面对肥胖大学生群体的肥胖分析干预方法技术

本发明专利技术公开了一种面对肥胖大学生群体的肥胖分析干预方法，包括以下步骤：S1、获取肥胖者想要减肥的部位的图像，在该部位定义多个肥胖区；S2、在每个肥胖区标记多个关键点，计算每个肥胖区内的每个关键点的体素概率，得出每个肥胖区的体素概率集合；S3、构建该肥胖者该部位的标准体素模型；S4、通过KL散度计算肥胖者的每个肥胖区的体素概率与标准体素模型的每个肥胖区的体素概率的差异，并输出差异结果；S5、依据差异结果制定运动干预计划。本发明专利技术通过获取每个肥胖区的体素概率集合，通过KL散度计算每个肥胖区的体素概率与每个肥胖区的标准体素概率的差异，从而制定出具有针对性的运动干预计划，显著减小减肥难度，大大提高了减肥效果。

【技术实现步骤摘要】
面对肥胖大学生群体的肥胖分析干预方法
本专利技术涉及肥胖大学生群体干预研究
，尤其涉及面对肥胖大学生群体的肥胖分析干预方法。
技术介绍
随着生活水平的不断提高，在近年来的学生体质状况调查中发现，大学生的肥胖患病率呈现明显上升的趋势，这对于大学生今后的生活和学习均造成了一定的不利影响。例如诱发多种疾病，还有肥胖会影响学生的心理，容易造成学生的自卑。目前大多数的肥胖者大多是某一个部位比较肥胖，例如腰部肥胖，腿部肥胖、脸部肥胖或者手臂肥胖等等，甚至这些部位上的每个位置的肥胖程度均不一样，如果只是单纯盲目的采用饮食和运动的方式来达到减肥或者控制体重的效果，其所需要耗费的时间精力非常的大，对于毅力不足的肥胖者大多中途放弃，从而导致减肥效果差甚至反弹严重的问题。
技术实现思路
为了解决上述的技术问题，本专利技术的一个目的是提供一种面对肥胖大学生群体的肥胖分析干预方法，包括以下步骤：S1、获取肥胖者想要减肥的部位的图像，在该部位定义多个肥胖区；S2、在每个肥胖区标记多个关键点，计算每个肥胖区内的每个关键点的体素概率，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面对肥胖大学生群体的肥胖分析干预方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1、获取肥胖者想要减肥的部位的图像，在该部位定义多个肥胖区；/nS2、在每个肥胖区标记多个关键点，计算每个肥胖区内的每个关键点的体素概率，得出每个肥胖区的体素概率集合；/nS3、构建该肥胖者该部位的标准体素模型；/nS4、通过KL散度计算肥胖者的每个肥胖区的体素概率与标准体素模型的每个肥胖区的体素概率的差异，并输出差异结果；/nS5、依据差异结果制定运动干预计划。/n

【技术特征摘要】
1.一种面对肥胖大学生群体的肥胖分析干预方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、获取肥胖者想要减肥的部位的图像，在该部位定义多个肥胖区；
S2、在每个肥胖区标记多个关键点，计算每个肥胖区内的每个关键点的体素概率，得出每个肥胖区的体素概率集合；
S3、构建该肥胖者该部位的标准体素模型；
S4、通过KL散度计算肥胖者的每个肥胖区的体素概率与标准体素模型的每个肥胖区的体素概率的差异，并输出差异结果；
S5、依据差异结果制定运动干预计划。


2.如权利要求1所述的面对肥胖大学生群体的肥胖分析干预方法，其特征在于：在步骤S2中，肥胖者的每个肥胖区的每个关键点的体素概率记为概率x1、概率x2、概率x3、……、概率xn，则得出的每个肥胖区的体素概率集合为X(A)＝{x1,x2,x3,……,xn},其中A为肥胖者的每个肥胖区的定义名称。


3.如权利要求1所述的面对肥胖大学生群体的肥胖分析干预方法，其特征在于：在步骤S3中，构建肥胖者该部位的标准体素模型需要符合肥胖者的期待，并依据肥胖者该部位的标准体素模型输出该肥胖者的每个肥胖区的标准体素概率集合。


4.如权利要求3所述的面对肥胖大学生群体的肥胖分析干预方法，其特征在于：在步骤S3中，标准体素模型的每个肥胖区的每个关键点的体素概率记为概率y1、概率y2、概率y3、……、概率yn，则得出的标准体素概率集合为Y(B)＝{y1,y2,y3,……,yn},其中B为标准体素模型的每个肥胖区的定义名称。


5.如权利要求1所述的面对肥胖大学生群...

【专利技术属性】
技术研发人员：殷洁森，平毅，苏卫峰，韩东起，
申请(专利权)人：无锡职业技术学院，
类型：发明
国别省市：江苏;32