一种盆底肌训练数据的多维度分析方法技术

本发明专利技术公开了一种盆底肌训练数据的多维度分析方法，属于数据分析技术领域。本发明专利技术通过采集盆底肌生物反馈的信号，这些信号由硬件设备收集通过蓝牙传输给APP，APP收集好然后转化成肌力值然后通过网络传输到云端存储，主要是结合肌力值的采集过程中产生的数据以及用户本身的数据去做一个联合的多维度数据分析，用户个人数据主要由用户通过APP录入传输至云端存储完成，而肌力相关数据由设备采集上传到APP然后再传输到云端存储。肌力数据的产生主要由APP根据治疗方案发出特定的指令，用户可根据方案的训练要求进行训练完成。根据方案的训练要求进行训练完成。根据方案的训练要求进行训练完成。

【技术实现步骤摘要】
一种盆底肌训练数据的多维度分析方法


[0001]本专利技术涉及数据分析
，具体为一种盆底肌训练数据的多维度分析方法。

技术介绍

[0002]随着社会经济的不断地发展，人们对于如何保护身体肌肉的关注度越来越高。现有的技术大多从肌力本身去分析，忽略了人的因素以及环境的因素。同样的一种方案，不用年龄的人、不同产后阶段，或者盆底肌肌肉损伤程度不一样，训练产生的效果是不一样，并且一个用户在初期训练时由于训练的熟悉程度不够也会影响训练效果。
[0003]所以需要一种可以分析覆盖面更广以及适用性更强的一种盆底肌训练数据的多维度分析方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种盆底肌训练数据的多维度分析方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种盆底肌训练数据的多维度分析方法，步骤如下：S1、采集用户的相关数据；S2、对采集进来的相关数据按照不同维度进行归类统计；S3、在归类统计的基础上，按照要求提取出与用户特征相匹配的人群数据集；S4、对人群数据集里面的数据按照肌力等级进行分类；S5、在分类好的基础上，分析得出在不同的疗程下盆底肌的恢复效果。
[0006]在S1中，所述采集不同用户的相关数据是通过APP对相关数据进行采集，然后使用APP调用云端服务器提供的数据保存接口进行数据存储。基础数据包含身高、体重、年龄，婚姻状态、分娩次数、流产情况、最近分娩流产时间、地区。用户通过APP的个人信息页面提供的表单分别将相应的数据填入，然后APP调用云端服务器提供的数据保存接口 /userinfo/save 进行数据存储。用户需求以及症状情况，一般盆底肌训练需求包含预防盆底问题、提升私密健康、塑形保养放松、修复盆底问题，一般的症状包含尿失禁、尿潴留、粪失禁、便秘、性体验下降 、性交痛、前后壁膨出、子宫脱垂、 直肠脱垂、反复性阴道炎、盆底痛、慢性盆腔痛。APP 端提供两个表单，一个是用户需求相关的用来记录用户本身想要解决的问题，第二个是症状相关的，用来了解当前用户所面对的盆底肌问题。两个表单的数据会通过服务端提供的两个接口/userneed/save、/usersick/save分别保存到云端的两个数据表中。训练数据，用户通常是沿着一个方案去做治疗，一个方案会有15个疗程，一个疗程是30分钟，首先训练初始，用户会进行一些初始配置，比如电流值、通道使用数，APP 首先会记录这30分钟用户通过设备训练产生的肌力值，这些肌力值通常是有5个阶段组成包括前进息阶段、快肌阶段、慢肌阶段、耐力测试阶段、后进息阶段。反馈数据，APP 端会提供一个表单，用户会将反馈的信息录入，以及对这次训练过程进行一个满意度等级评价，以及最终训练得到的
各阶段得分数据。APP会将这部分数据通过后端接口/user/feedback保存至云端。
[0007]在S2中，所述对采集好的数据按照不同维度进行归类统计，是通过对采集上来保存在云端的用户数据按照年龄、身高、体重、区域、婚育情况、产后阶段和肌力阶段进行归类统计。年龄划分为五个区间，分别为小于20岁、21岁至25岁、26岁至30岁、31岁至35岁、36岁至40岁和41岁至50岁；身高区间划分的方式为，小于150厘米的单独划分为一个区间，高于150厘米的，从150厘米开始，每增加5厘米就划分为一个新的区间，例如：150厘米至155厘米、155厘米至160厘米、160厘米至165厘米、165厘米至170厘米和170厘米至175厘米；体重区间划分的方式为，小于40千克的单独划分为一个区间，高于40千克的，从40千克开始，每增加5千克就划分为一个新的区间，例如：40千克至45千克、45千克至50千克、50千克至55千克、55千克至60千克和60千克至65千克；区域区间的划分按照省市首字母的形式划分的方式进行划，例如：（nj,js）、(cd, sc)、(sh, sh)和(bj, bj)；婚育情况划分为两个区间，分别为未育和已育；产后阶段划分六个区间，分别为小于42天、42天至180天、半年到一年、一年到三年、三年到十年和大于十年；肌力阶段得分划分为五个区间，分别为前静息阶段得分、快肌阶段得分、慢肌阶段得分、耐力阶段得分和后静肌阶段得分；需求划分为五个区间，分别为预期达到肌力等级A、预期达到肌力等级B、预期达到肌力等级C、预期达到肌力等级D和预期达到肌力等级E，症状的划分方式是根据症状的不同划分出不同的人群。
[0008]在S3中，提取出不同的用户特征数据组是通过设置不同的范围查询条件分析出符合条件的数据集合，再对不同的数据集合取交集得出用户特征数据组。对所有训练数据进行分析，取出所有用户的训练相关数据，轮询计算，当肌力由D提升至C，平均使用了n1个疗程，提升的人数占比90%，按电流70ma占比90%。肌力值提升至B，平均使用了n2疗程，提升的人数占比85% ， 肌力提升至A级使用了m3个疗程，提升的人数占比80%。 推算出用户进行n1个疗程, 将有90%的概率将肌力等级将恢复至 C级，按电流 70ma 占比80% 用户进行训练n2个疗程，将有90%的概率将肌力等级将恢复至B级，用户进行训练m3个疗程，将有90%的概率将肌力等级将恢复至A级。
[0009]在S4中，所述对人群数据按照肌力等级进行分类，首先收集具有相同特征的人群，根据不同特征划分出不同人群，将所有属于用户基础数据的特征人群放在一起取交集得出符合用户基础数据的人群，将所有属于用户需求以及症状情况的特征人群放在一起取交集得出符合用户需求以及症状情况的人群，将所有属于训练数据的特征人群放在一起取交集得出符合训练数据的人群，将所有属于反馈数据的特征人群放在一起取交集得出符合反馈数据人群，获取所有符合用户特征值的人群数据；将用户基础数据的人群、用户需求以及症状情况的人群、训练数据的人群和反馈数据人群放在一起同时取交集得到全部特征匹配目标用户人群；最后按肌力等级划分目标用户人群。
[0010]在S5中，在不同的疗程下盆底肌的恢复效果是通过分析不同疗程中肌力等级提升比例的人数在该疗程下所有人中的占比，得到各个疗程恢复的有效率，再将各个疗程中恢复效果与肌力等级提升跨度相符的人群数据提取出来，计算使用不同疗程的人员在该人群
中的占比，得出疗程的有效率，得出疗程方案在人群中的分布情况。
[0011]与现有技术相比，本专利技术所达到的有益效果是：本专利技术所分析覆盖的数据面更广，海量的多维度的数据更能客观真实反映一个群体的训练情况，从而得出通用的一些预测结果，促进用户坚持去做训练，单从肌力本身去分析会有点以偏盖全的，不能更好准确的得到分析结果， 并且单一数据反映的只是个体的一组数据，个体之间情况会有很多不用，相反多维的特征数据再加上数据多的案例用户，能够得到通用的较为客观的指导。
附图说明
[0012]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1是本专利技术一种盆底肌训练数据的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种盆底肌训练数据的多维度分析方法，其特征在于：S1、采集用户的相关数据；S2、对采集进来的相关数据按照不同维度进行归类统计；S3、在归类统计的基础上，按照要求提取出与用户特征相匹配的人群数据集；S4、对人群数据集按照肌力等级进行分类；S5、在分类好的基础上，分析得出在不同的疗程下盆底肌的恢复效果。2.根据权利要求1所述的一种盆底肌训练数据的多维度分析方法，其特征在于：在S1中，所述采集用户的相关数据是通过APP对相关数据进行采集，然后使用APP调用云端服务器提供的数据保存接口进行数据存储。3.根据权利要求2所述的一种盆底肌训练数据的多维度分析方法，其特征在于：所述相关数据包括用户基础数据、用户需求、症状情况、训练数据和反馈数据；所述用户基础数据包括包含身高、体重、年龄，婚姻状态、分娩次数、流产情况、最近分娩流产时间和地区，所述用户需求指盆底肌训练需求，所述症状情况指用户自身症状，所述训练数据包括疗程时间、初始配置和肌力值，所述反馈数据包括反馈信息、满意度等级评价和各阶段得分分数。4.根据权利要求2所述的一种盆底肌训练数据的多维度分析方法，其特征在于：所述使用APP调用云端服务器提供的数据保存接口进行数据存储，具体是通过对所述用户基础数据使用APP调用云端服务器提供的数据保存接口 /userinfo/save 进行数据存储，对所述用户需求通过服务端提供的接口/userneed/save保存到云端的数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖弦弦，郑伟峰，
申请(专利权)人：南京麦豆健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：