应用于下肢康复训练的运动状态确定方法以及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种应用于下肢康复训练的运动状态确定方法以及系统。该方法包括：获取康复用户在下肢康复训练过程中的至少一种初始下肢运动数据，对各所述初始下肢运动数据进行数据处理，得到处理后的各下肢运动数据；基于预设的特征提取模型分别对各所述下肢运动数据进行特征提取，并确定特征提取后的各特征数据分别对应的用户负荷状态；根据预设的运动状态阈值以及各所述用户负荷状态确定所述康复用户的运动状态。通过本发明专利技术公开的技术方案，解决了现有技术中康复训练的运动状态评估结果准确性较低的问题，提高了康复训练的运行状态确定的准确性。状态确定的准确性。状态确定的准确性。

【技术实现步骤摘要】
应用于下肢康复训练的运动状态确定方法以及系统


[0001]本专利技术涉及康复医疗
，尤其涉及一种应用于下肢康复训练的运动状态确定方法以及系统。

技术介绍

[0002]目前，医院进行的康复训练量主要是根据医生的主观经验来制定的，但每个人均存在差异性，这就导致了对于不同人，进行标准化的康复训练运动后最终达成的疗效也不同。如果依靠医生的主观经验，由于医生个人的阅历及诊断能力的差异，也会对定制的下肢康复训练最终的疗效造成影响。另外，目前的康复评估多为训练完成后评估，或是只以单一的生理信号作为评判标准，以此达到的评估结果准确性较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种应用于下肢康复训练的运动状态确定方法以及系统，以解决现有技术中康复训练的运动状态评估结果准确性较低的问题，提高了康复训练的运行状态确定的准确性。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供了一种应用于下肢康复训练的运动状态确定方法，该方法包括：
[0005]获取康复用户在下肢康复训练过程中的至少一种初始下肢运动数据，对各所述初始下肢运动数据进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种应用于下肢康复训练的运动状态确定方法，其特征在于，包括：获取康复用户在下肢康复训练过程中的至少一种初始下肢运动数据，对各所述初始下肢运动数据进行数据处理，得到处理后的各下肢运动数据；基于预设的特征提取模型分别对各所述下肢运动数据进行特征提取，并确定特征提取后的各特征数据分别对应的用户负荷状态；根据预设的运动状态阈值以及各所述用户负荷状态确定所述康复用户的运动状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取康复用户在下肢康复训练过程中的至少一种初始下肢运动数据，包括：在接收到所述康复用户在下肢康复训练过程中发送的运动数据包的情况下，判断所述运动数据包是否为加密数据；若是，则采用预设的解密方式对所述加密数据包进行数据解密，得到所述康复用户的初始下肢运动数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始下肢运动数据包括初始下肢肌电数据、初始心电数据以及初始心率数据；所述对各所述初始下肢运动数据进行数据处理，得到处理后的各下肢运动数据，包括：对所述康复用户的所述初始下肢肌电数据以及所述初始心电数据进行数据滤波以及数据降噪处理，得到所述康复用户的下肢肌电数据以及心电数据；对所述初始心率数据进行异常数据剔除处理，得到所述康复用户的心率数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型包括心电特征提取子模型；所述基于预设的特征提取模型分别对各所述下肢运动数据进行特征提取，并确定特征提取后的各特征数据分别对应的用户负荷状态，包括：基于所述心电特征提取子模型对所述心电数据进行特征提取，得到所述康复用户的动态心电特征值和心率变异性；基于所述动态心电特征值和所述心率变异性确定所述康复用户的第一负荷状态。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型包括肌电特征提取子模型；所述基于预设的特征提取模型分别对各所述下肢运动数据进行特征提取，并确定特征提取后的各特征数据分别对应的用户负荷状态，包括：基于所述肌电特征提取子模型对所述肌电数据进行特征提取，得到所述康复用户的均方根特征值；基于预设的负荷状态确定模型以及所述均方根特征值确定所述康复用户的第二负荷状态。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运动状态阈值包括第一负荷状态阈值、第二负荷...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏栋楠，罗朝晖，尚鹏，曾梓琳，王通，吴继鹏，王俊伟，
申请(专利权)人：深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：