一种康复动作评价方法技术

本发明专利技术公开了一种康复动作评价方法，包括以下步骤：设定康复动作，选取能够评价康复动作的多个训练动作及其分别对应的的多个显著运动特征，建立示范动作模板，并将示范动作模板数据划分特征节；采用传感设备采集用户康复动作数据划分特征节，计算各个特征节到模板的似然值；对测试动作通过模糊综合评价模型完成模糊综合评价，计算其综合得分值；以各个特征节的似然值结合缩放程度指标作为树模型方法的特征值，模糊综合评价的综合得分值作为对应的标签，通过梯度提升树模型算法量化得分对当前执行康复动作进行评价；通过较少动作数据和较低计算量实现较为精确的评价结果，算法简单、成本低廉、模型易于部署、适用性强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及康复动作评估领域，具体涉及一种康复动作评价方法。

技术介绍

1、在人们因身体功能损害出现运动障碍时，通常需要通过康复训练来消除和减轻障碍、恢复精细动作能力。在进行康复训练时，人们通常需要完成多个不同的由专业的康复医疗专家设计的康复动作，对于康复训练的指导往往通过临床医师的直接观察与辅助来进行，然而因客观原因的限制，我国目前有90％以上的康复训练由用户居家完成，这就导致许多用户缺乏专业客观的康复训练评估与反馈，从而直接影响训练效果和持久性。

2、直观而及时地评估反馈能够提高用户的训练积极性，也能提高训练效果。因此，基于传感设备的康复动作评价方法出现，目前现有的康复动作评价方法主要分为以下三种：

3、(1)阈值法：通过设定数据阈值，当接收信号超过(或低于)预设阈值，便判断为动作不示范。

4、(2)距离度量：通过距离和模板匹配定位方法来判断康复动作是否示范，计算用户动作序列信息与示范动作序列特征之间的距离。

5、(3)概率模型：将康复动作表示为状态序列，根据模型的输出状态序列和评价内容计算和提取与动作本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种康复动作评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的种康复动作评价方法，其特征在于，S1和S2中所述的传感设备包括双导肌电传感器和惯性传感器。

3.如权利要求2所述的种康复动作评价方法，其特征在于，S1中所述的数据进行处理方法包括双导肌电传感器采集数据的滤波处理、负值数据正则化处理、高斯平滑处理和归一化处理。

4.如权利要求1所述的种康复动作评价方法，其特征在于，S1和S2中所述的采用高斯混合模型算法聚类的计算方法包括：

5.如权利要求4所述的种康复动作评价方法，其特征在于，E步通过初始化的参数期望补全隐变量的相关信...

【技术特征摘要】

1.一种康复动作评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述的种康复动作评价方法，其特征在于，s1和s2中所述的传感设备包括双导肌电传感器和惯性传感器。

3.如权利要求2所述的种康复动作评价方法，其特征在于，s1中所述的数据进行处理方法包括双导肌电传感器采集数据的滤波处理、负值数据正则化处理、高斯平滑处理和归一化处理。

4.如权利要求1所述的种康复动作评价方法，其特征在于，s1和s2中所述的采用高斯混合模型算法聚类的计算方法包括：

5.如权利要求4所述的种康复动作评价方法，其特征在于，e步通过初始化的参数期望补全隐变量的相关信息，其函数表示为：

6.如权利要求1所述的种康复动作评...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨天星，胡志刚，马艳芳，
申请(专利权)人：陕西科技大学，
类型：发明
国别省市：