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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利一种用于骨科护理的骨折智能辅助监测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：CN119560138B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510111344.8，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种用于骨科护理的骨折智能辅助监测系统是由孙欢;全伟;张婷;柯昌云;王宇设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于骨科护理的骨折智能辅助监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于骨科护理的骨折智能辅助监测系统，包括如下步骤：系统通过多模态传感器采集骨折患者的力学参数、运动轨迹数据及生物信号，并利用深度学习算法对数据进行智能分析，生成骨折状态的诊断结果和恢复趋势预测数据；低功耗无线通信模块实现诊断数据的实时传输，同时支持远程系统参数调整；个性化护理方案生成模块基于患者生物力学模型和诊断结果，通过优化算法生成康复计划、负载调整策略和辅助装置配置方案；自适应反馈调节模块动态调整数据采集策略和处理参数，确保系统对患者状态的实时响应能力。本发明适用于智能辅助监测技术领域，可实现骨折患者的实时监测、智能诊断和个性化康复指导。

本发明授权一种用于骨科护理的骨折智能辅助监测系统在权利要求书中公布了：1.一种用于骨科护理的骨折智能辅助监测系统，其特征在于，包括： S1、多模态传感器融合模块，集成加速度传感器、应变传感器和光纤传感器，用于采集骨折患者的加速度信号、应变分布信号和生物电光信号，并通过融合算法对加速度信号、应变分布信号和生物电光信号进行处理，生成多模态骨折数据； S2、数据处理模块与多模态传感器融合模块连接，用于接收多模态骨折数据，并通过预处理算法执行噪声滤除、数据归一化及特征参数提取，输出骨折状态的特征参数集合； S3、智能诊断模块与数据处理模块连接，基于深度学习算法构建的骨折状态识别模型，用于分析特征参数集合，生成骨折状态的诊断结果和恢复趋势预测数据； S4、低功耗无线通信模块与智能诊断模块连接，采用低功耗无线通信架构，用于将骨折状态的诊断结果和恢复趋势预测数据实时传输至监控终端，并通过双向通信实现系统参数的动态调整； S5、个性化护理方案生成模块与智能诊断模块连接，结合患者的生物力学模型，生物力学模型由患者的个性化特征数据和骨折状态的诊断结果构建，个性化特征数据包括患者的骨密度、体重分布、骨折部位特性和肌肉分布信息，通过优化算法生成个性化护理方案集合，包括康复运动计划、负载调整策略及辅助装置配置参数； S6、自适应反馈调节模块与多模态传感器融合模块和数据处理模块连接，用于基于实时获取的多模态骨折数据和患者状态变化，动态调整多模态传感器融合模块的数据采集策略及数据处理模块的特征参数集合； 所述S3具体包括： S31、特征参数接收单元，与数据处理模块连接，用于接收数据处理模块输出的特征参数集合，其中每个特征参数表示与骨折状态相关的力学特性、应变分布和生物信号特性； S32、骨折状态识别模型单元与特征参数接收单元连接，基于深度学习构建多任务神经网络模型，用于同时处理特征参数集合的骨折状态分类和恢复阶段预测，模型的输出包括骨折状态识别结果集合和恢复阶段分类结果集合： ； 其中，为模型的权重参数，依据训练数据动态更新； S33、自适应模型训练单元与骨折状态识别模型单元连接，采用基于自适应优化策略的损失函数对模型权重参数进行动态调整： ； 其中，表示总损失，表示训练数据集中样本的总数量，和分别为骨折状态分类和恢复阶段预测的损失函数，和为第个样本的真实标签，表示骨折状态识别模型针对第个样本输出的分类结果，为恢复阶段预测结果，和为损失权重因子，用于平衡两任务间的训练优先级，满足； S34、诊断报告生成单元与骨折状态识别模型单元连接，用于根据骨折状态识别结果集合和恢复阶段分类结果集合生成骨折诊断报告，其中包括骨折状态描述、恢复阶段分析以及潜在风险评估； S35、恢复趋势预测单元，基于骨折诊断报告和患者个性化特征数据，个性化特征数据包括患者的骨密度、体重分布、骨折部位特性和肌肉分布信息，采用基于递归神经网络的时间序列预测算法，生成恢复趋势预测集合，其中表示未来时刻骨折恢复状态的估计。

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