脚踝康复监测穿戴设备

## 踝泵运动监测与评估系统项目报告
一、背景

踝泵运动是预防深静脉血栓最基础、最经济的床旁康复手段，被中华护理学会列为术后与卧床患者的一级基础预防措施。但临床存在三个痛点：依从性无法监督，护士无法全天守床记录；动作质量无法量化，"做了"不等于"做对"，只勾不踩、幅度不足、节奏弹震、足内外翻代偿普遍存在；康复过程无法追溯，纸质记录难以支撑复诊调整。

二、目标与功能

系统以"监测—评估—反馈—管理"为主线，自动识别每一次完整重复，给出规范、幅度不足、节奏过快、异常代偿四类判定与量化评分，训练中即时提示"差多少度、错在哪、怎么改"。患者端提供打卡、医嘱提醒与动作指导；训练客户端实时展示判定结果、幅度差值、错误原因和纠正方法，每二十次为一轮；医生端可开具六套预设处方、管理患者名单、查看逐次明细与趋势曲线，并导出数据。

三、技术路线

系统支持三种数据源，共用一套判定逻辑：虚拟模式用于演示；硬件模式由 ESP32 采集九轴 IMU，板端完成 VQF 姿态解算后经 UDP 推送；视觉模式由摄像头抓帧，经 YOLO11n-pose 提取人体关键点，计算足段与垂直方向夹角。判定阈值为跖屈四十度、周期一点八秒、抖动与代偿比例，依据中华护理学会二〇二四年专家共识。后端采用 FastAPI，前端为原生 HTML，数据层按逻辑模型二点零设计，用稳定代理键替代姓名外键，引入规则版本保证历史评分可比。

四、算法与结果

识别模型采用 1D-CNN 结合 BiLSTM，基于 GAITEX 数据集十九名受试者、足部与小腿相对四元数八通道特征训练，留一受试者交叉验证。实测总体准确率百分之六十，宏平均 F1 为 0.570，足外翻 0.783、足内翻 0.707 已具备可用性；规范类 0.485，勾脚尖类仅 0.303，两类方向相近易混，是下一步优化重点。

五、进展与展望

Web 应用、数据模型、十九折训练、视觉模式与资料库均已就绪，资料库含三年龄段、三类动作共九段演示视频。后续重点：对勾脚尖做样本加权并补充抖动、末端保持时长特征，力争 F1 提升至 0.5 以上；完成 ESP32 实机烧录验证；基于已下载的 DeepRehabPile 开发背部康复动作管线。