摘要
本发明涉及肺康复训练方法，具体涉及一种基于呼吸肌电信号反馈的肺康复训练方法。首先通过肌电信号采集系统实时捕捉呼吸相关肌肉的电活动，并采用信号放大、滤波和噪声抑制技术优化信号质量；其次利用机器学习算法对肌电信号进行时间频率分析，提取能量谱、波形长度特征，并应用深度学习模型包括卷积神经网络进行训练和分类，以区分不同类型的呼吸模式；接着根据肌电信号的分类结果，建立实时反馈系统，该系统通过用户界面实时显示肌电信号强度和呼吸质量，并调整呼吸训练的难度和持续时间；最后根据用户的肌电信号特性和历史数据分析，利用人工智能算法生成个性化的肺康复训练方案，并结合用户的身体状况和恢复进度，动态调整训练计划。
