【技术实现步骤摘要】
一种基于肌力测量装置的主动式康复训练方法、系统
本专利技术属于肌力康复训练
，具体涉及一种基于肌力测量装置的主动式康复训练方法、系统。
技术介绍
公开该
技术介绍
部分的信息仅仅旨在增加对本专利技术的总体背景的理解，而不必然被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已经成为本领域一般技术人员所公知的现有技术。临床工作中，无论是脑卒中、脊髓损伤等神经系统疾病患者，骨折、骨关节炎等骨关节疾病患者、还是各种手术后卧床的患者，均存在明显下肢活动量的减少，下肢活动量减少常常会引起下肢肌肉萎缩、肌肉耐力下降、关节挛缩等康复问题，严重的还会导致下肢静脉血栓、甚至出现肺栓塞等严重不良后果，这些不良后果的发生将会直接导致患者住院周期的延长，医疗花费的增加，给个人、家庭和社会带来沉重的负担。目前许多临床医生已开始关注卧床患者实施早期下肢康复训练的重要性，然而，由于患者病情、治疗资源分布以及现有下肢康复设备本身应用条件限制等因素的制约，早期主动的下肢康复工作开展明显不足，许多卧床患者的早期下肢康复训练仍以医师指导下患者自行开展的踝泵运动、股四...
【技术保护点】
1.一种基于肌力测量装置的主动式康复训练方法，其特征在于：具体步骤为：/n应用肌力测量装置测试得到患者的测试结果传输到中间处理模块，利用中间处理模块将患者信息与云知识库中的训练方案模型进行匹配；/n若匹配到相似患者，则调用相似患者的训练方案模型作为训练方案，如果无法匹配到相似患者，则通过训练方案决策机制生成新的训练方案模型；/n将得到的新的训练方案模型存储至云知识库中的训练方案集合中。/n
【技术特征摘要】
1.一种基于肌力测量装置的主动式康复训练方法，其特征在于：具体步骤为：
应用肌力测量装置测试得到患者的测试结果传输到中间处理模块，利用中间处理模块将患者信息与云知识库中的训练方案模型进行匹配；
若匹配到相似患者，则调用相似患者的训练方案模型作为训练方案，如果无法匹配到相似患者，则通过训练方案决策机制生成新的训练方案模型；
将得到的新的训练方案模型存储至云知识库中的训练方案集合中。
2.如权利要求1所述的基于肌力测量装置的主动式康复训练方法，其特征在于：患者信息包括基本信息和力学信息，基本信息包括患者性别、年龄、职业、病程、引起失能的主要病因基本资料；力学信息是应用肌力测量装置对患者进行预测试所得到的患者肌力、作用时间信息及相应生成的肌力-时间曲线。
3.如权利要求1所述的基于肌力测量装置的主动式康复训练方法，其特征在于：云知识库中包括训练方案集合，训练方案集合中包括若干训练方案模型，训练方案模型包括前期已有的大量康复训练方案和云知识库新生成的康复训练方案，同时训练方案模型中也涵盖了对相应患者属性的描述和对康复设备信息的描述，便于根据新患者的属性进行匹配或决策；
或，方案决策机制的方法为：利用中间处理模块依次将患者属性拆分成多个特征、寻找相似特征，获得对应的训练步骤和参数、基于规则进行筛选和融合得到新的训练方案；
优选的，属性为患者信息，患者信息包括基本信息和力学信息，基本信息包括患者性别、年龄、职业、病程、引起失能的主要病因基本资料，力学信息包括肌肉作用力、作用时间、作用力-时间曲线、作用力的最大值；
优选的，寻找相似特征的方法为基于MapReduce算法在云知识库中寻找相似特征；
优选的，基于规则进行筛选和融合的方法为：基于MapReduce算法，根据患者的特征可得到多个具有相似特征的已有患者的训练方案，对患者的特征分配不同的权重，将各特征值乘以权重后，得到与患者最相似的几个已有患者的康复训练方案，将各已有患者的康复训练方案分解成最小训练步骤，对其重新进行组织融合。
4.如权利要求1所述的基于肌力测量装置的主动式康复训练方法，其特征在于：肌力测量装置包括支撑装置、压力气囊、力学传感器、中间处理模块、显示屏，压力气囊设置在支撑装置上，力学传感器设置在支撑装置上与压力气囊对应的位置，中间处理模块通过导线与力学传感器连接，中间处理模块与显示屏连接。
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