一种老年人动作康复训练管理数据模型构建方法技术

本发明专利技术公开了一种老年人动作康复训练管理数据模型构建方法，属于数据模型构建领域，通过建立了以推理方式来构建老年人动作康复训练管理数据模型，考虑到每个康复动作与动作成效的关系，而不是只是单独的考虑康复动作方案，设计的数据模型建立了成效和动作的映射关系，使其很容易变动和适合根据每个老人，老人的肢体状态和康复动作开展个性化数据应用和对应管理数据的可配置设计和建立；同时在前期通过数字采集老年人的肢体状况，从而使得采集的数据更加准确，同时通过设计的量子比较器，进行把采集的数据对比，从而使得后对比的数据速度更加快，更加准确。

A Data Model Construction Method for the Management of Motor Rehabilitation Training for the Elderly

The invention discloses a method for constructing data model of motion rehabilitation training management for the elderly, which belongs to the field of data model construction. By establishing a data model of motion rehabilitation training management for the elderly in a reasoning way, the effect of the data model is established, taking into account the relationship between each rehabilitation action and action effect, rather than considering the rehabilitation action scheme alone. The mapping relation of action makes it easy to change and suitable for the configurable design and establishment of personalized data application and corresponding management data according to the limb state and rehabilitation action of each old man and the old man. At the same time, in the early stage, the limb condition of the old people is collected digitally so as to make the collected data more accurate, and at the same time, the data is collected through the designed quantum comparator. Data comparison makes the data after comparison faster and more accurate.

【技术实现步骤摘要】
一种老年人动作康复训练管理数据模型构建方法
本专利技术涉及数据模型构建领域，尤其涉及一种老年人动作康复训练管理数据模型构建方法。
技术介绍
随着社会的发展，人们的生活水平的提高，老人的身体状况越来越受到更多人女的关注。现在很多的老人到晚年是都是瘫痪在床上，无法行走，无法独立生活，需要专人的陪护照顾，老年人的肢体不方便严重影响的了老年人的生活质量，同时也增加了子女的生活负担。中国逐渐开始进入老年化社会，老年人的数量极具的增加，随后带来了一系列的问题，例如，老年人由于腿脚不便，并且在没有孩子照顾的情况下，老年人很难出行，这无疑造成老年人的晚年生活部幸福，从而，降低了老年人的生活质量。随着大数据的发展，数据应用对老年人康复训练变得越来越有价值。在康复训练管理中，康复训练数据模型是康复训练的核心，其关系到训练的具体动作方案以及训练后的成效表现。但传统老人康复动作均是设定一个固定的康复训练方案，没能根据每次训练的具体成效或者具体的实际情况进行分解动作康复训练，从而使得康复训练的效果不好。因此需要构建一种老年人动作康复训练管理数据模型，从而提高老年人康复训练的成效，提高老年人的生活质量，减少子女的生活负担。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种老年人动作康复训练管理数据模型构建方法，解决老年肢体康复训练方案固定不变的，训练成效效果不好的技术问题。一种老年人动作康复训练管理数据模型构建方法，所述构建方法包括如下步骤：步骤1：设计量子比较器，采集老人肢体运动状态数据；步骤2：使用量子比较器把采集的状态数据与运动状态评价数据库比较得到老人肢体概况数据；步骤3：根据康复系统构建老人若干个康复训练方案；步骤4：把康复训练方案进行动作分解，得到康复动作；步骤5：收集所有康复动作的康复成效，对康复成效进行分解得到独立的成效元，建立初始成效模型；步骤6：汇总所有康复训练动作成效元，按成效元相似、互补原则合并，得到最终康复训练动作模型，建立动作与成效模型；步骤7：以得到的成效元作为公理设计的功能域，以设计的数据模型为物理域，根据总成效的层次关系，按“Z”字形逐个映射，得到对应的数据，按映射关系汇总得到数据模型。进一步地，所述步骤1中设计量子比较器的具体过程为：利用量子受控门设计量子借位器和复位器，利用量子借位器和复位器设计n位量子比较器。进一步地，所述设计量子借位器和复位器的具体过程为：利用四个受控门和一个2量子比特的融合门实现量子借位器设计，用符号Bo表示；将量子借位器应用到量子态|ci-1>|bi>|ai>，得到其中是异或操作，ci-1,bi,ai∈{0,1}，当ci-1表示两个整数减b-a的前i-1位减的借位，bi,ai分别表示整数b,a的第i位数，则表示两个整数减b-a的前i位减的借位；将量子借位器运算后的辅助量子位，即第一个量子位复位到|ci-1>，设计量子复位器，由四个受控门和一个2量子比特的融合门组成，用符号Re表示；将量子复位器应用到量子态得到其中是异或操作，ci,bi,ai∈{0,1}，由公式(2)可知量子复位器将复位为|ci-1>|bi>|ai>。进一步地，所述设计n位量子比较器的具体过程为：利用量子借位器、量子复位器和Toffoli门实现n量子比特的量子比较器设计线路，用符号Ca表示，n量子比特的量子比较器由(n-1)个借位器、(n-1)个量子复位器、2个Toffoli门和1个量子受控门组成，它实现两个n位的整数的比较运算；假设n位的整数a和b存储在如下两个n量子比特的基态中：其中an-1an-2...a0和bn-1bn-2...b0分别是整数a和b的二进制表示，ah,bh∈{0,1},h＝0,...,n-1；添加2量子比特的量子基态作为量子比较器的辅助位，并排列顺序得到|0bn-1an-1bn-2an-2...0b0a0>作为输入，将量子比较器应用到|0bn-1an-1bn-2an-2...0b0a0>，得到Ca|0bn-1an-1bn-2an-2...0b0a0>＝|ξbn-1an-1bn-2an-2...0b0a0>(4)其中当b≥a时，ξ＝0,当b＜a时,ξ＝1，由公式(4)可知，量子比较器实现如下的比较运算：由公式(5)可知，其中一个辅助量子比特运算前和运算后都为|0>，它不会与保存运算结果的量子态构成纠缠，故可在运算后移去，完成n位量子比较器设计。进一步地，所述步骤1中采集老人肢体运动状态数据的具体过程为：使用传感器采集老人实验运动时的年龄、体重、血压、心率和时间，通过摄像头采集老人实验运动时肢体的运动时的视频，对采集的视频进行贞分解，得到分解图片，对分解的图片进行图片识别预处理，过滤图片色彩，边缘识别，得到每张分解图片的老人肢体运动幅度图，对老人肢体运动幅度图进行数字识别转换，选取极值和初始第一张老人肢体运动幅度图的数值，根据极值得到老人实验运动肢体幅度数据。进一步地，所述步骤2中的具体过程：把采集的老人实验运动时的年龄、体重、血压、心率、时间和肢体幅度数据输入量子比较器与运动状态评价数据库内的数据进行对比，输出老人肢体概况数据。进一步地，所述运动状态评价数据库内存储了老人各个年龄段、各个体重所对应的运动时的血压、心率数据，同时还包括各个年龄段、各个体重对应的实验肢体运动幅度数据，把采集的老人实验运动肢体幅度数据与存储的数据比对得到老人肢体概况数据。进一步地，所述步骤3中康复系统为TMES康复治疗体系，以老人肢体概况数据为起始点，康复成效为目标点，构建从起始点到目标点的线路即为康复训练方案。进一步地，所述步骤4中的具体过程为：把所有的康复训练方案进行以最小康复动作为单元进行分解，得到分解康复动作，同时分析分解康复动作的成效，以成效为目标元，寻找具有目标元的动作，并收集与分解康复动作汇总得到康复动作。进一步地，所述步骤5中的具体过程为：收集每个康复动作的康复成效，基于UML的用例图描述康复动作的康复成效，对每个康复成效分解到最小粒度的成效元，直到所有成效都不能再分，得到的成效元之间彼此独立，成效元之间不能够有一样的成效信息和语义重叠的成效。进一步地，所述成效元之间满足一下关系：式中，R表示一个需要划分的上级成效，r1，r2，r3，···，ri，···，rn代表分解后得到的n个成效元，按此得到初始的个性化成效模型。进一步地，所述步骤6中对所有康复动作的康复成效元进行合并，得到由独立成效元构成的总成效模型和康复动作与成效模型，合并采取相同和互补原则进行，相同合并原则指语义相同、相近的成效合并；互补合并原则指彼此刚好互相满足的成效合并。进一步地，所述步骤7中的具体过程为：基于公理设计理论设计映射得到数据模型，以得到成效模型作为公理设计的功能域，以设计的数据模型为公理设计的物理域，根据总成效的层次关系，按“Z”字形逐个映射，得到对应的数据，建立对应数据映射关系，成效与数据的映射关系通过如下映射矩阵描述：[Rs]＝[A][Ds]式中A为设计方阵，表达成效与对应数据之间是否有关系，用0和X来描述，0表示两者之间没有关联，X表示两者之间关联性强，Rs为成效，Ds为数据；根据上述映射矩阵得到底层的数据或属性和得到上下级数据的关系，按映本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种老年人动作康复训练管理数据模型构建方法，其特征在于：所述构建方法包括如下步骤：步骤1：设计量子比较器，采集老人肢体运动状态数据；步骤2：使用量子比较器把采集的状态数据与运动状态评价数据库比较得到老人肢体概况数据；步骤3：根据康复系统构建老人若干个康复训练方案；步骤4：把康复训练方案进行动作分解，得到康复动作；步骤5：收集所有康复动作的康复成效，对康复成效进行分解得到独立的成效元，建立初始成效模型；步骤6：汇总所有康复训练动作成效元，按成效元相似、互补原则合并，得到最终康复训练动作模型，建立动作与成效模型；步骤7：以得到的成效元作为公理设计的功能域，以设计的数据模型为物理域，根据总成效的层次关系，按“Z”字形逐个映射，得到对应的数据，按映射关系汇总得到数据模型。

【技术特征摘要】
1.一种老年人动作康复训练管理数据模型构建方法，其特征在于：所述构建方法包括如下步骤：步骤1：设计量子比较器，采集老人肢体运动状态数据；步骤2：使用量子比较器把采集的状态数据与运动状态评价数据库比较得到老人肢体概况数据；步骤3：根据康复系统构建老人若干个康复训练方案；步骤4：把康复训练方案进行动作分解，得到康复动作；步骤5：收集所有康复动作的康复成效，对康复成效进行分解得到独立的成效元，建立初始成效模型；步骤6：汇总所有康复训练动作成效元，按成效元相似、互补原则合并，得到最终康复训练动作模型，建立动作与成效模型；步骤7：以得到的成效元作为公理设计的功能域，以设计的数据模型为物理域，根据总成效的层次关系，按“Z”字形逐个映射，得到对应的数据，按映射关系汇总得到数据模型。2.根据权利要求1所述的一种老年人动作康复训练管理数据模型构建方法，其特征在于：所述步骤1中设计量子比较器的具体过程为：利用量子受控门设计量子借位器和复位器，利用量子借位器和复位器设计n位量子比较器；所述设计量子借位器和复位器的具体过程为：利用四个受控门和一个2量子比特的融合门实现量子借位器设计，用符号Bo表示；将量子借位器应用到量子态|ci-1>|bi>|ai>，得到其中是异或操作，ci-1,bi,ai∈{0,1}，当ci-1表示两个整数减b-a的前i-1位减的借位，bi,ai分别表示整数b,a的第i位数，则表示两个整数减b-a的前i位减的借位；将量子借位器运算后的辅助量子位，即第一个量子位复位到|ci-1>，设计量子复位器，由四个受控门和一个2量子比特的融合门组成，用符号Re表示；将量子复位器应用到量子态得到其中是异或操作，ci,bi,ai∈{0,1}，由公式(2)可知量子复位器将复位为|ci-1>|bi>|ai>；所述设计n位量子比较器的具体过程为：利用量子借位器、量子复位器和Toffoli门实现n量子比特的量子比较器设计线路，用符号Ca表示，n量子比特的量子比较器由(n-1)个借位器、(n-1)个量子复位器、2个Toffoli门和1个量子受控门组成，它实现两个n位的整数的比较运算；假设n位的整数a和b存储在如下两个n量子比特的基态中：其中an-1an-2...a0和bn-1bn-2...b0分别是整数a和b的二进制表示，ah,bh∈{0,1},h＝0,...,n-1；添加2量子比特的量子基态作为量子比较器的辅助位，并排列顺序得到|0bn-1an-1bn-2an-2...0b0a0>作为输入，将量子比较器应用到|0bn-1an-1bn-2an-2...0b0a0>，得到Ca|0bn-1an-1bn-2an-2...0b0a0>＝|ξbn-1an-1bn-2an-2...0b0a0>(4)其中当b≥a时，ξ＝0,当b＜a时,ξ＝1，由公式(4)可知，量子比较器实现如下的比较运算：由公式(5)可知，其中一个辅助量子比特运算前和运算后都为|0>，它不会与保存运算结果的量子态构成纠缠，故可在运算后移去，完成n位量子比较器设计。3.根据权利要求1所述的一种老年人动作康复训练管理数据模型构建方法，其特征在于：所述步骤1中采集老人肢体运动状态数据的具体过程为：使用传感器采集老人实验运动时的年龄、体重、血压、心率和时间，通过摄像头采集老人实验运动时肢体的运动时的视频，对采集的视频进行贞分解，得到分解图片，对分解的图片进行图片...

【专利技术属性】
技术研发人员：栾萍，王占文，
申请(专利权)人：深圳大学，
类型：发明
国别省市：广东,44