本发明涉及康复评估，尤其涉及老年人腿部术后康复评估方法及系统。
背景技术：
1、康复评估技术领域涉及采用各种方法和系统来监测、评估和促进个体在医疗干预后的恢复进程。在老年人腿部术后康复评估的背景下，该领域特别关注于老年患者腿部手术后的恢复情况，包括肌肉和骨骼的功能恢复、疼痛管理以及整体活动能力的提升。这一领域集成了医疗诊断、物理治疗、生物力学和数据分析等多种学科，目的是提供全面、客观的恢复评估。
2、老年人腿部术后康复评估方法是一种旨在监测和评估老年患者在腿部手术后康复进程的方法。该方法的核心目的是确保患者能够安全、有效地恢复腿部功能，减少术后并发症的风险，并促进生活质量的提高。此方法的效果体现在患者恢复速度的加快、术后疼痛的减轻，以及日常活动能力的改善上。
3、虽然现有技术在老年人腿部术后康复评估方面取得了一定的效果，但在实时数据分析的灵敏度和深度方面，仍存在不足。导致在迅速捕捉和响应康复过程中微小变化的能力上的局限，尤其是在处理动态的步态和压力分布数据时。此外，现有方法在解析康复数据的复杂关系，特别是识别腿部运动恢复中的关键变量和统计模式方面的细致度不足，导致康复策略不够精确和个性化。在空间动作分析和优化方面，传统技术也显示出局限性，尤其是在评估和调整康复训练中的动作细节方面，影响康复练习的效率和运动模式的精准度。对于时间序列数据的挖掘和模式识别能力，现有技术同样不足以准确预测康复进程中的关键转折点，进而影响康复建议的及时调整。
技术实现思路
1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的老年人腿部术后康复评估方法及系统。
2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：老年人腿部术后康复评估方法，包括以下步骤，
3、s1：基于老年人腿部术后的康复数据，采用事件关联分析算法，对步态分析和压力分布数据进行实时监测，同时运用动态回馈调整策略，根据监测数据调整治疗计划，生成实时康复数据流分析结果；
4、s2：基于所述实时康复数据流分析结果，采用数据统计分析法，进行腿部运动数据的分析，并通过主成分分析和聚类分析，识别康复进程中的关键统计模式和变量关系，生成关键变量关系识别结果；
5、s3：基于所述关键变量关系识别结果，采用几何拓扑映射法，对腿部康复训练中的空间动作进行分析，包括评估患者的运动模式和康复动作的空间分布特性，并运用优化算法对训练建议进行优化，生成优化的腿部动作建议。
6、s4：基于所述实时康复数据流分析结果，采用时间序列分析技术，分析腿部运动和生理数据的时间序列，并利用自回归移动平均模型，识别康复过程中的关键转折点，生成康复进程关键转折点分析结果；
7、s5：基于所述康复进程关键转折点分析结果，采用高斯马尔科夫随机场模型，对腿部术后的康复过程进行模型构造与参数估计，并探究康复路径中的不确定性和变异性，生成腿部术后康复随机场模型；
8、s6：基于所述腿部术后康复随机场模型，采用贝叶斯网络分析方法，进行预测模型的初步设计，分析康复过程中的数据，包括生理指标、康复活动的频率和强度，并预测康复结果，生成康复效果动态预测模型；
9、s7：基于所述实时康复数据流分析结果、关键变量关系识别结果、优化的腿部动作建议、康复进程关键转折点分析结果、腿部术后康复随机场模型、康复效果动态预测模型，采用多维度数据整合分析方法，进行全部关键数据的整合，结合预测模型，为医疗团队提供决策支持，生成综合康复结果。
10、本发明改进有，所述实时康复数据流分析结果包括步态稳定性指标、压力分布偏差程度、治疗计划调整的参数，所述关键变量关系识别结果包括运动幅度与恢复速度的关联性、关节活动度与疼痛感知的关联、康复效率与生理指标的关系，所述优化的腿部动作建议包括个性化的运动范围设置、康复动作的频率和时长、运动模式的空间精度优化，所述康复进程关键转折点分析结果包括关键恢复阶段的标识、康复速度变化的关键时点、治疗响应的变化点，所述腿部术后康复随机场模型包括康复路径的分支预测、康复进程中的潜在风险点、治疗效果的变异性范围，所述康复效果动态预测模型包括康复结果的概率分布、关键生理指标的长期趋势预测、康复活动的效果评估，所述综合康复结果包括数据驱动的治疗计划优化建议、预测模型与康复数据的对比分析、康复效果的综合风险评估。
11、本发明改进有，基于老年人腿部术后的康复数据，采用事件关联分析算法，对步态分析和压力分布数据进行实时监测，同时运用动态回馈调整策略，根据监测数据调整治疗计划，生成实时康复数据流分析结果的具体步骤如下，
12、s101：基于老年人腿部术后的康复数据，采用apriori算法，通过分析数据项间的模式，寻找步态数据中的关联规则，进行步态模式的分析，同时应用自回归模型，对步态数据进行时间序列分析，分析步态数据随时间的变化趋势，生成步态模式分析结果；
13、s102：基于所述步态模式分析结果，采用多元线性回归分析，通过探索压力分布数据与步态模式之间的关联性，对压力分布数据进行分析，同时利用流数据挖掘算法，对实时的压力分布数据进行持续跟踪和分析，生成压力分布监测结果；
14、s103：基于所述压力分布监测结果，采用模型预测控制，通过建立动态模型，进行未来状态的预测，并对治疗计划进行实时调整，同时结合自适应神经模糊推理方法，分析治疗计划与康复数据间的关联性，生成治疗计划优化建议；
15、s104：基于所述治疗计划优化建议，再次采用apriori算法和自回归模型，对所述治疗计划与实时康复数据进行分析，选定治疗计划的优化点，生成实时康复数据流分析结果。
16、本发明改进有，基于所述实时康复数据流分析结果，采用数据统计分析法，进行腿部运动数据的分析，并通过主成分分析和聚类分析，识别康复进程中的关键统计模式和变量关系，生成关键变量关系识别结果的具体步骤如下，
17、s201：基于所述实时康复数据流分析结果，采用自回归移动平均模型，通过对时间序列数据的自回归和移动平均部分进行建模，分析腿部运动数据的历史趋势和模式，生成时间序列趋势分析结果；
18、s202：基于所述时间序列趋势分析结果，采用主成分分析，通过计算数据集的协方差矩阵，提取关键成分揭示数据的内部结构，并对腿部运动数据进行分析，生成主成分结构分析结果；
19、s203：基于所述主成分结构分析结果，采用k-均值聚类算法，通过计算数据点与聚类中心的距离，并分配至邻近的聚类，同时对腿部运动数据进行模式和趋势的识别，生成运动模式聚类结果；
20、s204：基于所述运动模式聚类结果，采用多维尺度分析方法，通过融合时间序列分析的动态趋势和主成分分析的结构特征，对康复进程中的关键统计模式和变量关系进行识别，结合k-均值聚类算法的模式分组，对关系进行分类和解释，生成关键变量关系识别结果。
21、本发明改进有，基于所述关键变量关系识别结果，采用几何拓扑映射法，对腿部康复训练中的空间动作进行分析，包括评估患者的运动模式和康复动作的空间分布特性，并运用优化算法对训练建议进行优化，生成优化的腿部动作建议的具体步骤如下，
22、s301：基于所述关键变量关系识别结果，采用拓扑数据分析方法，通过构建vietoris-rips复形表示腿部运动数据的结构，并利用持续同调理论识别数据中的空间模式，生成空间运动模式识别结果；
23、s302：基于所述空间运动模式识别结果，采用时间序列聚类分析，通过比较时间序列数据中多时间点的相似性，利用动态时间弯曲技术对患者的运动模式进行分组和评估，生成运动模式分类结果；
24、s303：基于所述运动模式分类结果，采用遗传算法，通过模拟生物进化中的选择、交叉和变异机制，对康复训练建议中的参数进行迭代优化，进行训练组合的寻优操作，生成训练建议优化结果；
25、s304：基于所述训练建议优化结果，采用动态行为建模与模拟方法，通过建立腿部运动的数学模型并模拟训练建议在多种条件下的表现，评估其对运动的适应性和有效性，生成优化的腿部动作建议。
26、本发明改进有，基于所述实时康复数据流分析结果，采用时间序列分析技术，分析腿部运动和生理数据的时间序列，并利用自回归移动平均模型，识别康复过程中的关键转折点，生成康复进程关键转折点分析结果的具体步骤如下，
27、s401：基于所述实时康复数据流分析结果，采用统计时间序列分析，通过对时间序列进行自回归模型的拟合，利用过去的数据点预测未来的值，对数据的发展规律和周期性特征进行分析，生成趋势和周期性分析结果；
28、s402：基于所述趋势和周期性分析结果，采用差分自回归滑动平均模型，通过对时间序列数据进行差分处理，消除非平稳性，并对关键模式和趋势进行提取与分析，生成关键模式和趋势识别结果；
29、s403：基于所述关键模式和趋势识别结果，采用指数平滑法，通过对时间序列数据新的观测值赋予权重，改善随机波动对趋势判断的影响，生成趋势平滑处理结果；
30、s404：基于所述趋势平滑处理结果，采用典型相关分析，通过考察时间序列中的多个变量之间的关联性，识别康复过程中的关键转折点，明确其在康复进程中的作用和意义，生成康复进程关键转折点分析结果。
31、本发明改进有，基于所述康复进程关键转折点分析结果，采用高斯马尔科夫随机场模型，对腿部术后的康复过程进行模型构造与参数估计，并探究康复路径中的不确定性和变异性，生成腿部术后康复随机场模型的具体步骤如下，
32、s501：基于所述康复进程关键转折点分析结果，采用高斯过程回归算法，通过构建多元高斯分布并应用核函数捕捉康复数据的非线性关系，描述康复过程的概率分布，并进行康复数据的非线性模式识别，生成非线性康复模式识别结果；
33、s502：基于所述非线性康复模式识别结果，采用贝叶斯线性回归，通过更新先验分布和计算后验分布，对康复数据模型进行调整和优化，反映观测数据的即时信息，并进行模型参数的更新与优化，生成优化后的康复数据模型；
34、s503：基于所述优化后的康复数据模型，采用马尔科夫链蒙特卡洛方法，通过生成模型参数的随机样本，近似其后验概率分布，分析康复数据的统计特性，生成康复数据统计分析结果；
35、s504：基于所述康复数据统计分析结果，采用条件随机场算法，通过分析康复数据中的条件依赖性和序列特征，描绘康复进程中的随机变化，并对康复路径进行多维度的综合性分析，生成腿部术后康复随机场模型。
36、本发明改进有，基于所述腿部术后康复随机场模型，采用贝叶斯网络分析方法，进行预测模型的初步设计，分析康复过程中的数据，包括生理指标、康复活动的频率和强度，并预测康复结果，生成康复效果动态预测模型的具体步骤如下，
37、s601：基于所述腿部术后康复随机场模型，采用贝叶斯网络结构学习算法，通过分析康复数据，识别变量间的依赖关系，利用贪婪搜索和贝叶斯信息准则确定网络结构，分析生理指标与康复活动之间的相互作用，生成康复依赖网络结构模型；
38、s602：基于所述康复依赖网络结构模型，采用条件概率表学习算法，通过统计分析估计贝叶斯网络中节点的条件概率分布，利用极大似然估计方法对网络的参数进行估计，生成康复网络条件概率模型；
39、s603：基于所述康复网络条件概率模型，采用证据推理算法，通过在贝叶斯网络中输入已知的康复数据作为证据，运用信念传播算法，分析康复活动对结果的影响，生成康复活动影响分析模型；
40、s604：基于所述康复活动影响分析模型，综合运用动态贝叶斯网络，通过将贝叶斯网络扩展到处理时间序列数据，利用动态模型捕捉康复过程中的时间演变，生成康复效果动态预测模型。
41、本发明改进有，基于所述实时康复数据流分析结果、关键变量关系识别结果、优化的腿部动作建议、康复进程关键转折点分析结果、腿部术后康复随机场模型、康复效果动态预测模型，采用多维度数据整合分析方法，进行全部关键数据的整合，结合预测模型，为医疗团队提供决策支持，生成综合康复结果的具体步骤如下，
42、s701：基于所述实时康复数据流分析结果和关键变量关系识别结果，采用多维数据集成方法，通过融合步态分析、压力分布数据和关键变量关系，进行数据合并和特征集成，生成综合康复数据特征集；
43、s702：基于所述综合康复数据特征集和优化的腿部动作建议，采用关联分析算法，通过分析康复动作建议与关键数据特征的关联，优化数据间的内在联系，生成康复建议与数据关联分析结果；
44、s703：基于所述康复建议与数据关联分析结果和康复进程关键转折点分析结果，采用时间序列分析，通过分析关键转折点在整个康复周期内的分布和影响，揭示康复进程的动态变化规律，生成康复进程动态变化分析结果；
45、s704：基于所述康复进程动态变化分析结果、腿部术后康复随机场模型和康复效果动态预测模型，采用集成分析方法，通过融合关键信息和预测输出，对康复效果进行预测与分析，生成综合康复结果。
46、老年人腿部术后康复评估系统，所述系统包括数据采集模块、步态分析模块、压力监测模块、康复动作优化模块、时间序列分析模块、随机场模型构建模块、康复预测模型模块、数据整合与决策支持模块；
47、所述数据采集模块基于老年人腿部术后的康复数据，采用实时数据采集技术，结合传感器网络和移动数据采集，收集患者的步态数据、生理指标和康复活动信息，进行数据的实时更新和存储，生成康复数据集；
48、所述步态分析模块基于康复数据集，采用事件关联分析算法和自回归模型，对收集的步态数据进行分析，探究步态模式与患者康复状态的关联，生成步态模式分析结果；
49、所述压力监测模块基于步态模式分析结果，采用多元线性回归分析和流数据挖掘算法，探讨患者的压力分布数据与步态模式之间的关联，对压力分布进行监测和分析，生成压力分布监测结果；
50、所述康复动作优化模块基于压力分布监测结果，采用遗传算法，对康复训练建议进行调整，包括调节运动范围和优化康复动作的空间分布，生成优化的腿部动作建议；
51、所述时间序列分析模块基于优化的腿部动作建议，采用时间序列分析技术和自回归移动平均模型，分析腿部运动和生理数据随时间的变化规律，识别康复过程中的关键时间节点，生成康复进程关键转折点分析结果；
52、所述随机场模型构建模块基于康复进程关键转折点分析结果，采用高斯马尔科夫随机场模型，对腿部术后的康复过程进行模型化，分析康复路径的复杂性和多变性，生成腿部术后康复随机场模型；
53、所述康复预测模型模块基于腿部术后康复随机场模型，采用贝叶斯网络分析方法，利用条件概率表学习算法分析康复数据，对康复过程中的生理指标和康复活动进行预测性分析，生成康复效果动态预测模型；
54、所述数据整合与决策支持模块基于康复数据集、步态模式分析结果、压力分布监测结果、优化的腿部动作建议、康复进程关键转折点分析结果、腿部术后康复随机场模型、康复效果动态预测模型，采用多维数据整合分析技术，综合分析结果和预测数据，为医疗团队提供数据支持，生成综合康复结果。
55、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
56、本发明中，通过采用事件关联分析算法，能够更灵敏地捕捉步态分析和压力分布数据的微小变化，并迅速响应。使得治疗计划能够根据实时监测数据进行动态调整，从而提高康复进程的有效性和安全性，利用高级数据统计分析法，如主成分分析和聚类分析，能够深入挖掘腿部运动数据，识别出康复进程中的关键统计模式和变量关系。不仅提高了康复策略的精准性，而且支持更个性化的康复计划制定，通过几何拓扑映射法，有效评估并优化了腿部康复训练中的空间动作，从而提高了康复练习的效率和动作模式的精准度，采用时间序列分析技术和自回归移动平均模型，提升了对康复过程中关键转折点的识别能力，为康复建议的及时调整提供了科学依据，通过高斯马尔科夫随机场模型和贝叶斯网络分析，能够准确模拟和预测康复过程中的不确定性和变异性，为康复结果的概率性预测提供了坚实的理论基础，通过多维度数据整合，结合预测模型，为医疗团队提供了全面而深入的决策支持，使得康复评估和干预更为全面、精确和个性化。
1.老年人腿部术后康复评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的老年人腿部术后康复评估方法，其特征在于：所述实时康复数据流分析结果包括步态稳定性指标、压力分布偏差程度、治疗计划调整的参数，所述关键变量关系识别结果包括运动幅度与恢复速度的关联性、关节活动度与疼痛感知的关联、康复效率与生理指标的关系，所述优化的腿部动作建议包括个性化的运动范围设置、康复动作的频率和时长、运动模式的空间精度优化，所述康复进程关键转折点分析结果包括关键恢复阶段的标识、康复速度变化的关键时点、治疗响应的变化点，所述腿部术后康复随机场模型包括康复路径的分支预测、康复进程中的潜在风险点、治疗效果的变异性范围，所述康复效果动态预测模型包括康复结果的概率分布、关键生理指标的长期趋势预测、康复活动的效果评估，所述综合康复结果包括数据驱动的治疗计划优化建议、预测模型与康复数据的对比分析、康复效果的综合风险评估。
3.根据权利要求1所述的老年人腿部术后康复评估方法，其特征在于：基于老年人腿部术后的康复数据，采用事件关联分析算法，对步态分析和压力分布数据进行实时监测，同时运用动态回馈调整策略，根据监测数据调整治疗计划，生成实时康复数据流分析结果的具体步骤如下，
4.根据权利要求1所述的老年人腿部术后康复评估方法，其特征在于：基于所述实时康复数据流分析结果，采用数据统计分析法，进行腿部运动数据的分析，并通过主成分分析和聚类分析，识别康复进程中的关键统计模式和变量关系，生成关键变量关系识别结果的具体步骤如下，
5.根据权利要求1所述的老年人腿部术后康复评估方法，其特征在于：基于所述关键变量关系识别结果，采用几何拓扑映射法，对腿部康复训练中的空间动作进行分析，包括评估患者的运动模式和康复动作的空间分布特性，并运用优化算法对训练建议进行优化，生成优化的腿部动作建议的具体步骤如下，
6.根据权利要求1所述的老年人腿部术后康复评估方法，其特征在于：基于所述实时康复数据流分析结果，采用时间序列分析技术，分析腿部运动和生理数据的时间序列，并利用自回归移动平均模型，识别康复过程中的关键转折点，生成康复进程关键转折点分析结果的具体步骤如下，
7.根据权利要求1所述的老年人腿部术后康复评估方法，其特征在于：基于所述康复进程关键转折点分析结果，采用高斯马尔科夫随机场模型，对腿部术后的康复过程进行模型构造与参数估计，并探究康复路径中的不确定性和变异性，生成腿部术后康复随机场模型的具体步骤如下，
8.根据权利要求1所述的老年人腿部术后康复评估方法，其特征在于：基于所述腿部术后康复随机场模型，采用贝叶斯网络分析方法，进行预测模型的初步设计，分析康复过程中的数据，包括生理指标、康复活动的频率和强度，并预测康复结果，生成康复效果动态预测模型的具体步骤如下，
9.根据权利要求1所述的老年人腿部术后康复评估方法，其特征在于：基于所述实时康复数据流分析结果、关键变量关系识别结果、优化的腿部动作建议、康复进程关键转折点分析结果、腿部术后康复随机场模型、康复效果动态预测模型，采用多维度数据整合分析方法，进行全部关键数据的整合，结合预测模型，为医疗团队提供决策支持，生成综合康复结果的具体步骤如下，
10.老年人腿部术后康复评估系统，其特征在于，根据权利要求1-9任一项所述的老年人腿部术后康复评估方法执行，所述系统包括数据采集模块、步态分析模块、压力监测模块、康复动作优化模块、时间序列分析模块、随机场模型构建模块、康复预测模型模块、数据整合与决策支持模块；
