1.基于人工智能的骨科手术术后康复辅助监测系统，其特征在于：该系统包括数据采集模块、康复进度评估模块、运动分析模块、风险预警模块、优化系统模块和个性化康复模块；

所述数据采集模块具体为安装传感器，采集康复数据；

所述运动分析模块具体为将姿态分解为标准状态和误差状态，考虑建模误差，计算姿态更新方程反映实际姿态变化，并与更新后的标准状态进行对比，对误差状态进行实时估计校正，调整康复治疗方案；

所述风险预警模块具体为设计不同等级的预警级别，持续监测误差状态的变化趋势；

所述优化系统模块具体为进行注意力机制处理提取数据特征，通过最小化预测误差更新正向模型参数，优化逆向模型，构建好奇心损失函数实现好奇心驱动探索，引入内在奖励；

所述康复进度评估模块具体为评估身体功能、生活活动能力和心理状态；

所述个性化康复模块具体为根据康复进度评估模块得到的数据为患者制定专属的康复计划；

在运动分析模块中，设有患者姿态监测单元、分解姿态构成单元、姿态更新单元、标准状态更新单元和误差状态校正单元，所述运动分析模块包括以下内容：患者姿态监测单元，获取患者在康复运动中的数据，实时监测患者的姿态变化；

分解姿态构成单元，用于进行姿态评估和修正，将姿态分解为标准状态和误差状态，所用公式如下：；

式中，X表示姿态进行分解后的整体表达，包含载体坐标系到导航坐标系的方向余弦矩阵及重力加速度向量的分解关系，所述载体坐标系表示以载体自身为参考建立的坐标系，原点位于载体，坐标轴方向根据载体的结构和运动特点来确定，所述导航坐标系用于表示载体在固定地理空间范围内的位置坐标系，表示载体坐标系到导航坐标系的方向余弦矩阵，I表示单位矩阵，表示姿态误差角组成的反对称矩阵，用于反映姿态的误差部分，表示载体坐标系下的重力加速度向量，表示标准状态下的重力加速度向量，表示重力加速度的误差向量，表示标准状态下载体坐标系到导航坐标系的方向余弦矩阵；

姿态更新单元，考虑到建模误差，计算姿态更新方程，反映实际姿态随时间的变化和受到噪声的影响情况，所用公式如下：；

式中，表示姿态更新方程，表示方向余弦矩阵的时间导数，用于反映实际姿态随时间的变化，表示载体坐标系下测量的角速度，表示与重力加速度相关的噪声，是时间常数，表示重力加速度向量的时间导数；

标准状态更新单元，当不考虑噪声和其他误差时，计算标准状态更新方程，与实际情况进行对比，所用公式如下：；

式中，表示标准状态更新方程，表示实际角速度；

误差状态校正单元，对误差状态进行实时估计和校正，了解患者在康复过程中的细微变化和改进情况，为康复治疗方案的调整和优化提供依据。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的骨科手术术后康复辅助监测系统，其特征在于：在优化系统模块中，设有注意力机制处理单元、最小化预测误差单元、更新逆向模型单元、构建好奇心损失函数单元和引入内在奖励单元，所述优化系统模块包括以下内容：注意力机制处理单元，用于在复杂康复场景中迅速聚焦重要特征，所用公式如下：；

；

式中，表示在时间t+1的预测状态，f（）表示正向模型预测函数，att（）表示注意力机制函数，表示在时间t的状态，表示在时间t的动作，表示正向模型参数，表示逆向模型参数，表示通过逆向模型预测得到的动作，g表示逆向模型预测函数；

最小化预测误差单元，迭代更新正向模型参数，使计算出的损失函数值不断变小，所用公式如下：；

式中，表示正向模型的损失函数，表示通过正向模型预测得到的下一状态，表示二范数的平方，用于衡量预测值和实际值之间的差距；

更新逆向模型单元，所用公式如下：

；

式中，表示逆向模型的损失函数；

构建好奇心损失函数单元，计算好奇心驱动机制的损失函数，所用公式如下：；

式中，表示好奇心驱动机制的损失函数，表示权重系数，表示基于注意力机制对正向模型的损失函数的变换；

引入内在奖励单元，所述内在奖励是根据实际的下一阶段状态和正向模型预测的下一状态之间的差距，设置内在奖励，保证即使在康复环境复杂的情况下，康复监测也能更精准。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的骨科手术术后康复辅助监测系统，其特征在于：在数据采集模块中，设有安装传感器单元、采集康复数据单元，所述数据采集模块包括以下内容：安装传感器单元，选择适合的传感器，包括加速度计、陀螺仪和压力传感器，将传感器正确安装在患者身体上，对传感器进行初始化，校准参数，开启数据采集功能；

采集康复数据单元，包括以下内容：

采集患者肢体的运动角度、角速度和加速度，了解康复运动的范围和运动模式；

采集足底压力数据，用于评估受力情况；

采集生理数据，包括心率、呼吸，反映患者的身体状态；

采集康复训练数据，包括康复训练姿态数据、训练动作的完成情况、重复次数。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的骨科手术术后康复辅助监测系统，其特征在于：在风险预警模块中，具体为设计不同等级的预警级别，持续监测误差状态的变化趋势，并结合患者的具体病情和康复阶段，综合判断误差状态对康复效果的潜在影响，使医护人员能够及时调整康复方案。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的骨科手术术后康复辅助监测系统，其特征在于：在康复进度评估模块中，设有身体功能评估单元、日常生活活动能力评估单元和心理状态评估单元，所述康复进度评估模块包括以下内容：身体功能评估单元，评估患者的关节活动度、肌肉力量、耐力、平衡能力和协调能力；

日常生活活动能力评估单元，评估患者完成基本生活自理动作的能力；

心理状态评估单元，评估患者的情绪状态和心理适应情况。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的骨科手术术后康复辅助监测系统，其特征在于：在个性化康复模块中，具体为根据康复进度评估模块得到的数据为患者制定专属的康复计划，注重与患者的沟通和互动，及时提供心理支持和鼓励，康复计划实施过程中，实时监测患者的康复进展和身体反应，根据实际情况及时调整康复计划。