基于可穿戴设备的智能康复技术研究

针对目前康复领域中存在的康复评估和康复训练辅助系统缺乏、运动功能评估与实时反馈不足等问题，本课题将基于可穿戴设备的多模态数据采集，结合深度学习和人工智能算法，研究智能康复系统的关键问题。 开展为期 6 个月的前瞻性观察性研究，招募不同年龄段、不同类型运动功能障碍的患者，采集这些患者在评估和训练过程中的数据，用于完成智能康复模型的建立和优化。该研究还将探索如何将这些系统与现有临床治疗流程结合，提高康复治疗的质量和效率。采集患者在临床康复过程中（包括康复评估，康复训练，其他日常生活）的多模态运动数据，包括运动数据，表面肌电数据，心脑电数据，视频数据。利用多模态数据完成智能康复系统各个部分的模型建立，并且验证模型的有效性和安全性，进一步优化智能康复算法，验证其在实际临床环境中的可行性和优势，推动研究成果的临床转化和应用。