【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及康复评价，具体涉及基于人工智能的患者术后康复评价方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，将人工智能技术融入术后的康复评价中，不仅可以通过大量的康复数据进行分析和预测，以提高康复预测的准确性，还可以根据每位患者的不同情况定制个性化的康复计划。现有方法可以通过数据挖掘技术将众多康复数据中有价值的信息挖掘出来，也可以通过自然语言处理技术使机器能够从文本数据中理解信息，还可以通过传感技术进行动作捕捉、生物信号获取等操作获取与康复相关的数据等，然后通过上述获取信息构建康复评价模型，为康复计划提供指导。目前，心脑血管疾病是危害人类健康的常见疾病之一，且心脑血管疾病的治疗是一个复杂的过程，需要跨学科的协作和综合治疗。
2、在心脑血管疾病治疗过程中采集患者的心电信号是一个必不可少的过程，然而在实际采集过程中，由于患者本身的生理过程如心肌振动、血液流动等可能会干扰心电信号的采集，导致噪声的出现，或者是环境中存在的电子设备、无线信号也会产生噪声干扰正常的心电信号采集。为了抑制这些噪声，通常现有技术会采用滤波等方法去除噪声，如...
【技术保护点】
1.基于人工智能的患者术后康复评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的患者术后康复评价方法，其特征在于，所述将原始心电信号转换为数字心电信号，包括：将原始心电信号利用模数转换器进行模数转换，然后重采样后输入低通滤波器获取数字心电信号。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的患者术后康复评价方法，其特征在于，所述根据心电信号窗口中各元素的波动程度得到各元素的能量波动性，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的患者术后康复评价方法，其特征在于，所述根据心电信号窗口中各元素的能量波动性得到各...
【技术特征摘要】
1.基于人工智能的患者术后康复评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的患者术后康复评价方法，其特征在于，所述将原始心电信号转换为数字心电信号，包括：将原始心电信号利用模数转换器进行模数转换，然后重采样后输入低通滤波器获取数字心电信号。
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的患者术后康复评价方法，其特征在于，所述根据心电信号窗口中各元素的波动程度得到各元素的能量波动性，包括：
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的患者术后康复评价方法，其特征在于，所述根据心电信号窗口中各元素的能量波动性得到各心电信号窗口的心电能量振动性，包括：将心电信号窗口中各元素能量波动性的均值作为各心电信号窗口的心电能量振动性。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的患者术后康复评价方法，其特征在于，所述根据新心电信号窗口内心电能量振动性差异得到新心电信号窗口内各元素的心电能量波动差分值，包括：
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