轻量化联邦学习医疗模型
采用SplitNN架构的分布式训练框架。用户端设备运行轻量级TensorFlow Lite模型（<8MB），云端聚合梯度时通过差分隐私（ε<0.5）和同态加密保障数据安全。创新性在于医疗知识图谱驱动的迁移学习模块，允许新接入诊所3天内完成领域适配。
多模态运动康复引导引擎
融合计算机视觉动作捕捉与生物力学模型的校正系统。基于BiLSTM-CRF算法构建运动轨迹分析层，实时对比患者运动与标准康复路径（预设3D关节角度阈值），通过概率图模型动态纠正动作偏差。核心技术壁垒在于关节力矩优化算法，可依据用户疼痛反馈自适应性调整训练强度。
基于智能手机摄像头的计算机视觉姿势评估
利用手机普通RGB摄像头捕捉用户身体姿态视频流，通过深度学习模型（如人体关键点检测网络HRNet或OpenPose改进架构）实时高精度识别脊椎、骨盆、肩部等关键解剖学标志点的三维空间位置。核心创新点在于克服了消费级设备动态光照、低分辨率、单视角局限，通过时序融合算法重建脊柱曲度，精度达临床级测量需求。
经营范围
一般项目：技术服务、技术开发、技术咨询、技术交流、技术转让、技术推广；第一类医疗器械销售；第二类医疗器械销售；工程和技术研究和试验发展；软件开发；信息技术咨询服务；网络技术服务；计算机系统服务；数据处理服务；信息系统集成服务；数据处理和存储支持服务；电子产品销售；计算机软硬件及辅助设备零售；计算机软硬件及辅助设备批发；体育用品及器材批发；体育用品及器材零售；通讯设备销售；健康咨询服务（不含诊疗服务）；体育健康服务；互联网销售（除销售需要许可的商品）；互联网数据服务。（除依法须经批准的项目外，凭营业执照依法自主开展经营活动）
主营业务
利用计算机视觉AI技术，提供身体部位的初步检测和康复运动引导服务，主要业务涵盖颈椎、腰椎、骨盆等部位的检测与辅助治疗