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龙图腾网获悉延安市中医医院申请的专利基于AOFAS评分预测的踝功能恢复疗程动态优化调控系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121565383B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610092173.3，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权基于AOFAS评分预测的踝功能恢复疗程动态优化调控系统是由候咪;闫明亮;赵海瑞;柳青设计研发完成，并于2026-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AOFAS评分预测的踝功能恢复疗程动态优化调控系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能康复医疗技术领域，具体地说，涉及一种基于AOFAS评分预测的踝功能恢复疗程动态优化调控系统。其包括多源康复数据采集与处理单元采集患者踝关节恢复的疗程数据，并对疗程数据进行预处理，生成康复特征向量，并利用足底压力代偿分析算法对康复特征向量的生成过程进行校正；AOFAS评分演化预测单元基于康复特征向量，利用长短期记忆网络建立AOFAS评分随踝关节恢复疗程进展变化的时序预测模型，输出未来康复周期内的AOFAS评分预测结果。本发明通过多源康复数据采集与处理单元及内置的足底压力代偿分析算法，能够从采集的足底压力等多源数据中，智能识别并剔除健侧肢体的代偿性负重信号。

本发明授权基于AOFAS评分预测的踝功能恢复疗程动态优化调控系统在权利要求书中公布了：1.基于AOFAS评分预测的踝功能恢复疗程动态优化调控系统，其特征在于，包括： 多源康复数据采集与处理单元1，所述多源康复数据采集与处理单元1采集患者踝关节恢复的疗程数据，并对疗程数据进行预处理，生成康复特征向量，并基于足底压力代偿分析算法，从一致性强度、持续时间以及其在单步周期内所占时间比例三个维度进行统计分析，构建压力中心趋健侧方向的方向序贯性指数，用于对康复特征向量的生成过程进行校正； AOFAS评分演化预测单元2，所述AOFAS评分演化预测单元2基于康复特征向量，利用长短期记忆网络建立AOFAS评分随踝关节恢复疗程进展变化的时序预测模型，输出未来康复周期内的AOFAS评分预测结果； 康复阶段判定与目标设定单元3，所述康复阶段判定与目标设定单元3基于AOFAS评分预测结果判定患者所处的康复阶段，并生成对应阶段的功能恢复目标； 疗程参数动态优化决策与康复执行单元4，所述疗程参数动态优化决策与康复执行单元4基于功能恢复目标与AOFAS评分预测结果构建疗程参数优化模型，利用序列二次规划算法对疗程参数优化模型进行求解，生成最优调控方案，并将最优调控方案转化为康复训练指令； 所述多源康复数据采集与处理单元1包括多源康复数据采集模块和多源康复数据处理模块； 其中，所述多源康复数据采集模块用于采集患者踝关节恢复的疗程数据，至少包括训练前后运动疼痛评分、踝背屈角度、踝跖屈角度、足底压力； 所述多源康复数据处理模块对疗程数据进行预处理，并基于时序统计分析方法生成表征踝关节功能水平及恢复趋势的康复特征向量； 所述多源康复数据处理模块基于时序统计分析方法生成表征踝关节功能水平及恢复趋势的康复特征向量，包括以下步骤： S1.1、基于预处理后的疗程数据，计算反映踝关节基础功能水平的核心参数，包括：踝关节活动范围、受伤侧负重比例、单步最大足底压力，将核心参数作为踝关节功能特征，并利用足底压力代偿分析算法对单步最大足底压力进行校正，得到表征患侧实际承载意图的等效负载； S1.2、基于训练前后疼痛评分变化与负载水平，构建疼痛与功能负载之间的耦合特征，用于表征恢复过程中的风险与耐受能力； S1.3、在连续多个康复周期内，对踝关节活动范围比例随时间的变化趋势进行建模，计算恢复趋势斜率参数，作为功能恢复趋势特征； S1.4、对踝关节功能特征、耦合特征、功能恢复趋势特征进行归一化； S1.5、将归一化后的踝关节功能特征、耦合特征、功能恢复趋势特征按预设顺序进行拼接，生成当前康复周期对应的康复特征向量； 所述AOFAS评分演化预测单元2利用长短期记忆网络建立AOFAS评分随踝关节恢复疗程进展变化的时序预测模型，输出未来一个康复周期内的AOFAS评分预测结果，包括以下步骤： S2.1、在连续康复监测过程中，获取同一患者在历史连续个康复周期内形成的康复特征向量集合； S2.2、获取与历史康复周期对应的AOFAS评分序列； S2.3、针对康复过程具有明显阶段性特征的问题，构建轻量级相位检测器生成相位编码向量； 其中，轻量级相位检测器由局部阶段特征提取模块、全局阶段关系建模模块以及相位编码生成模块依次串联构成； S2.4、构建基于长短期记忆网络为核心的时序预测网络，并在长短期记忆网络中引入相位编码向量； S2.5、基于历史康复特征向量序列与对应的AOFAS评分序列，对长短期记忆网络进行监督训练； S2.6、将当前及最近个康复周期的康复特征向量序列输入至已监督训练完成的长短期记忆网络中，结合相位编码向量，预测得到未来一个康复周期对应的隐含恢复状态； S2.7、基于隐含恢复状态，通过长短期记忆网络输出层生成与未来康复周期相对应的AOFAS评分预测值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人延安市中医医院，其通讯地址为：716099 陕西省延安市新区轩辕大道26号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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