一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法及系统，涉及数据分析技术领域，方法包括：监测用户的用户数据库搭建监测用户的三维点云模型，读取训练测试方案，依据解析结果和三维点云模型构建传感器校验特征在监测用户执行训练测试方案时同步执行监测传感器的数据采集，构建监测数据集合，将训练测试方案、监测数据集合输入康复状态评价模型通过动作验证系数进行输出结果补偿生成康复状态评价结果进行所述监测用户的训练管理，本发明专利技术解决了现有技术中由于治疗师依赖主观评测与患者主观反馈进行制定康复训练的情况，导致康复训练效率低的技术问题，实现了针对脊柱异常活动节段进行对应康复训练，提高康复训练效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据分析
，具体涉及一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法及系统。

技术介绍

[0002]随着科学技术的发展，特别是康复训练设备领域的发展，由于脊柱侧弯是一种常见的骨骼问题，会严重影响病患的生活质量。目前，常规的矫形方法是通过矫形器强制矫形或通过牵引拉伸等手法来缓解，严重的甚至需要手术治疗。且会给病患带来一定痛苦和副作用，并且医生也需要消耗极大的体力。
[0003]目前，现有技术中存在由于治疗师依赖主观评测与患者主观反馈进行制定康复训练的情况，导致康复训练效率低的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法及系统，用于针对解决现有技术中存在的由于治疗师依赖主观评测与患者主观反馈进行制定康复训练的情况，导致康复训练效率低的技术问题。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法，所述方法包括：采集获得监测用户的用户ID数据，并依据所述用户ID数据调用数据库，构建所述监测用户的用户数据库；基于所述用户数据库搭建所述监测用户的三维点云模型，并读取所述监测用户的训练测试方案；解析所述训练测试方案，依据解析结果和所述三维点云模型构建所述监测用户的传感器校验特征；依据所述训练测试方案，对所述监测用户布设监测传感器，其中，所述监测传感器包括拉压力传感器、角位移传感器；通过所述传感器校验特征对所述监测传感器进行位置校验，当位置校验通过后，在所述监测用户执行所述训练测试方案时，同步执行所述监测传感器的数据采集，构建监测数据集合；基于图像采集装置执行所述监测用户的训练同步图像采集，并基于图像采集结果和所述训练测试方案生成带有时序标识的动作验证系数；将所述训练测试方案、所述监测数据集合输入康复状态评价模型，并通过所述动作验证系数进行输出结果补偿，生成康复状态评价结果；基于所述康复状态评价结果进行所述监测用户的训练管理。
[0007]第二方面，本申请提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析系统，所述系统包括：数据库构建模块，所述数据库构建模块用于采集获得监测用户的用户ID数据，并依据所述用户ID数据调用数据库，构建所述监测用户的用户数据库；方案读取模块，所述方案读取模块用于基于所述用户数据库搭建所述监测用户的三维点云模型，并读取所述监测用户的训练测试方案；特征构建模块，所述特征构建模块用于解析所述训练测试方案，依据解析结果和所述三维点云模型构建所述监测用户的传感器校验特征；传感器布设模块，所述传
感器布设模块用于依据所述训练测试方案，对所述监测用户布设监测传感器，其中，所述监测传感器包括拉压力传感器、角位移传感器；位置校验模块，所述位置校验模块用于通过所述传感器校验特征对所述监测传感器进行位置校验，当位置校验通过后，在所述监测用户执行所述训练测试方案时，同步执行所述监测传感器的数据采集，构建监测数据集合；系数生成模块，所述系数生成模块用于基于图像采集装置执行所述监测用户的训练同步图像采集，并基于图像采集结果和所述训练测试方案生成带有时序标识的动作验证系数；输出结果补偿模块，所述输出结果补偿模块用于将所述训练测试方案、所述监测数据集合输入康复状态评价模型，并通过所述动作验证系数进行输出结果补偿，生成康复状态评价结果；训练管理模块，所述训练管理模块用于基于所述康复状态评价结果进行所述监测用户的训练管理。
[0008]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0009]本申请提供的一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法及系统，涉及数据分析
，解决了现有技术中由于治疗师依赖主观评测与患者主观反馈进行制定康复训练的情况，导致康复训练效率低的技术问题，实现了通过采集患者脊柱的实时肌力、角度、运动速度，针对脊柱异常活动节段进行对应康复训练，提高康复训练效率。
附图说明
[0010]图1为本申请提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法流程示意图；
[0011]图2为本申请提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法中监测用户的后续训练方案约束流程示意图；
[0012]图3为本申请提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法中构建传感器校验特征流程示意图；
[0013]图4为本申请提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法中进行监测用户的训练管理流程示意图；
[0014]图5为本申请提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析系统结构示意图。
[0015]附图标记说明：数据库构建模块1，方案读取模块2，特征构建模块3，传感器布设模块4，位置校验模块5，系数生成模块6，输出结果补偿模块7，训练管理模块8。
具体实施方式
[0016]本申请通过提供一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法及系统，用于解决现有技术中由于治疗师依赖主观评测与患者主观反馈进行制定康复训练的情况，导致康复训练效率低的技术问题。
[0017]实施例一
[0018]如图1所示，本申请实施例提供了一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法，该方法包括：
[0019]步骤S100：采集获得监测用户的用户ID数据，并依据所述用户ID数据调用数据库，构建所述监测用户的用户数据库；
[0020]具体而言，本申请实施例提供的一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法应用于一种脊柱康复训练设备的干预效果分析系统，为保证后期在进行脊柱康复训练时目标用
户数据的准确性，首先需要对目标用户的用户ID数据进行监测，用户ID数据是指目标用户的身份标识号码，即一个序列号，是用于在脊柱康复训练设备上进行用户登录时用于识别目标用户身份的序列号，进一步的，依据用户ID数据对数据库进行构建调用，该数据库用于存储目标用户与所对应的ID数据，及其二者之间的关联关系的数据库，并将其记作监测用户的用户数据库，便于后期对目标用户进行康复训练时一对一的调取监测用户的数据，为后期实现对脊柱康复训练设备进行干预效果的分析作为重要参考依据。
[0021]步骤S200：基于所述用户数据库搭建所述监测用户的三维点云模型，并读取所述监测用户的训练测试方案；
[0022]进一步而言，如图2所示，本申请步骤S200还包括：
[0023]步骤S210：读取所述监测用户的用户档案；
[0024]步骤S220：调用所述用户档案中的历史康复状态评价结果，其中，所述历史康复状态评价结果具有测试节点标识；
[0025]步骤S230：将所述康复状态评价结果和所述历史康复状态评价结果进行康复评价拟合，生成训练的影响因子；
[0026]步骤S240：通过所述影响因子进行所述监测用户的后续训练方案约束。
[0027]具体而言，以上述所构建的用户数据库作为构建数据，对监测用户的三维点云模型进行搭建，是指在用户数据库中的用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种脊柱康复训练设备的干预效果分析方法，其特征在于，所述方法包括：采集获得监测用户的用户ID数据，并依据所述用户ID数据调用数据库，构建所述监测用户的用户数据库；基于所述用户数据库搭建所述监测用户的三维点云模型，并读取所述监测用户的训练测试方案；解析所述训练测试方案，依据解析结果和所述三维点云模型构建所述监测用户的传感器校验特征；依据所述训练测试方案，对所述监测用户布设监测传感器，其中，所述监测传感器包括拉压力传感器、角位移传感器；通过所述传感器校验特征对所述监测传感器进行位置校验，当位置校验通过后，在所述监测用户执行所述训练测试方案时，同步执行所述监测传感器的数据采集，构建监测数据集合；基于图像采集装置执行所述监测用户的训练同步图像采集，并基于图像采集结果和所述训练测试方案生成带有时序标识的动作验证系数；将所述训练测试方案、所述监测数据集合输入康复状态评价模型，并通过所述动作验证系数进行输出结果补偿，生成康复状态评价结果；基于所述康复状态评价结果进行所述监测用户的训练管理。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：识别所述图像采集结果，根据识别结果及映射的采集时间节点，确定N个训练测试窗口；通过所述N个训练测试窗口对所述监测数据集合进行窗口分割；对于每个训练测试窗口进行拉压力的极大值和平均值提取，将提取结果作为对应训练测试窗口的窗口监督数据；基于所述窗口监督数据进行数据稳定性分析，生成数据稳定值；将所述窗口监督数据和所述数据稳定值同步输入迭代后的康复状态评价模型，输出更新康复状态评价结果，通过所述更新康复状态评价结果进行所述监测用户的训练管理。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述训练测试方案构建异常动作筛选阈值；基于所述三维点云模型和所述异常动作筛选阈值进行极限位置重构；通过极限位置重构结果进行所述图像采集结果的动作认证；将动作认证未通过的所述图像采集结果对应的窗口监督数据进行数据剔除，完成数据的初始筛选，并根据筛选结果进行数据稳定性分析。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：读取所述监测用户的用户档案；调用所述用户档案中的历史康复状态评价结果，其中，所述历史康复状态评价结果具有测试节点标识；将所述康复状态评价结果和所述历史康复状态评价结果进行康复评价拟合，生成训练的影响因子；通过所述影响因子进行所述监测用户的后续训练方案约束。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯彬，贺琛，张斌锋，张坤，曹冬冬，
申请(专利权)人：中航创世机器人西安有限公司，
类型：发明
国别省市：