一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统技术方案

本发明专利技术公开了一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统，涉及强直性脊柱炎患者监测技术领域，包括数据采集模块

【技术实现步骤摘要】
一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统


[0001]本专利技术涉及强直性脊柱炎患者监测
，具体涉及一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统
。

技术介绍

[0002]强直性脊柱炎
(AS)
是以骶髂关节和脊柱附着点炎症为主要症状的疾病，与
HLA
‑
B27
呈强关联
。
某些微生物
(
如克雷白杆菌
)
与易感者自身组织具有共同抗原，可引发异常免疫应答
。
是四肢大关节
、
椎间盘纤维环及其附近结缔组织纤维化和骨化以及关节强直为病变特点的慢性炎性疾病
。
强直性脊柱炎属风湿病范畴，病因尚不明确，是以脊柱为主要病变部位的慢性病，累及骶髂关节，引起脊柱强直和纤维化，造成不同程度眼
、
肺
、
肌肉
、
骨骼病变，是自身免疫性疾病
。
[0003]强直性脊柱炎患者体力活动轨迹的动态追踪和筛选系统可以帮助患者监测和改善其运动能力和生活质量，强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统最常用的数据采集工具是可穿戴智能手表或者可穿戴智能手环，可穿戴智能手表或者可穿戴智能手环中配备了多种传感器，例如加速度计
、
陀螺仪和心率监测器，实时监测患者的运动和活动情况
。
[0004]现有技术存在以下不足：然而，当强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统的运行状态发生异常时，系统无法及时发现，可能会导致强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统对患者的监测变得不准确，可能无法从而及时准确发现患者姿势错误或过度运动的情况，从而造成严重的后果
。
[0005]在所述
技术介绍
部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息
。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统，本专利技术通过监测系统对强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统的运行状态进行监测并感知，当强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统的运行状态发生异常时，及时提示佩戴人员进行维护，有效地防止系统发生异常导致对患者的监测变得不准确，从而及时准确发现患者姿势错误或过度运动的情况，从而避免发生严重的后果，以解决上述
技术介绍
中的问题
。
[0007]为了实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统，包括数据采集模块
、
感知模块
、
比对分析模块
、
监测模块以及预警模块；
[0008]数据采集模块，采集强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统运行时的数据信息，包括系统数据处理信息和系统自身状态信息，采集后，将系统数据处理信息和系统自身状态信息传递至感知模块；
[0009]感知模块，将系统数据处理信息和系统自身状态信息建立数据分析模型，生成感知系数，并将感知系数传递至比对分析模块；
[0010]比对分析模块，将系统运行生成的感知系数与感知系数参考阈值进行比对，生成异常风险信号，异常风险信号包括高异常风险信号和低异常风险信号，通过生成的高异常风险信号对系统的异常运行状态进行智能化感知，并将高异常风险信号传递至监测模块；
[0011]监测模块，获取到系统运行生成的高异常风险信号后，对后续系统运行生成的若干个感知系数进行综合分析，判断系统的运行情况，并将判断的结果发送至预警模块，通过预警模块发出预警提示或者不发出预警提示
。
[0012]优选的，系统数据处理信息包括加速度传感器数据传输波动值和存储器读写速率异常浮动频率，采集后，数据采集模块将加速度传感器数据传输波动值和存储器读写速率异常浮动频率分别标定为
BDZ
β
和
FDZ
β
，系统自身状态信息包括系统电压异常输出浮动系数，采集后，数据采集模块将系统电压异常输出浮动系数标定为
DYY
β
。
[0013]优选的，加速度传感器数据传输波动值获取的步骤如下：
[0014]S1、
获取
T
时间内不同时间段的加速度传感器数据传输速率，将加速度传感器数据传输速率标定为
Vx
，
x
表示不同时间段的加速度传感器数据传输速率的编号，
x
＝
1、2、3、4、
……
、N
，
N
为正整数；
[0015]S2、
求出
T
时间内不同时间段的加速度传感器数据传输速率的标准差，将标准差标定为
s1
，标准差
s1
的计算公式为：
[0016][0017]，其中，为不同时间段的加速度传感器数据传输速率的平均值，
[0018]S3、
通过
T
时间内不同时间段的加速度传感器数据传输速率的标准差
s1
获取加速度传感器数据传输波动值
BDZ
β
。
[0019]优选的，存储器读写速率异常浮动频率获取的步骤如下：
[0020]S1、
对存储器读写速率设置梯度范围
V'min
～
V'max
；
[0021]S2、
获取
T
时间内不同时间段的存储器读写速率，将存储器读写速率标定为
V'm
，
m
表示不同时间段的存储器读写速率的编号，
m
＝
1、2、3、4、
……
、k
，
k
为正整数，
V'm
处于梯度范围
V'min
～
V'max
之间，表明存储器读写速率正常，
V'm
不处于梯度范围
V'min
～
V'max
之间，表明存储器读写速率异常；
[0022]S3、
将获取的
V'm
和梯度范围
V'min
～
V'max
进行比对，将
V'm
不处于梯度范围
V'min
～
V'max
之间的存储器读写速率建立数据集合，对数据集合内存储器读写速率的数量进行统计，并将数据集合内存储器读写速率的数量标定为
H
；
[0023]S4、
获取存储器读写速率异常浮动频率，获取的表达式为：
FDZ
β
＝
H/k。
[0024]优选的，系统电压异常输出浮动系数的获取包括以下步骤：
[0025]S1、...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统，其特征在于，包括数据采集模块
、
感知模块
、
比对分析模块
、
监测模块以及预警模块；数据采集模块，采集强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统运行时的数据信息，包括系统数据处理信息和系统自身状态信息，采集后，将系统数据处理信息和系统自身状态信息传递至感知模块；感知模块，将系统数据处理信息和系统自身状态信息建立数据分析模型，生成感知系数，并将感知系数传递至比对分析模块；比对分析模块，将系统运行生成的感知系数与感知系数参考阈值进行比对，生成异常风险信号，异常风险信号包括高异常风险信号和低异常风险信号，通过生成的高异常风险信号对系统的异常运行状态进行智能化感知，并将高异常风险信号传递至监测模块；监测模块，获取到系统运行生成的高异常风险信号后，对后续系统运行生成的若干个感知系数进行综合分析，判断系统的运行情况，并将判断的结果发送至预警模块，通过预警模块发出预警提示或者不发出预警提示
。2.
根据权利要求1所述的一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统，其特征在于，系统数据处理信息包括加速度传感器数据传输波动值和存储器读写速率异常浮动频率，采集后，数据采集模块将加速度传感器数据传输波动值和存储器读写速率异常浮动频率分别标定为
BDZ
β
和
FDZ
β
，系统自身状态信息包括系统电压异常输出浮动系数，采集后，数据采集模块将系统电压异常输出浮动系数标定为
DYY
β
。3.
根据权利要求2所述的一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统，其特征在于，加速度传感器数据传输波动值获取的步骤如下：
S1、
获取
T
时间内不同时间段的加速度传感器数据传输速率，将加速度传感器数据传输速率标定为
Vx
，
x
表示不同时间段的加速度传感器数据传输速率的编号，
x
＝
1、2、3、4、
……
、N
，
N
为正整数；
S2、
求出
T
时间内不同时间段的加速度传感器数据传输速率的标准差，将标准差标定为
s1
，标准差
s1
的计算公式为：，其中，为不同时间段的加速度传感器数据传输速率的平均值，
S3、
通过
T
时间内不同时间段的加速度传感器数据传输速率的标准差
s1
获取加速度传感器数据传输波动值
BDZ
β
。4.
根据权利要求2所述的一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统，其特征在于，存储器读写速率异常浮动频率获取的步骤如下：
S1、
对存储器读写速率设置梯度范围
V'min
～
V'max
；
S2、
获取
T
时间内不同时间段的存储器读写速率，将存储器读写速率标定为
V'm
，
m
表示不同时间段的存储器读写速率的编号，
m
＝
1、2、3、4、
……
、k
，
k
为正整数，
V'm
处于梯度范围
V'min
～
V'max
之间，表明存储器读写速率正常，
V'm
不处于梯度范围
V'min
～
V'max
之间，表明存储器读写速率异常；
S3、
将获取的
V'm
和梯度范围
V'min
～
V'max
进行比对，将
V'm
不处于梯度范围
V'min
～
V'max
之间的存储器读写速率建立数据集合，对数据集合内存储器读写速率的数量进行统计，并将数据集合内存储器读写速率的数量标定为
H
；
S4、
获取存储器读写速率异常浮动频率，获取的表达式为：
FDZ
β
＝
H/k。5.
根据权利要求2所述的一种强直性脊柱炎患者体力活动轨迹动态追踪筛选系统，其特征在于，系统电压异常...

【专利技术属性】
技术研发人员：方蘅英，潘英华，张美芬，黄蕾，邓玉华，张一恒，古慧婷，丁玥，
申请(专利权)人：中山大学附属第三医院，
类型：发明
国别省市：