(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210629259.7 (22)申请日 2022.05.31 (71)申请人 中科微影 （浙江） 医疗科技有限公司 地址 317300 浙江省台州市仙居县白塔镇 仙居县经济开发区白塔 工业集聚区 (72)发明人 熊春玲　 (74)专利代理 机构 北京集智东方知识产权代理 有限公司 1 1578 专利代理师 刘林　陈攀 (51)Int.Cl. G16H 20/00(2018.01) G16H 30/40(2018.01) G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/73(2017.01)G06V 10/762(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) A61B 5/055(2006.01) (54)发明名称 实时调整康复方案的方法、 装置、 设备及可 读存储介质 (57)摘要 本发明涉及辅助诊疗领域， 具体而言， 涉及 一种实时调整康复方案的方法、 装置、 设备及可 读存储介质， 所述方法包括对病人病历信息发送 至聚类模型进行分类， 得到至少一个类别的病历 信息； 将全部类别的病历信息发送至第一康复训 练方案分配模 型进行处理， 得到每个类别的病历 信息对应的第一康复训练方案； 然后获取病人的 康复训练过程中实时病灶变化的磁共振成像信 息； 将所述第二信息发送至训练后的神经网络模 型进行处理， 得到重新分配的第二康复训练方 案。 本申请通过磁成像实时监测病灶变化状态， 判断康复训练方案的康复效果， 进而重新分配康 复方案， 采用训练后的神经网络模 型增加方案分 配的针对性， 并减少其方案分配的随机性， 增加 病人康护训练效果。 权利要求书3页 说明书9页 附图3页 CN 115019928 A 2022.09.06 CN 115019928 A 1.一种实时调整康复方案的方法， 其特 征在于， 包括： 获取第一信息， 所述第一信息为包 含脑卒中病灶的磁共 振图像的病历信息； 将所述第一信息发送至聚类模型进行分类， 得到 至少一个 类别的病历信息； 将全部类别的病历信 息发送至第 一康复训练方案分配模型进行处理， 得到每个类别的 病历信息对应的第一康复训练方案； 获取第二信息， 所述第 二信息包括病人的康复训练过程中实时病灶变化的磁共振成像 信息； 将所述第二信 息发送至训练后的神经网络模型进行处理， 得到重新分配的第 二康复训 练方案， 所述神经网络模型为基于第二信息调整神经网络模型参数， 并确定第二康复训练 方案的模型。 2.根据权利要求1所述的实时调整康复方案的方法， 其特征在于,将所述第 一信息发送 至聚类模型进行分类， 得到 至少一个 类别的病历信息， 包括： 将所述脑卒中病灶的磁共振图像发送至目标检测模型进行目标检测， 得到病人的病灶 图像信息； 基于病人的病灶图像信息， 得到每 个病人的病灶图像信息中的病灶范围和病灶位置； 将所述病人的病灶图像信 息中的病灶范围和病灶位置进行编 号， 得到每个病灶图像信 息的编号信息； 将所述第一编号信息基于距离类的聚类算法进行聚类， 得到 至少一个聚类族； 基于拉依达准则计算得到各个聚类类别对应的阈值范围， 并按照所述阈值范围将病人 的病历信息进行分类， 得到 至少一个 类别的病历信息 。 3.根据权利要求1所述的实时调整康复方案的方法， 其特征在于,所述将全部类别的病 历信息发送至第一康复训练方案分配模型进 行处理， 得到每个类别的病历信息对应的第一 康复训练方案， 包括： 将预设的第 一康复训练方案信 息进行初始化处理， 其中将每个所述预设的第 一康复训 练方案信息作为的单个 个体放置在粒子群中， 得到初始化后的第一康复训练方案信息； 计算每个所述预设的第一康复训练方案信息和所述全部类别的病历信息的适应度值； 将所述适应度值与 预设的适应度阈值进行对比， 若所述适应度值大于所述预设的适应 度阈值， 则将所述 适应度值 最为最新的适应度阈值； 重复迭代上一步骤， 直至确定每个康复训练方案对应的最大适应度值， 并将每个所述 最大适应度值对应的第一康复训练方案作为每个类别的病历信息对应的第一康复训练方 案。 4.根据权利要求1所述的实时调整康复方案的方法， 其特征在于,将所述第 二信息发送 至训练后的神经网络模型进行处 理， 得到重新分配的第二康复训练方案， 包括： 将所述第二信 息发送至康复特征对比模块进行对比， 得到第 二信息对应的康复效果特 征； 将所述第二信 息对应的康复效果特征发送至等级判断模块进行判断， 得到脑卒中病人 的康复效果等级； 将所述脑卒中病人的康复效果等级和第 一康复训练方案进行一一映射， 得到每个第 一 康复训练方案对应的康复评价 等级；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115019928 A 2将每个所述第 一康复训练方案对应的康复评价等级分别与预设等级进行对比， 并将评 价等级小于预设等级的第一康复训练方案发送至训练后的神经网络模型进 行重新分配， 得 到第二康复方案 。 5.一种实时调整康复方案的装置， 其特 征在于， 包括： 第一获取单元， 用于获取第一信息， 所述第一信息为包含脑卒中病灶的磁共振图像的 病历信息； 分类单元， 用于将所述第一信息发送至聚类模型进行分类， 得到至少一个类别的病历 信息； 第一分配单元， 用于将全部类别的病历信 息发送至第 一康复训练方案分配模型进行处 理， 得到每 个类别的病历信息对应的第一康复训练方案； 第二获取单元， 用于获取第二信息， 所述第二信息包括病人的康复训练过程中实时病 灶变化的磁共 振成像信息； 第二分配单元， 用于将所述第二信息发送至训练后的神经网络模型进行处理， 得到重 新分配的第二康复训练方案， 所述神经网络模型为基于第二信息调整神经网络模型参数， 并确定第二康复训练方案的模型。 6.根据权利要求5所述的实时调整康复方案的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第一处理子单元， 用于将所述脑卒中病灶的磁共振图像发送至目标检测模型进行目标 检测， 得到病人的病灶图像信息； 第二处理子单元， 用于基于病人的病灶图像信息， 得到每个病人的病灶图像信息中的 病灶范围和病灶位置； 第三处理子单元， 用于将所述病人的病灶图像信息中的病灶范围和病灶位置进行编 号， 得到每 个病灶图像信息的编号信息； 第一聚类子单元， 用于将所述第一编号信息基于距离类的聚类算法进行聚类， 得到至 少一个聚类蔟； 第二聚类子单元， 用于基于拉依达准则计算得到各个聚类类别对应的阈值范围， 并按 照所述阈值范围将病人的病历信息进行分类， 得到 至少一个 类别的病历信息 。 7.根据权利要求5所述的实时调整康复方案的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第四处理子单元， 用于将预设的第一康复训练方案信息进行初始化处理， 其中将每个 所述预设的第一康复训练方案信息作为的单个个体放置在粒子群中， 得到初始 化后的第一 康复训练方案信息； 计算子单元， 用于计算每个所述预设的第 一康复训练方案信 息和所述全部类别的病历 信息的适应度值； 第一对比子单元， 用于将所述适应度值与预设的适应度阈值进行对比， 若所述适应度 值大于所述预设的适应度阈值， 则将所述 适应度值 最为最新的适应度阈值； 迭代子单元， 用于重复迭代上一步骤， 直至确定每个康复训练方案对应的最大适应度 值， 并将每个所述最大适应度值对应的第一康复训练方案作为每个类别的病历信息对应的 第一康复训练方案 。 8.根据权利要求5所述的实时调整康复方案的装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 第二对比子单元， 用于将所述第二信息发送至康复特征对比模块进行对比， 得到第二权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115019928 A 3