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龙图腾网获悉国医华科(天津)医疗科技集团有限公司申请的专利用于前庭康复训练的虚拟现实增强反馈处理方法及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：CN121411620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202512015779.5，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权用于前庭康复训练的虚拟现实增强反馈处理方法及系统是由靳嵩;刘硕;吴梦楠;陈瑞琪设计研发完成，并于2025-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于前庭康复训练的虚拟现实增强反馈处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开的用于前庭康复训练的虚拟现实增强反馈处理方法及系统。涉及前庭康复训练领域，利用实时采集模块获取VR康复训练仪设备的实时采集数据并生成实时采集数据的虚拟现实环境特征；根据实时采集数据的虚拟现实环境特征结合前庭康复训练类型生成前庭康复训练环境特征；基于前庭康复训练环境特征进行多级分析与动态调整，生成虚拟现实数据增强反馈处理结果，通过迭代循环更新的正反馈处理方式得到虚拟现实数据增强反馈处理结果，为患者提供实时、直观的训练反馈，帮助患者及时调整训练状态，还能动态优化训练方案与训练难度，显著提升了前庭康复训练的实时性、精准性与有效性，有效缩短患者康复周期。

本发明授权用于前庭康复训练的虚拟现实增强反馈处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种用于前庭康复训练的虚拟现实增强反馈处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、根据用户选择的预设训练类型生成当前训练场景； S2、实时采集用户在当前训练场景中训练时的眼动原始数据、头部姿态原始数据、姿态原始数据和足底压力分布原始数据； S201、利用实时采集的原始数据对当前训练场景中的训练结果进行评估； S202、累积一段时间内实时采集的原始数据形成序列数据，利用序列数据进行预测，根据预测结果进行当前训练场景的环境参数的自适应调整；包括： S2021、将序列数据中所有原始数据进行融合，生成融合特征； S2022、将所述融合特征分别输入眼协调预测模型和姿态协调预测模型中，根据眼协调预测模型和姿态协调预测模型的输出结果，实时生成表征患者前庭功能状态的评估指标； S2023、将所述评估指标输入自适应康复决策模型，所述自适应康复决策模型根据预设的训练难度等级和实时评估指标，生成环境调整指令； S2024、根据所述环境调整指令，动态调整当前训练场景的环境参数，以自适应地匹配患者的实时康复状态； S3、根据用户切换的训练类型，获取用户完成所有训练的反馈数据和训练用时，得到最终的训练完成度评估结果；包括： 获取用户完成所有训练的反馈数据，计算在单次训练任务中的视线焦点稳定性估计值、重心稳定性估计值、肢体协调性估计值、头部晃动幅度； 统计训练开始到结束时间段内，用户完成任务的次数； 将任务完成次数和训练的反馈数据，输入训练完成度评估模型中进行计算； 所述训练完成度评估模型按照如下公式表示： EL=C*DL,X*100； 其中，C表示训练完成度量化函数，DL,X表示难度适应因子； C=； 其中，R为任务完成率，R=完成次数预设次数；和分别为可调权重参数；为动作准确度； 其中，为患者第i次动作的实际参数，为目标参数，σ为允许误差的标准差； S为时序稳定性得分，dt 其中，为单次训练任务中VOR增益、视线焦点稳定性估计值、重心稳定性估计值、肢体协调性估计值、头部晃动幅度的实时表现指标，为上述表现指标中每一项在训练时长内对应的均值； 难度适应因子DL,X采用如下公式表示： DL,X=γL×ΦX,L 其中，γL为难度基准函数，γL=1+kγL-1；kγ为难度增益系数，L为难度等级，当kγ=0.15时，表示难度每升一级，基准要求提升15%； ΦX,L为难度适应评估函数，ΦX,L= 其中，X是患者实际特征向量，是在难度等级L下的期望表现向量，δ为容忍度参数，训练表现越接近期望，Φ越接近1； 得到最终评估结果EL=C*DL,X*100，EL是一个百分制的分数，EL与当前训练难度L绑定的绝对评分；难度L作为核心影响参数，直接影响评估基准和效率期望，确保评估标准随难度自适应调整。

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国医华科(天津)医疗科技集团有限公司，其通讯地址为：300000 天津市东丽区经济技术开发区五经路16号国际医疗器械产业园13号楼一层、二层201；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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