基于深度强化学习的康复训练处方自适应推荐方法及系统

摘要

本发明提供基于深度强化学习的康复训练处方自适应推荐方法及系统。方法包括：1)收集患者基本信息和病历信息；2)获取患者不同脑区的脑皮层血氧数据和患者患肢的运动和肌电数据；3)利用脑血氧数据计算患者运动康复训练过程中脑功能评价指标，利用运动数据和肌电数据计算患者运动康复训练过程中运动功能评价指标和肌肉功能评价指标，以动态评估患者的脑功能、运动功能和肌肉功能；4)将步骤3)得到的脑功能、运动功能和肌肉功能评价指标输入预先建立的深度强化学习模型，以训练深度强化学习模型并自动生成康复训练处方；5)将步骤4)生成的康复训练处方反馈给医生和患者进行康复训练。利用该方法和系统，能够实现训练处方的自适应调节。