刷牙效果评估方法、装置、系统、电子装置和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种刷牙效果评估方法、装置、系统、电子装置和存储介质，其中，该刷牙效果评估方法包括：获取当前用户前臂的肌肉电信号和运动信号；利用训练完备的数据融合神经网络模型对肌肉电信号和运动信号进行分区域的刷牙效果评估，得到刷牙效果评估报告。本申请直接利用数据融合神经网络模型来评估刷牙效果，不仅减少计算量，精确度高，而且对硬件成本要求低。

【技术实现步骤摘要】
刷牙效果评估方法、装置、系统、电子装置和存储介质
本申请涉及口腔卫生
，特别是涉及刷牙效果评估方法、装置、系统、电子装置和存储介质。
技术介绍
口腔健康是人们健康的关键因素之一，《2017年全球疾病复旦负担研究》估计，口腔疾病影响了全球35亿人。此外，口腔疾病是最常见的非传染性疾病(NCD，Non-CommunicableDiseases)，特别是牙齿的病害导致疼痛、不适、毁容甚至拔牙，牙齿缺损会影响人们一生。在发达国家，用于治疗牙齿疾病医疗保健预算约占总体的5-10％，在发展中和欠发达国家，这一指标更低，口腔问题对人们的生活更严重。很多人的刷牙方法不当，对牙齿的清洁不到位，从而出现龋齿、牙龈炎、牙周炎、牙齿疼痛、出血、松动、甚至脱落等不同程度的牙齿疾病。尽管人们可以通过不同渠道学习标准的刷牙方法(例如巴氏刷牙法BASS、水平颤动拂刷法ROLL以及圆弧刷法Fones等)，但是在实际刷牙中人们很难确保在刷牙过程中这些方法被有效执行。比如，其中的巴氏刷牙法(bass刷牙法)是由美国牙科协会推荐的一种有效去除龈缘附近及龈沟内菌斑的方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种刷牙效果评估方法，其特征在于，包括：/n获取当前用户前臂的肌肉电信号和运动信号；/n利用训练完备的数据融合神经网络模型对肌肉电信号和运动信号进行分区域的刷牙效果评估，得到刷牙效果评估报告。/n

【技术特征摘要】
1.一种刷牙效果评估方法，其特征在于，包括：
获取当前用户前臂的肌肉电信号和运动信号；
利用训练完备的数据融合神经网络模型对肌肉电信号和运动信号进行分区域的刷牙效果评估，得到刷牙效果评估报告。


2.根据权利要求1所述的刷牙效果评估方法，其特征在于，还包括：
对口腔清洁区域进行划分，并为每个划分的区域配置标准动作；
按划分的区域和对应的标准动作采集大量的多通道的原始刷牙肌电数据，所述原始刷牙肌电数据包括肌肉电信号和运动信号；
基于深度学习方法将所述原始刷牙肌电数据作为样本数据进行训练，得到所述训练完备的数据融合神经网络模型。


3.根据权利要求2所述的刷牙效果评估方法，其特征在于，对口腔清洁区域进行划分，并为每个划分的区域配置标准动作，包括以下步骤；
对口腔清洁区域进行划分，得到16个口腔清洁区域；并为16个口腔清洁区域配置标准动作。


4.根据权利要求2所述的刷牙效果评估方法，其特征在于，基于深度学习方法将所述原始刷牙肌电数据作为样本数据进行训练，得到所述训练完备的数据融合神经网络模型，包括以下步骤：
对时域下的多通道的原始刷牙肌电数据进行分片，对分片后原始刷牙肌电数据进行时域和频域特征抽取；其中，时域信号通过双向BI-LSTM模型进行特征抽取处理；频域信号通过短时傅里叶变换得到，再由残差卷积模型进行特征抽取处理；
通过全联通层将特征映射到统一尺度的特征图，进行拼接；
用卷积对拼接得到的多路特征进行融合，得到训练完备的数据融合神经网络模型。

【专利技术属性】
技术研发人员：符宗凯，刘鹤云，
申请(专利权)人：北京斯年智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11