在時(shí)間區(qū)間[t?,t?]內(nèi)，用戶執(zhí)行動(dòng)作的次數(shù)為N,則實(shí)際動(dòng)作頻率.,動(dòng)作頻率匹配誤差E為：[0190]訓(xùn)練方案規(guī)定的總訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)為T,當(dāng)前已經(jīng)訓(xùn)練的時(shí)長(zhǎng)為T,訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)匹配指標(biāo)M動(dòng)作與訓(xùn)練方案存在偏差時(shí)，向智能穿戴設(shè)備下達(dá)控制指令或者干預(yù)信號(hào)，提供輔助力量或反饋信息對(duì)訓(xùn)練控制數(shù)據(jù)偏差進(jìn)行彌補(bǔ)。[0193]傳統(tǒng)的康復(fù)訓(xùn)練往往單調(diào)乏味，容易使患者產(chǎn)生厭煩情緒，影響訓(xùn)練的積極性和依從性。而虛擬現(xiàn)實(shí)交互模型能夠創(chuàng)建豐富多樣、生動(dòng)逼真的虛擬場(chǎng)景，如模擬戶外行走、體育競(jìng)技等。患者在這樣的場(chǎng)景中進(jìn)行訓(xùn)練，仿佛置身于真實(shí)的環(huán)境中，能夠極大地提高訓(xùn)練的趣味性，吸引患者主動(dòng)參與訓(xùn)練，從而增加訓(xùn)練的時(shí)長(zhǎng)和頻率，提升康復(fù)效果。根據(jù)前期生成的定制訓(xùn)練方案，虛擬現(xiàn)實(shí)交互模型可以精確地調(diào)整訓(xùn)練內(nèi)容和難度。例如，對(duì)于需要進(jìn)行手部精細(xì)動(dòng)作訓(xùn)練的患者，虛擬場(chǎng)景中可以設(shè)置各種不同難度的手部操作任務(wù)，如拾取小物件、擰螺絲等，并根據(jù)患者的實(shí)際表現(xiàn)實(shí)時(shí)調(diào)整任務(wù)的難度和要求，確保訓(xùn)練方案能夠得到準(zhǔn)確執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化和精準(zhǔn)化的康復(fù)訓(xùn)練。由于定制的康復(fù)訓(xùn)練方案是基于用戶的身體狀況、康復(fù)目標(biāo)等多方面因素精心設(shè)計(jì)的。還通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和對(duì)比，及時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶在訓(xùn)練過程中是否按照方案要求進(jìn)行動(dòng)作。例如，如果訓(xùn)練方案要求用戶以特定的速度和幅度進(jìn)行肢體伸展動(dòng)作，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)時(shí)判斷用戶的動(dòng)作是否達(dá)標(biāo)。若不匹配，可及時(shí)提醒用戶調(diào)整，從而保證訓(xùn)練方案能夠得到準(zhǔn)確執(zhí)行。[0194]用戶的身體狀態(tài)和康復(fù)進(jìn)展是動(dòng)態(tài)變化的。監(jiān)測(cè)到的動(dòng)作與訓(xùn)練方案要求的匹配程度數(shù)據(jù)，可以反映出當(dāng)前訓(xùn)練方案是否仍然適合用戶。如果發(fā)現(xiàn)用戶長(zhǎng)期無法達(dá)到訓(xùn)練方案中的動(dòng)作要求，可能意味著方案的難度過高；反之，如果用戶輕松完成動(dòng)作且匹配程度很高，可能需要適當(dāng)增加訓(xùn)練難度。根據(jù)這些反饋，康復(fù)團(tuán)隊(duì)能夠及時(shí)、科學(xué)地調(diào)整訓(xùn)練方案，使其始終貼合用戶的實(shí)際情況，更好地促進(jìn)康復(fù)進(jìn)程。同時(shí)，不正確的訓(xùn)練動(dòng)作可能會(huì)導(dǎo)致用戶受傷，尤其是在康復(fù)訓(xùn)練中，用戶的身體往往較為脆弱。實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和對(duì)比動(dòng)作匹配程度，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)用戶動(dòng)作中的錯(cuò)誤或不規(guī)范之處。比如，當(dāng)用戶進(jìn)行力量訓(xùn)練時(shí)，若動(dòng)作姿勢(shì)不正確，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠及時(shí)察覺并提醒糾正，避免因錯(cuò)誤動(dòng)作對(duì)肌肉、關(guān)節(jié)等造成不必要的損傷，保障用戶在訓(xùn)練過程中的安全。[0195]通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)這些方面的匹配結(jié)果，一旦發(fā)現(xiàn)偏差就及時(shí)干預(yù)，能確保用戶的訓(xùn)練始終朝著預(yù)定方向進(jìn)行。例如，若訓(xùn)練方案要求用戶進(jìn)行特定頻率的手部抓握動(dòng)作，當(dāng)監(jiān)測(cè)到實(shí)際動(dòng)作頻率不符時(shí)，智能穿戴設(shè)備提供的輔助或反饋可幫助用戶調(diào)整，使訓(xùn)練更精準(zhǔn)有效，提高康復(fù)效果。錯(cuò)誤或不恰當(dāng)?shù)膭?dòng)作類型、過大的動(dòng)作強(qiáng)度、不合理的動(dòng)作頻率以及不適宜的訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)，都可能增加用戶在康復(fù)訓(xùn)練中受傷的風(fēng)險(xiǎn)。及時(shí)下達(dá)控制指令或干預(yù)信號(hào)，能在用戶動(dòng)作出現(xiàn)偏差時(shí)迅速調(diào)整，避免因錯(cuò)誤動(dòng)作導(dǎo)致的肌肉拉傷、關(guān)節(jié)扭傷等損傷。比如，當(dāng)用戶動(dòng)作強(qiáng)度超出方案設(shè)定且可能對(duì)身體造成負(fù)擔(dān)時(shí)，智能穿戴設(shè)備給予輔助力量限制強(qiáng)度，保護(hù)用戶身體安全。每個(gè)用戶的身體條件和康復(fù)進(jìn)程都有所不同，且在訓(xùn)練過程中身體狀態(tài)還會(huì)不斷變化。該機(jī)制能夠根據(jù)用戶實(shí)時(shí)的動(dòng)作情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，提供個(gè)性化的支持。例如，隨著康復(fù)的推進(jìn)，用戶身體機(jī)能有所提升，原有的訓(xùn)練方案可能需要微調(diào)，此時(shí)通過對(duì)動(dòng)作與方案的匹配監(jiān)測(cè)，能及時(shí)發(fā)現(xiàn)并作出相應(yīng)調(diào)整，使訓(xùn)練方案始終貼合用戶的實(shí)際情況，持續(xù)促進(jìn)康復(fù)。當(dāng)用戶在訓(xùn)練中得到及時(shí)且準(zhǔn)確的反饋和輔助，能夠更輕松地完成訓(xùn)練動(dòng)作，感受到自己的進(jìn)步。這種積極的體驗(yàn)有助于提升用戶對(duì)康復(fù)訓(xùn)練的信心和積極性，增強(qiáng)他們堅(jiān)持訓(xùn)練的意愿。例如，對(duì)于因傷病導(dǎo)致動(dòng)作能力受限的用戶，智能穿戴設(shè)備提供的輔助力量能幫助他們完成原本難以完成的動(dòng)作，讓用戶看到自己的努力有成效，從而更主動(dòng)地參與訓(xùn)練。[0196]本實(shí)施例中，所述數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)同步用戶動(dòng)作，虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景根據(jù)用戶情況[0197]S54、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶動(dòng)作數(shù)據(jù)和生理數(shù)據(jù)傳輸?shù)綌?shù)字孿生模型，對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，利用融合后的特征向量更新數(shù)字孿生模型，數(shù)字孿生模型采用狀態(tài)空間模型描噪聲；通過不斷輸入新的融合數(shù)據(jù)，數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)更新自身狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)與用戶動(dòng)作和生理狀態(tài)的同步；[0200]S55、綜合用戶的動(dòng)作特征和生理特征，評(píng)估用戶的訓(xùn)練狀態(tài)和疲勞程度，設(shè)定動(dòng)作完成度指標(biāo)C,采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法DTW計(jì)算實(shí)際動(dòng)作軌跡T與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作軌跡T,公式為,其中l(wèi)en表示軌跡的長(zhǎng)度，根據(jù)心率變異性、肌電信號(hào)特征和腦電信號(hào)特征評(píng)估用戶的疲勞程度；[0201]S56、根據(jù)用戶情況評(píng)估結(jié)果，制定虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景調(diào)整策略：若動(dòng)作完成度較低且[0202]S57、根據(jù)場(chǎng)景調(diào)整決策，通過三維建模技術(shù)對(duì)虛擬場(chǎng)景中的物體進(jìn)行參數(shù)調(diào)整或場(chǎng)景切換。[0203]每個(gè)用戶的身體狀況、康復(fù)進(jìn)度和反應(yīng)能力都有所不同。數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)同步用戶動(dòng)作，能夠精準(zhǔn)捕捉這些個(gè)體差異，虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景據(jù)此動(dòng)態(tài)調(diào)整，可針對(duì)不同用戶提供定制化的訓(xùn)練環(huán)境和任務(wù)，讓訓(xùn)練方案更貼合個(gè)人實(shí)際情況，滿足個(gè)性化康復(fù)需求，提升康復(fù)效果。實(shí)時(shí)同步和動(dòng)態(tài)調(diào)整使得用戶在虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的體驗(yàn)更加真實(shí)和流暢。當(dāng)場(chǎng)景能及時(shí)響應(yīng)自身動(dòng)作和狀態(tài)變化時(shí)，用戶更容易沉浸其中，減少對(duì)康復(fù)訓(xùn)練的抵觸情緒。例如，模擬戶外登山場(chǎng)景可根據(jù)用戶的疲勞程度調(diào)整坡度和風(fēng)景，增加訓(xùn)練的趣味性，提高用戶主動(dòng)參與訓(xùn)練的積極性。通過實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶動(dòng)作和身體狀態(tài)，數(shù)字孿生模型可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的危險(xiǎn)情況，如動(dòng)作過度、身體疲勞等。虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景據(jù)此動(dòng)態(tài)調(diào)整，比如降低訓(xùn)練難度、暫停訓(xùn)練或提供輔助提示，避免用戶因訓(xùn)練不當(dāng)而受傷，為康復(fù)訓(xùn)練提供安全保障。[0204]本實(shí)施例中，所述根據(jù)用戶訓(xùn)練后的生理指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的[0205]S61、根據(jù)生理指標(biāo)的正常范圍和康復(fù)目標(biāo)，對(duì)用戶的各個(gè)生理狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估得出生理指標(biāo)綜合得分S,;采用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法DTW計(jì)算用戶實(shí)際動(dòng)作軌跡與標(biāo)準(zhǔn)動(dòng)作軌跡的相似度，計(jì)算運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)的綜合得分S;計(jì)算數(shù)字孿生模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的均方誤差，根據(jù)評(píng)估結(jié)果為孿生優(yōu)化分析結(jié)果設(shè)定得分S;[0206]S62、根據(jù)訓(xùn)練目標(biāo)側(cè)重，為生理指標(biāo)綜合得分、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)綜合得分和孿生優(yōu)化分析結(jié)果得分分別設(shè)定相應(yīng)的權(quán)重@p、①@,計(jì)算綜合效果得分S:[0208]S63、根據(jù)綜合得分S,設(shè)定相應(yīng)的得分閾值，將康復(fù)效果劃分為優(yōu)秀、良好、中等、較差的等級(jí)。[0209]本步驟從生理指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及數(shù)字孿生模型優(yōu)化分析結(jié)果多個(gè)維度入手。生理指標(biāo)反映身體機(jī)能恢復(fù)情況，運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)體現(xiàn)動(dòng)作執(zhí)行的規(guī)范程度，孿生優(yōu)化分析結(jié)果展示模型對(duì)康復(fù)過程的預(yù)測(cè)與實(shí)際的契合度。多維度評(píng)估避免了單一指標(biāo)的局限性，使評(píng)估結(jié)果更全面客觀地反映康復(fù)訓(xùn)練的效果。利用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法(DTW)、計(jì)算均方誤差等具體算法，分別對(duì)不同數(shù)據(jù)計(jì)算綜合得分，并通過設(shè)定權(quán)重得出綜合效果得分。這種量化方式使評(píng)估更具科學(xué)性和準(zhǔn)確性，減少了人為評(píng)估的主觀性和模糊性。明確得分和等級(jí)劃分，若康復(fù)效果較差，可依據(jù)各維度得分情況，判斷是生理機(jī)能恢復(fù)緩慢、動(dòng)作執(zhí)行不規(guī)范還是模型預(yù)測(cè)存在偏差等問題，從而有針對(duì)性地調(diào)整訓(xùn)練方案，提升后續(xù)康復(fù)訓(xùn)練的有效性。對(duì)數(shù)字孿生模型預(yù)測(cè)值與實(shí)際值的均方誤差評(píng)估，有助于發(fā)現(xiàn)模型存在的缺陷，通過不斷對(duì)比[0210]本實(shí)施例中，所述向智能穿戴設(shè)備下達(dá)控制指令或者干預(yù)信號(hào)，所述干預(yù)信號(hào)生[0211]S531、利用智能穿戴設(shè)備上的干電極采集腦電信號(hào)，基于石墨烯的柔性電極采集肌電信號(hào)，對(duì)采集到的原始腦電和肌電信號(hào)進(jìn)行不限于濾波、放大的預(yù)處理；[0212]S532、運(yùn)用人工智能訓(xùn)練模型中的圖卷積網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等算法，對(duì)預(yù)處理后的腦電和肌電信號(hào)分別進(jìn)行特征提取，提取的特征包括但不限于信號(hào)的頻率、幅值、相位、時(shí)頻特征，計(jì)算腦電和肌電信號(hào)在不同頻段的能量分布、相關(guān)性系數(shù)指標(biāo)并繪制數(shù)據(jù)圖譜；[0213]S533、結(jié)合預(yù)先建立的正常生理狀態(tài)下腦電-肌電信號(hào)特征的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，將當(dāng)前提取的患者腦電-肌電信號(hào)特征與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)合患者的臨床癥狀、病史以及生理檢查結(jié)果，判斷神經(jīng)控制線路故障所在的特定神經(jīng)根位置和故障類型；[0214]S534、根據(jù)神經(jīng)控制線路故障的類型、位置和嚴(yán)重程度，確定時(shí)空電刺激信號(hào)的參數(shù)，采用微電流刺激技術(shù)，通過智能穿戴設(shè)備上的電極陣列，按照設(shè)定參數(shù)向特定神經(jīng)根發(fā)送時(shí)空電刺激信號(hào)；所述時(shí)空電刺激信號(hào)的參數(shù)包括但不限于刺激頻率、強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、脈沖波形以及刺激的空間分布。[0215]在人體康復(fù)訓(xùn)練恢復(fù)中，不僅僅要通過動(dòng)作訓(xùn)練、肌肉訓(xùn)練來實(shí)現(xiàn)肢體康復(fù)，更深層次要實(shí)現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)的康復(fù)訓(xùn)練，因?yàn)楹芏嘀w性疾病源頭再神經(jīng)系統(tǒng)中。本發(fā)明基于采集腦電-肌電信號(hào)，并采用人工智能模型對(duì)預(yù)處理后的腦電和肌電信號(hào)分別進(jìn)行特征提取，提取的特征包括但不限于信號(hào)的頻率、幅值、相位、時(shí)頻特征，結(jié)合預(yù)先建立的正常生理狀態(tài)下腦電-肌電信號(hào)特征的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)，將當(dāng)前提取的患者腦電-肌電信號(hào)特征與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行對(duì)比，結(jié)合患者的臨床癥狀、病史以及生理檢查結(jié)果，判斷神經(jīng)控制線路故障所在的特定神經(jīng)根位置和故障類型，根據(jù)神經(jīng)控制線路故障的類型、位置和嚴(yán)重程度，并定向向特定神經(jīng)根發(fā)送時(shí)空電刺激信號(hào)，可以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的神經(jīng)系統(tǒng)康復(fù)理療。[0216]如圖2所示，本發(fā)明還提出一種基于人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)的智能康復(fù)訓(xùn)練系統(tǒng)，包[0217]智能穿戴設(shè)備模塊101,用于實(shí)時(shí)采集多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)所述多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處[0218]信號(hào)特征提取與融合模塊102,將預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入到人工智能訓(xùn)練模型，提取多模態(tài)數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵特征，并采用圖卷積網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制算法對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行融合處理；[0219]數(shù)字孿生模型構(gòu)建模塊103,利用融合后提取的多模態(tài)數(shù)據(jù)特征，構(gòu)建患者的數(shù)字孿生模型，進(jìn)行實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)映射和預(yù)測(cè)性模擬；[0220]訓(xùn)練方案生成模塊104,根據(jù)融合后的數(shù)據(jù)特征以及數(shù)字孿生模型的分析結(jié)果，結(jié)合用戶的康復(fù)目標(biāo)和身體狀態(tài)，利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法生成定制訓(xùn)練方案；所述訓(xùn)練方案包括[0221]康復(fù)訓(xùn)練模塊105,根據(jù)生成的所述訓(xùn)練方案進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶的動(dòng)作和生理狀態(tài)，數(shù)字孿生模型實(shí)時(shí)同步用戶動(dòng)作，虛擬現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景根據(jù)用戶情況動(dòng)態(tài)調(diào)整；[0222]康復(fù)結(jié)果評(píng)估模塊106,根據(jù)用戶訓(xùn)練后的生理指標(biāo)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)以及多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的孿生優(yōu)化分析結(jié)果，評(píng)估康復(fù)效果，將康復(fù)評(píng)估結(jié)果反饋給人工智能處理模型，進(jìn)一步優(yōu)化訓(xùn)練方案和數(shù)字孿生模型。理特征和運(yùn)動(dòng)信號(hào)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，將信號(hào)通過數(shù)據(jù)采集卡或者其他通信模塊發(fā)送到計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)通過人工智能算法模型對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取和分析，然后通過數(shù)字孿生模型、虛擬現(xiàn)實(shí)模型等實(shí)現(xiàn)上述處理過程，最終計(jì)算機(jī)向牽引設(shè)備、助力設(shè)備、神經(jīng)刺激設(shè)備、按摩設(shè)備發(fā)出對(duì)應(yīng)康復(fù)訓(xùn)練的控制指令和電刺激發(fā)生控制信號(hào)，通過訓(xùn)練方案的對(duì)應(yīng)策略對(duì)患者進(jìn)行康復(fù)訓(xùn)練。其中采集人體的腦電、肌電、生理特征和運(yùn)動(dòng)信號(hào)的部件佩戴在要將肢體部位固定在其訓(xùn)練部件上。[0224]綜上，本發(fā)明通過多模態(tài)數(shù)據(jù)采集技術(shù)可全面獲取用戶腦電、肌電、生理特征和運(yùn)動(dòng)信號(hào)等信息。通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制算法，能深度融合這些數(shù)據(jù)，精準(zhǔn)提取關(guān)鍵特征，挖掘不同患者的個(gè)體