【技术实现步骤摘要】
一种基于步态数据的康复训练效果评估方法、装置
本专利技术实施方式涉及生物信息
，特别是涉及一种基于步态数据的康复训练效果评估方法、装置、运动评估设备及非易失性计算机可读存储介质。
技术介绍
帕金森病是一种多发于中老年人群，以运动障碍为主要临床症状的神经退行性疾病，属于运动障碍疾病。其中，运动迟缓是帕金森病人的主要症状之一，运动迟缓可导致动作变慢，行动困难，主动运动丧失，患者的运动幅度会减少。以运动迟缓为主要症状的帕金森病患者，可采用康复训练的方法来减缓或抑制该症状的恶化。为了评估康复训练的效果，传统的方法是在医生采用MDS-统一帕金森病评估量表第三部分运动功能检查分量表对其进行评分，帕金森病评估量表是定性评估，而且评分条目没有指南共识的权威明确说明，不同医生会根据个人经验进行选择，并且每个医生的专业程度不同，会导致评分结果出现差异，从而对康复训练的效果评估带来误指导，导致运动迟缓检测不准确。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于步态数据的康复训练效果评估方法、装置、运动...
【技术保护点】
1.一种基于步态数据的康复训练效果评估方法，其特征在于，包括：/n采集帕金森病患者的第一步态数据，并基于所述第一步态数据提取第一特征向量；/n使用预设运动迟缓量化模型对所述第一特征向量进行分析，获得第一分析结果；/n采集所述帕金森病患者的第二步态数据，并基于所述第二步态数据提取第二特征向量，其中，所述第二步态数据为所述帕金森病患者使用康复训练方案进行康复训练后的步态数据；/n使用所述预设运动迟缓量化模型对所述第二特征向量进行分析，获得第二分析结果；/n判断所述第二分析结果是否优于所述第一分析结果；/n若是，则保持所述康复训练方案。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于步态数据的康复训练效果评估方法，其特征在于，包括：
采集帕金森病患者的第一步态数据，并基于所述第一步态数据提取第一特征向量；
使用预设运动迟缓量化模型对所述第一特征向量进行分析，获得第一分析结果；
采集所述帕金森病患者的第二步态数据，并基于所述第二步态数据提取第二特征向量，其中，所述第二步态数据为所述帕金森病患者使用康复训练方案进行康复训练后的步态数据；
使用所述预设运动迟缓量化模型对所述第二特征向量进行分析，获得第二分析结果；
判断所述第二分析结果是否优于所述第一分析结果；
若是，则保持所述康复训练方案。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
采集步态样本数据，将所述步态样本数据打上对应的标签，并基于所述步态样本数据提取步态样本特征向量；
将所述步态样本特征向量及对应的标签输入神经网络模型进行学习，获得所述预设运动迟缓量化模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
所述第一步态数据包括运动角速度和加速度信号；
所述第二步态数据包括运动角速度和加速度信号。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述第二分析结果不优于所述第一分析结果，则调整所述训练方案，将所述第二分析结果更新为所述第一分析结果，并执行采集所述帕金森病患者的第二步态数据，并基于所述第二步态数据提取第二特征向量的步骤。
5.一种基于步态数据的康复训练效果评估方法，其特征在于，包括：
采集帕金森病患者的第一步态数据，并基于所述第一步态数据提取第一特征向量；
使用预设运动迟缓量化模型对所述第一特征向量进行分析，获得第一分析结果；
采集所述帕金森病患者的第二步态数据，并基于所述第二步态数据提取第二特征向量，其中，所述第二步态数据为所述帕金森病患者使用康复训练方案进行康复训练后的步态数据；
使用所述预设运动迟缓量化模型对所述第二特征向量进行分析，获...
【专利技术属性】
技术研发人员：王丽娟，张玉虎，徐伟，凌云，任康，陈仲略，高玉元，聂坤，
申请(专利权)人：广东省人民医院广东省医学科学院，深圳市臻络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。