【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及肌力评估，尤其涉及一种盆底肌力自动评估及训练系统。
技术介绍
1、肌力评估
专注于开发用于测量、评估和增强肌肉力量的方法和设备，尤其是针对特定肌群的评估和训练。在这个领域中，技术的发展旨在提供准确的肌肉力量测量，以及针对个体肌肉状况的定制化训练计划，广泛应用于医疗康复、运动训练、老年保健和其他相关领域。特别是对于盆底肌肉群，其重要性在于维护膀胱和肠道功能的稳定性，以及在妇科和产科健康方面的作用。
2、其中，盆底肌力自动评估及训练系统是一种设计用于自动测量和强化盆底肌肉力量的设备，主要目的是为用户提供一种简便、有效的方式来评估和提高他们的盆底肌力。盆底肌群的健康对于维持排尿和排便的正常控制至关重要，对于妇女而言，还与生育健康密切相关。系统旨在帮助用户通过有针对性的训练，提高肌肉群的强度和功能，从而达到改善身体健康和生活质量的效果。
3、传统的盆底肌力训练系统在精确性、个性化和效率方面存在明显不足，缺乏高级的生物力学模拟和实时反馈机制，导致训练计划缺乏针对性，无法有效适应个体差异和实时变化。传统系统在监控肌肉的恢复和疲劳程度方面也不够精确，导致训练效率低下，甚至增加受伤风险。缺乏长期的健康评估和风险管理功能，使得用户在维持盆底健康方面面临更多挑战，限制了训练效果的最大化，影响了用户的整体健康和生活质量。
技术实现思路
1、本申请通过提供了一种盆底肌力自动评估及训练系统，解决了传统的盆底肌力训练系统在精确性、个性化和效率方面存在明显不足，缺乏高
2、鉴于上述问题，本申请提供了一种盆底肌力自动评估及训练系统。
3、本申请提供了一种盆底肌力自动评估及训练系统，其中，所述系统包括生物力学模拟模块、肌疲劳分析模块、肌肉协调性分析模块、电刺激策略模块、肌力增强训练模块、恢复进度监控模块、效果反馈调整模块、健康评估模块；
4、所述生物力学模拟模块基于盆底肌肉的生物力学特性，采用计算流体动力学算法对肌肉的流体动力学特性进行模拟，运用有限元分析方法对肌肉的结构和应力应变关系进行分析，结合肌肉张力和弹性特性，生成肌群力学特性分析结果；
5、所述肌疲劳分析模块基于肌群力学特性分析结果，运用熵理论方法分析肌电信号中的不规则性和复杂性，结合时间序列分析对肌肉的能量消耗和疲劳恢复速度进行评估，利用样本熵计算肌电信号的熵值变化，生成疲劳程度评估记录；
6、所述肌肉协调性分析模块基于疲劳程度评估记录，利用小波变换算法分析肌电信号的时间-频率特性，运用相位耦合分析方法评估肌肉之间的同步性和协调性，计算肌肉活动的相位同步、相位延迟指数，生成协调性评价结果；
7、所述电刺激策略模块基于协调性评价结果，采用生物反馈方法分析肌肉响应，根据肌肉的活动状态和疲劳程度，运用自适应算法定制功能性电刺激参数，包括刺激强度、频率和时长，匹配肌肉的当前需求，生成电刺激调整建议；
8、所述肌力增强训练模块基于电刺激调整建议，应用神经肌肉训练方法结合肌肉协调性和电刺激反馈，设计一系列针对性的肌力增强训练动作和序列，结合肌肉的恢复周期和训练强度，生成肌力增强训练方案；
9、所述恢复进度监控模块基于肌力增强训练方案，采用动态时间序列分析方法和进度跟踪算法，监测训练中的肌肉活动和恢复指标，分析肌电信号的变化，结合肌肉的生物力学反应，实时跟踪训练的进展，对比分析初始状态和训练后状态的差异，评估肌肉恢复的趋势和速度，生成恢复进度记录；
10、所述效果反馈调整模块基于恢复进度记录，运用自适应控制算法和优化理论，分析训练过程中的指标与目标之间的偏差，结合肌肉的适应性和训练反馈，调整训练计划中的强度、频率和时长，匹配肌肉的当前状态，生成训练调整建议；
11、所述健康评估模块基于训练调整建议，应用多变量统计分析方法和风险预测模型，进行健康评估，长期跟踪用户的生理数据和训练反馈，分析健康状态的变化趋势和潜在风险因素，参照用户年龄、性别、训练历史信息，预测未来健康状况和潜在风险，生成健康改善建议。
12、优选的，所述肌群力学特性分析结果包括肌肉张力分布、应力应变关系和动态响应特性，所述疲劳程度评估记录具体指肌肉能量消耗率、疲劳恢复速度和疲劳程度等级，所述协调性评价结果包括肌群间同步性指标、协调性得分和改善建议，所述电刺激调整建议具体为刺激强度、频率设定和时长调整，所述肌力增强训练方案包括训练动作序列、强度调节和恢复周期，所述恢复进度记录具体为训练响应分析、进度跟踪图和优化建议，所述训练调整建议具体指训练动作和强度的优化、电刺激参数的调整，所述健康改善建议包括健康状态评估、潜在风险识别和预防措施。
13、优选的，所述生物力学模拟模块包括力学行为模拟子模块、动态响应分析子模块、力学特性评估子模块；
14、所述力学行为模拟子模块基于盆底肌肉的生物力学特性，采用计算流体动力学算法对肌肉流体动力学特性进行模拟，应用navier-stokes方程模拟流体流动和压力分布，利用湍流模型分析流体的不稳定性和混沌特性，设定边界条件模拟肌肉在流体环境中的实际行为，生成流体动力学特性分析结果；
15、所述动态响应分析子模块基于流体动力学特性分析结果，应用线性和非线性动力学理论模拟肌肉在多种负荷下的行为变化，利用时间序列分析技术分析肌肉活动数据，评估肌肉在动态条件下的性能和响应特征，生成动态响应特性分析结果；
16、所述力学特性评估子模块基于动态响应特性分析结果，采用有限元分析方法对肌肉结构和应力应变关系进行评估，建立肌肉组织的几何模型，定义材料属性，应用力学载荷和约束条件，进行数值模拟分析肌肉的力学行为，生成肌群力学特性分析结果。
17、优选的，所述肌疲劳分析模块包括信号熵分析子模块、疲劳恢复建议子模块、疲劳程度判定子模块；
18、所述信号熵分析子模块基于肌群力学特性分析结果，采用信息熵计算方法进行肌电信号的不规则性和复杂性分析，对肌电信号进行预处理，消除噪声和干扰，通过香农熵公式计算信号的信息熵值，再使用样本熵算法对信号样本中多个时间窗口的熵值进行计算和比较，评估信号的复杂度和不规则性变化，生成肌电信号熵值分析结果；
19、所述疲劳恢复建议子模块基于肌电信号熵值分析结果，采用时间序列分析方法评估肌肉能量消耗和疲劳恢复速度，应用自回归移动平均模型和差分整合移动平均自回归模型对肌电数据进行模型构建和拟合，分析时间序列数据中的模式和趋势预测肌肉的疲劳恢复进程，生成疲劳恢复策略建议；
20、所述疲劳程度判定子模块基于疲劳恢复策略建议，采用逻辑回归分析和决策本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述系统包括生物力学模拟模块、肌疲劳分析模块、肌肉协调性分析模块、电刺激策略模块、肌力增强训练模块、恢复进度监控模块、效果反馈调整模块、健康评估模块；
2.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述肌群力学特性分析结果包括肌肉张力分布、应力应变关系和动态响应特性，所述疲劳程度评估记录具体指肌肉能量消耗率、疲劳恢复速度和疲劳程度等级，所述协调性评价结果包括肌群间同步性指标、协调性得分和改善建议，所述电刺激调整建议具体为刺激强度、频率设定和时长调整，所述肌力增强训练方案包括训练动作序列、强度调节和恢复周期，所述恢复进度记录具体为训练响应分析、进度跟踪图和优化建议，所述训练调整建议具体指训练动作和强度的优化、电刺激参数的调整，所述健康改善建议包括健康状态评估、潜在风险识别和预防措施。
3.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述生物力学模拟模块包括力学行为模拟子模块、动态响应分析子模块、力学特性评估子模块；
4.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统
5.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述肌肉协调性分析模块包括同步性分析子模块、功能性建议子模块、协调性评估子模块；
6.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述电刺激策略模块包括刺激参数定制子模块、电刺激效果评估子模块、刺激调整建议子模块；
7.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述肌力增强训练模块包括训练计划设计子模块、训练效果评估子模块、训练优化建议子模块；
8.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述恢复进度监控模块包括进度跟踪子模块、效果分析子模块、恢复进度追踪子模块；
9.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述效果反馈调整模块包括反馈整合子模块、刺激策略优化子模块、训练调整子模块；
10.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述健康评估模块包括健康状况分析子模块、风险评估子模块、健康建议子模块；
...【技术特征摘要】
1.一种盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述系统包括生物力学模拟模块、肌疲劳分析模块、肌肉协调性分析模块、电刺激策略模块、肌力增强训练模块、恢复进度监控模块、效果反馈调整模块、健康评估模块；
2.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述肌群力学特性分析结果包括肌肉张力分布、应力应变关系和动态响应特性，所述疲劳程度评估记录具体指肌肉能量消耗率、疲劳恢复速度和疲劳程度等级，所述协调性评价结果包括肌群间同步性指标、协调性得分和改善建议，所述电刺激调整建议具体为刺激强度、频率设定和时长调整，所述肌力增强训练方案包括训练动作序列、强度调节和恢复周期，所述恢复进度记录具体为训练响应分析、进度跟踪图和优化建议，所述训练调整建议具体指训练动作和强度的优化、电刺激参数的调整，所述健康改善建议包括健康状态评估、潜在风险识别和预防措施。
3.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述生物力学模拟模块包括力学行为模拟子模块、动态响应分析子模块、力学特性评估子模块；
4.根据权利要求1所述的盆底肌力自动评估及训练系统，其特征在于，所述肌疲...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘红芳，
申请(专利权)人：凝动万生医疗科技武汉有限公司，
类型：发明
国别省市：
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