一种康复运动评估方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提出一种康复运动评估方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据待测康复动作视频生成待测骨骼点坐标时间序列；将待测骨骼点坐标时间序列输入至预先训练好的动作评估模型中，得到患者的康复动作评分；其中，动作评估模型基于知识专家构建的邻接矩阵、注意力机制、分类训练和评估训练生成；根据康复动作评分生成指导反馈信息。该方法能够适应不同患者之间的不同，对康复运动进行准确评估，更解决了患者在没有专家的情况下进行练习时无法获得对规定锻炼的充分指导和评估的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
一种康复运动评估方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及智能学习
，具体而言，涉及一种康复运动评估方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]康复训练指患者通过训练，进行有助于改善或恢复身体机能的活动。专业治疗师会给患者开运动处方，让患者进行特定的锻炼以康复不同疾病（例如中风、帕金森病、背痛等）。
[0003]当患者在没有专家（例如医生/治疗师）的情况下进行康复训练时，无法评估患者康复动作的正确性，因而无法获得对规定锻炼的充分指导和评估。同时，不正确、不规范的康复运动往往治疗效果较低，甚至会导致更严重的损伤，因此人们对于自动康复动作评估方法的需求十分迫切。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种康复运动评估方法、装置、电子设备及存储介质，其能够适应不同患者之间的不同，对康复运动进行准确评估。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种康复运动评估方法，其特征在于，所述方法包括：根据待测康复动作视频生成待测骨骼点坐标时间序列；将所述待测骨骼点坐标时间序列输入至预先训练好的动作评估模型中，得到患者的康复动作评分；其中，所述动作评估模型基于知识专家构建的邻接矩阵、注意力机制、分类训练和评估训练生成；根据所述康复动作评分生成指导反馈信息。
[0006]进一步地，所述动作评估模型基于知识专家构建的邻接矩阵和注意力机制生成包括：将所述知识专家构建的邻接矩阵与初始动作评估模型的邻接矩阵相结合，得到第一中间动作评估模型；将所述第一中间动作评估模型与所述注意力机制进行融合，得到第二中间动作评估模型；对所述第二中间动作评估模型进行分类训练，得到第三中间动作评估模型；利用康复运动评估数据集对所述第三中间动作评估模型进行评估训练和验证，得到所述动作评估模型；其中，所述康复运动评估数据集为知识专家对多个训练康复动作视频的评分。
[0007]进一步地，所述第一中间动作评估模型在时间t时刻，层的更新公式如下：
；其中，代表所述知识专家构建的邻接矩阵的个数；为非线性激活函数；代表对所述知识专家构建的邻接矩阵和所述初始动作评估模型的邻接矩阵进行归一化；代表所述初始动作评估模型的邻接矩阵；A
k
代表所述知识专家构建的邻接矩阵；代表在时间t时刻，层的更新公式；为层的可训练参数。
[0008]进一步地，所述第二中间动作评估模型的公式如下：；其中，代表所述知识专家构建的邻接矩阵的个数；a
k
代表权重；代表述第一中间动作评估模型的输出特征。
[0009]进一步地，所述对所述第二中间动作评估模型进行分类训练，得到第三中间动作评估模型包括：基于第一损失函数对所述第二中间动作评估模型进行参数更新，得到所述第三中间动作评估模型；其中，所述第一损失函数公式如下：；其中，为专家关注重点；代表所述知识专家构建的邻接矩阵的个数；a
k
代表权重。
[0010]进一步地，所述方法还包括：对所述待测骨骼点坐标时间序列进行滤波处理，得到滤波后的待测骨骼点坐标时间序列。
[0011]进一步地，所述方法还包括：对所述滤波后的待测骨骼点坐标时间序列进行等间隔采样处理。
[0012]第二方面，本专利技术实施例还提供了一种康复运动评估装置，所述装置包括：时间序列生成模块，用于根据待测康复动作视频生成待测骨骼点坐标时间序列；评分模块，用于将所述待测骨骼点坐标时间序列输入至预先训练好的动作评估模型中，得到患者的康复动作评分；其中，所述动作评估模型基于知识专家构建的邻接矩阵、注意力机制、分类训练和评估训练生成；指导反馈生成模块，用于根据所述康复动作评分生成指导反馈信息。
[0013]第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、以及一个或多个处理器，所述存储器用于存储一个或多个程序；所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，实现如第一方面所述的方法。
[0014]第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述方法的步骤。
[0015]本专利技术实施例提供的康复运动评估方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：根据待测康复动作视频生成待测骨骼点坐标时间序列；将待测骨骼点坐标时间序列输
入至预先训练好的动作评估模型中，得到患者的康复动作评分；其中，动作评估模型基于知识专家构建的邻接矩阵、注意力机制、分类训练和评估训练生成；根据康复动作评分生成指导反馈信息。通过专家知识根据不同的康复动作要求，人为设置骨骼点邻接矩阵，使模型能更好的提取康复运动的时空特征；引入注意力机制可高效融合时空特征；使得该方法能够适应不同患者之间的不同，对康复运动进行准确评估，更解决了患者在没有专家的情况下进行练习时无法获得对规定锻炼的充分指导和评估的问题。
[0016]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0018]图1示出了本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图；图2示出了本专利技术实施例提供的一种康复运动评估方法的流程示意图；图3示出了本专利技术实施例提供的一种动作评估模型的训练示意图；图4示出了本专利技术实施例提供的另一种康复运动评估方法的流程示意图；图5示出了本专利技术实施例提供的一种康复运动评估装置的结构框图。
[0019]附图标号：100
‑
电子设备；101
‑
存储器；102
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处理器；103
‑
通信接口；300
‑
康复运动评估装置；301
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时间序列生成模块；302
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评分模块；303
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指导反馈生成模块；304
‑
模型训练模块。
具体实施方式
[0020]下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0021]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种康复运动评估方法，其特征在于，所述方法包括：根据待测康复动作视频生成待测骨骼点坐标时间序列；将所述待测骨骼点坐标时间序列输入至预先训练好的动作评估模型中，得到患者的康复动作评分；其中，所述动作评估模型基于知识专家构建的邻接矩阵、注意力机制、分类训练和评估训练生成；根据所述康复动作评分生成指导反馈信息。2.如权利要求1所述的康复运动评估方法，其特征在于，所述动作评估模型基于知识专家构建的邻接矩阵和注意力机制生成包括：将所述知识专家构建的邻接矩阵与初始动作评估模型的邻接矩阵相结合，得到第一中间动作评估模型；将所述第一中间动作评估模型与所述注意力机制进行融合，得到第二中间动作评估模型；对所述第二中间动作评估模型进行分类训练，得到第三中间动作评估模型；利用康复运动评估数据集对所述第三中间动作评估模型进行评估训练和验证，得到所述动作评估模型；其中，所述康复运动评估数据集为知识专家对多个训练康复动作视频的评分。3.如权利要求2所述的康复运动评估方法，其特征在于，所述第一中间动作评估模型在时间t时刻,层的更新公式如下：；其中，代表所述知识专家构建的邻接矩阵的个数；为非线性激活函数；代表对所述知识专家构建的邻接矩阵和所述初始动作评估模型的邻接矩阵进行归一化；代表所述初始动作评估模型的邻接矩阵；A
k
代表所述知识专家构建的邻接矩阵；代表在时间t时刻，层的更新公式；为层的可训练参数。4.如权利要求2所述的康复运动评估方法，其特征在于，所述第二中间动作评估模型的公式如下：；其中，代表所述知识专家构建的邻接矩阵的个数；a
k
...

【专利技术属性】
技术研发人员：程洪，何天，王滔，胡德昆，
申请(专利权)人：布法罗机器人科技成都有限公司，
类型：发明
国别省市：