基于人机交互或人工智能的康复训练系统研发

需求的背景和应用场景

在当前的医疗康复领域，前庭疾病导致的平衡障碍和晕眩症状严重影响着患者的生活质量。传统的康复训练方法依赖于医生的经验和患者的自我感知，缺乏精准性和个性化。特别是在基层医疗机构，由于缺乏先进的诊断设备和专业的康复师，患者往往难以获得及时有效的康复训练。因此，研发一款基于人机交互或人工智能的康复训练系统显得尤为重要。该系统旨在通过精准捕捉患者的眼震信号，结合深度学习算法进行智能诊断，并为患者提供个性化的虚拟现实康复训练方案，从而解决前庭疾病康复过程中的痛点问题，提升康复效果，满足基层医疗机构的诊疗需求。

要解决的关键技术问题

• 眼震采集模块：针对现有视频采集系统在捕捉高速眼震信号时的局限性，需改进并增加高速摄像功能，确保信号采样率提升至1000Hz，以精准捕捉微小眼震信号，为后续分析提供高质量数据基础。
• 信号处理模块：优化现有的波形识别算法，引入基于深度学习的特征提取方法，提高眼震信号识别的准确性和鲁棒性，为智能诊断提供有力支持。
• 诊断决策模块：构建包含6种常见前庭疾病的智能诊断模型，通过机器学习算法对眼震信号进行综合分析，实现疾病的快速准确诊断。
• 康复训练模块：研发基于虚拟现实的个性化训练系统，根据患者的具体病情和康复进度，动态调整训练参数，提供定制化的康复训练方案，提升康复效果。
• 创新点突破：
• 提出多模态眼震信号融合分析方法，结合多种传感器数据，解决微小眼震信号捕捉难题，提高诊断的敏感性。
• 开发自适应训练算法，根据患者的反馈和康复进展，智能调整康复方案，实现康复训练的个性化和精准化。
• 设计便携式检测终端，集成上述功能模块，满足基层医疗机构对前庭疾病诊疗的便捷性和高效性需求。

效果要求

该康复训练系统的研发应实现以下效果：

• 提高诊断准确性：通过深度学习和多模态信号融合分析，显著提升前庭疾病的诊断准确率，减少误诊和漏诊。
• 个性化康复训练：基于患者的具体情况和康复进度，提供个性化的康复训练方案，提高康复效果，缩短康复周期。
• 提升诊疗效率：便携式检测终端的设计使得诊疗过程更加便捷高效，特别适用于基层医疗机构，扩大诊疗覆盖范围。
• 创新性：该系统在眼震信号采集、处理、诊断和康复训练等方面均实现了技术创新，为前庭疾病的康复领域带来了新的解决方案和竞争优势。