一种脑卒中复发风险感知与健康行为决策轨迹模型制造技术

本发明专利技术公开了一种脑卒中复发风险感知与健康行为决策轨迹模型，包括病号服、姿态幅度监测模块、数据传导模块、定位模块、数据处理模块，两个所述肢体幅度监测单元之间固定连接有若干个倒U形弹力单元，所述连接单元上安装有肢体振动监测单元，所述肢体振动监测单元通过微振幅转换单元感应所述倒U形弹力单元的高度变化；本发明专利技术利用姿态幅度监测模块结合定位模块根据区域位置与病人习惯设定标准运动区间，根据病人运动幅度与标准运动区间对比发现隐藏问题，利用倒U形弹力单元避免了静态长度下造成的灵敏度不足的情况，肢体振动监测单元与微振幅转换单元克服量程比与精度之间的问题，发现细微变化，避免情况恶化，为病人的复发风险提供参考数据。险提供参考数据。险提供参考数据。

【技术实现步骤摘要】
一种脑卒中复发风险感知与健康行为决策轨迹模型


[0001]本专利技术涉及脑卒中复发预防
，具体是一种脑卒中复发风险感知与健康行为决策轨迹模型。

技术介绍

[0002]脑卒中病人在复发前的往往会出现一些肢体障碍，对于一些本身具有脑卒中的病人治疗后产生的后遗症，例如手部脚部抖动，运动障碍的情况在复发前这些后遗症会出现不同程度的加重，由于这些运动障碍等病人察觉到时，说明已经出现了问题，而这些问题的拖延就会产生致命的问题，同时老人年事已高，而有些病人也会自带的产生一些语言障碍，因此老人的表达能力有限，医生从外在很难观察到病人的细微变化，从而导致复发初期的一些细微反应被忽视，使问题逐渐恶化。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种脑卒中复发风险感知与健康行为决策轨迹模型，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种脑卒中复发风险感知与健康行为决策轨迹模型，包括病号服、姿态幅度监测模块、数据传导模块、定位模块、数据处理模块；所述姿态幅度监测模块的数量为若干个，所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脑卒中复发风险感知与健康行为决策轨迹模型，其特征在于：包括病号服（1）、姿态幅度监测模块（2）、数据传导模块（3）、定位模块（4）、数据处理模块（5）；所述姿态幅度监测模块（2）的数量为若干个，所述姿态幅度监测模块（2）安装在所述病号服（1）的肢体活动区，用于对所述病号服（1）的肢体幅度进行检测；所述数据传导模块（3）安装在所述病号服（1）上，用于将所述姿态幅度监测模块（2）监测的数据传递至所述数据处理模块（5），通过所述数据处理模块（5）对所述姿态幅度监测模块（2）的监测数据与标准数据对比感知复发风险；所述定位模块（4）安装在所述病号服（1）上，用于根据所述定位模块（4）对病人区域进行定位，依据环境和所述姿态幅度监测模块（2）的参数进行对比参考。2.根据权利要求1所述的一种脑卒中复发风险感知与健康行为决策轨迹模型，其特征在于：所述姿态幅度监测模块（2）包括固定连接在所述病号服（1）上的固定单元（21）以及连接两个所述固定单元（21）的连接单元（22），所述固定单元（21）内安装有肢体幅度监测单元（26），两个所述肢体幅度监测单元（26）之间固定连接有若干个倒U形弹力单元（23），所述倒U形弹力单元（23）之间通过二次延伸弹力单元（25）固定连接，用于通过倒U形弹力单元（23）大幅度缩短两个所述肢体幅度监测单元（26）的间距，提高监测敏感度。3.根据权利要求2所述的一种脑卒中复发风险感知与健康行为决策轨迹模型，其特征在于：所述倒U形弹力单元（23）上滑动连接有用于对所述倒U形弹力单元（23）的张角进行限制的形变量控制单元（24），所述形变量控制单元（24）的两端固定连接有与所述倒U形弹力单元（23）滑动连接的导向环（241），所述倒U形弹力单元（23）的两端均开设有与所述导向环（241）相配合的变径单元（231），所述变径单元（231）的底端直径小于顶部直径，用于通过所述形变量控制单元（24）对所述倒U形弹力单元（23）的张角进行限制，避免拉力过大造成塑性形变。4.根据权利要求2所述的一种脑卒中复发风险感知与健康行为决策轨迹模型，其特征在于：所述连接单元（22）上安装有肢体振动监测单元（27），所述肢体振动监测单元（27）通过微振幅转换单元（28）感应所述倒U形弹力单元（23）的高度变化，所述微振幅转换单元（28...

【专利技术属性】
技术研发人员：林蓓蕾，刘腊梅，张振香，梅永霞，张伟宏，
申请(专利权)人：郑州大学，
类型：发明
国别省市：