CN109599165A - 康复运动训练方法、系统及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种康复运动训练方法，包括：获取用户的病态信息，并基于所述病态信息选择对应的训练项目；确定用户在所述训练项目中选择的训练动作，并获取用户在执行所述训练动作时的肌电参数及步态信息；基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户；若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，以生成训练处方。本发明还提供一种康复运动训练系统及可读存储介质。本发明实现了能够根据用户的肌电参数及步态信息确定训练动作是否适合用户，从而能够挑选出适合用户的训练动作，避免了用户在进行训练时对身体的不良影响，从而提高了康复速度。

Description

康复运动训练方法、系统及可读存储介质

技术领域

本发明涉及辅助治疗技术领域，尤其涉及一种康复运动训练方法、系统及可读存储介质。

背景技术

目前，很多病症需要结适合当运动来进行治疗，然而，很多医院都是根据医生指导进行运动康复训练，但是并不能有效地为用户指定完整的康复训练计划，并且医生是在专业知识的主观判断下为用户提供建议性的康复训练指导，并不能实时根据用户病态信息进行调整，用户无法进行系统性的康复训练，导致康复速度慢。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种康复运动训练方法、系统及可读存储介质，旨在解决用户无法进行系统性的康复训练，导致康复速度慢的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种康复运动训练方法，所述康复运动训练方法包括以下步骤：

获取用户的病态信息，并基于所述病态信息选择对应的训练项目；

确定用户在所述训练项目中选择的训练动作，并获取用户在执行所述训练动作时的肌电参数及步态信息；

基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户；

若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，以生成训练处方。

优选地，所述基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户的步骤包括：

基于所述肌电参数及步态信息获取用户在执行所述训练动作过程中的肌肉疲劳程度及运动程度；

基于所述肌肉疲劳程度及所述运动程度确定用户的运动状态，基于所述运动状态确定所述训练动作是否适合用户。

优选地，所述康复运动训练方法还包括：

基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作对应训练部位的评定值；

并根据所述评定值生成评定值列表，并将所述评定值列表显示在终端显示界面。

优选地，所述若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，以生成训练处方的步骤包括：

若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，并将所述训练集合中各个训练动作的肌电参数、步态信息及评定值列表输入至预设模型；

获取所述预设模型输出的康复训练参数，并根据所述康复训练参数生成训练处方。

优选地，所述康复运动训练方法还包括：

获取用户在预设时间段按照所述训练处方训练的训练效果；

确定所述训练效果是否达到预设训练效果；

若所述训练效果未达到预设训练效果，则根据所述训练效果生成对应的新训练处方。

优选地，所述确定所述训练效果是否达到预设训练效果的步骤之后，所述康复运动训练方法还包括：

若所述训练效果达到所述预设训练效果，则获取阻力增益参数；

基于所述阻力增益参数增大所述训练处方中各训练动作的动作阻力，以增强训练强度。

优选地，所述基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户的步骤之后，所述康复运动训练方法还包括：

若所述训练动作不适合用户，则根据所述肌电参数及步态信息分析用户是否存在所述训练动作的运动意向；

若检测到用户存在所述运动意向，则通过刺激电极刺激所述训练动作对应的训练部位；

控制所述可穿戴设备辅助用户完成所述训练动作。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种康复运动训练系统，所述康复运动训练系统包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的康复运动训练程序，其中所述康复运动训练程序被所述处理器执行时，实现如上述的康复运动训练方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有康复运动训练程序，其中所述康复运动训练程序被处理器执行时，实现如上述的康复运动训练方法的步骤。

本发明提供一种康复运动训练方法、系统及可读存储介质，本发明获取用户的病态信息，并基于所述病态信息选择对应的训练项目，然后确定用户在所述训练项目中选择的训练动作，并获取用户在执行所述训练动作时的肌电参数及步态信息，接着基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户，最后若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，以生成训练处方；由此实现了能够根据用户的肌电参数及步态信息确定训练动作是否适合用户，从而能够挑选出适合用户的训练动作，避免了用户在进行训练时对身体的不良影响，从而提高了康复速度。

附图说明

图1为本发明各实施例涉及的康复运动训练系统的硬件结构示意图；

图2为本发明康复运动训练方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明康复运动训练方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明康复运动训练方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明康复运动训练装置第四实施例的流程示意图；

图6为本发明康复运动训练方法第五实施例的流程示意图；

图7为本发明康复运动训练方法第六实施例的流程示意图；

图8为本发明康复运动训练方法第七实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境中系统所属终端的结构示意图。

本发明实施例终端可以是PC。如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，终端还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示屏的亮度，接近传感器可在移动管理终端移动到耳边时，关闭显示屏和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动管理终端姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动管理终端还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作服务器、网络通信模块、用户接口模块以及康复运动训练程序。

在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的康复运动训练程序。

在本实施例中，装置包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器1005上并可在所述处理器1001上运行的康复运动训练程序，其中，处理器1001调用存储器1005中存储的康复运动训练程序时，执行以下操作：

获取用户的病态信息，并基于所述病态信息选择对应的训练项目；

确定用户在所述训练项目中选择的训练动作，并获取用户在执行所述训练动作时的肌电参数及步态信息；

基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户；

若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，以生成训练处方。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的康复运动训练程序，还执行以下操作；

基于所述肌肉疲劳程度及所述运动程度确定用户的运动状态，基于所述运动状态确定所述训练动作是否适合用户。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的康复运动训练程序，还执行以下操作：

基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作对应训练部位的评定值；

并根据所述评定值生成评定值列表，并将所述评定值列表显示在终端显示界面。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的康复运动训练程序，还执行以下操作：

若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，并将所述训练集合中各个训练动作的肌电参数、步态信息及评定值列表输入至预设模型；

获取所述预设模型输出的康复训练参数，并根据所述康复训练参数生成训练处方。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的康复运动训练程序，还执行以下操作：

获取用户在预设时间段按照所述训练处方训练的训练效果；

确定所述训练效果是否达到预设训练效果；

若所述训练效果未达到预设训练效果，则根据所述训练效果生成对应的新训练处方。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的康复运动训练程序，还执行以下操作：

若所述训练效果达到所述预设训练效果，则获取阻力增益参数；

基于所述阻力增益参数增大所述训练处方中各训练动作的动作阻力，以增强训练强度。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的康复运动训练程序，还执行以下操作：

若所述训练动作不适合用户，则根据所述肌电参数及步态信息分析用户是否存在所述训练动作的运动意向；

若检测到用户存在所述运动意向，则通过刺激电极刺激所述训练动作对应的训练部位；

控制所述可穿戴设备辅助用户完成所述训练动作。

本发明进一步提供一种康复运动训练方法。参照图2，图2为本发明康复运动训练方法第一实施例的流程示意图。

在本实施例中，该康复运动训练方法包括：

步骤S10，获取用户的病态信息，并基于所述病态信息选择对应的训练项目；

在本实施例中，该病态信息包括用户的生理特征信息、用户当前的病症信息、既往病史信息等。其中，生理特征信息包括身高体重、躯干或四肢比例、心率、新陈代谢率以及人体耗氧量等。当前病症信息可以是当前生病症状信息，如咳嗽、头疼、腹痛、手或脚关节受伤等，也可以是生病的体征信息，如心率、脉搏、血压、呼吸、瞳孔和角膜反射等的异常。既往病史信息指的是既往病史是指一个人以前的病史，特别是涉及心、肺、肝、脾以及肾等一些重大脏器或癫痫史、精神病史等病史的信息。如果做过重大手术，应注明何时、何处做过何种手术，目前状况如何等信息。在本实施例中，用户可以通过手机等智能移动终端、个人电脑或预先配置的医疗设备等终端在基于本申请开发的应用程序或网络页面根据自身的实际情况提交上述部分或全部病态信息，处理器便获取用户的个人病态信息。此外，用户的病态信息也可以在接受检查时实时上传至数据库。用户通过应用程序触发制定运动处方指令时再从该数据库中根据用户的身份信息获取用户的病态信息。获取用户病态信息后再根据用户的病态信息确定用户的训练项目，用户的病态信息可以反映出用户当前的运动类型、耐力或可以承受的运动负荷。在制定运动处方时，病态信息反映出的耐力的差别比性别或年龄的差别会更重要，通过病态信息确定的负荷参数需要保持安全界限和有效界限。

进一步的，不同训练项目对应的训练类型及训练强度不同，运动强度指的是指单位时间内完成练习所用的力量大小或机体的紧张程度，影响运动强度的主要因素是练习时的速度和负重量。运动量指的是运动动作的数量、动作的重复次数或运动时间等。在本实施例中，可以运动案例或者生物医学原理确定对不同病态信息产生疗效的负荷参数，预先将不同的病态信息与对应的运动负荷参数进行关联，并将关联的信息存储在数据库中，获取用户的病态信息后，确定与用户信病态信息匹配的预存于数据库中的病态信息，将数据库中与用户病态信息匹配的预存病态信息关联的负荷参数作为用户的运动负荷参数。需要说明的是，与预存数据库的病态信息相匹配可以指与用户基本信息完全一致，也可以是匹配度超过某一预设匹配度，当存在多个相匹配的预存病态信息时，可以选取匹配度最高预存病态信息。其中，匹配度的计算，可以为根据病态信息中的各项的比重系数及各项的匹配程度计算得到的各项的加权和。其中，各项的比重系数由本领域技术人员根据实际需要进行设置，本申请实施例不做限制；各项的匹配程度的计算规则也由本领域技术人员根据实际需要进行设置，本申请实施例不做限制。在本实施例中可以预先确定各个运动动作对应的运动量或者运动强度，并将运动动作的运动量或者运动强度的关联信息存储在预设位置，以便后续根据运动处方的动作确定执行运动处方每次周期练习的运动量或运动强度。

步骤S20，确定用户在所述训练项目中选择的训练动作，并获取用户在执行所述训练动作时的肌电参数及步态信息。

在本实施例中，训练项目包括关节活动训练、协调性训练、肌力训练等，根据不同的的病态信息选择不同的训练项目，并在训练项目中选择对应的训练进行训练，例如，有些病人在动完手术后，由于卧床太久，造成肌肉萎缩，需要进行肌力训练，或者，有些病人手脚关节受伤后可以通过适当的运动训练以加快康复的速度。在本实施例中，步态分析是一种对动物肢体运动的系统研究，或者更准确点来说，一般是指对人类步行运动的研究。研究分析利用到了观察者的眼睛和大脑，并使用仪器辅助测量身体的运动，身体的机械结构，以及肌肉的活跃度等。在用户根据训练动作进行训练时，获取用户训练时的肌电参数及步态信息，并对步态信息及肌电参数进行分析，步态分析被用于对个体走路能力的评估，计划，治疗，也常被用于运动生物力学来帮助运动员更高效地跑步、以及确认伤员是姿态相关还是动作相关的相关医学问题等。在本实施例中，可以利用智能鞋垫获取用户执行训练动作前和执行训练动作后的正常走路的步态信息，例如，足底压力分布、着地角度、冲击指数、离地角度、步幅、摆动宽度或摆动速度等。

进一步的，通过肌电传感器采集到的肌电参数可以分析对应采集部位的局部肌肉状态，肌电传感器可以包括柔性电极，多个肌电传感器可以分别采集多个不同位置的肌电参数。

步骤S30，基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户；

在本实施例中，可以在可穿戴设备上设置多个肌电传感器，可以采集用户手臂、腹部、腰部等不同位置的肌电参数。通过小波变换方法对所述肌电参数进行重构降噪，由于小波变换方法是空间或时间与频率的局部变换，可以通过伸缩和平移等运算功能，对频率或信号进行多尺度的细化分析，因而能有效地从信号中提取信息。例如，肌电信号本身是一种比较微弱的信号，其一般幅值为100-5000uV，可以利用1000Hz的采样率来进行信号采集时，肌电信号主要的频谱能量分布在50-150Hz之间。因此可以首先利用50-150Hz的带通滤波对采集的肌电信号进行初步处理，并采用sym8小波对肌电信号进行4层完整分解，完成肌电信号的去噪，进而将小波分解得到的最底层低频系数和各层高频系数进行小波重构获得去噪后的肌电信号，从而得到去噪后的肌电参数。

通过采集到的肌电参数可以分析分析对应采集部位的局部肌肉状态，还可以分析肢体运动的状态信息，该状态信息可以为肢体运动的强度、幅度或角度等参数值，可以根据表面肌电参数的大小来确定各参数值。在用户执行训练动作时，肢体和肌肉都会根据训练动作进行相应运动，在运动过程中通过肌电采集传感器可以获取肌电参数，根据肌电参数可以反应用户的肌肉的疲劳程度及运动程度，由于肌电参数不同的用户所能承受地运动类型、运动强度和持久度也是不同的。因此还可以结合用户的性别信息、四肢关节健康情况、脊椎健康情况、血糖高低情况等基本肌电参数确定用户的当前运动状态。根据用户当前的运动状态确定该动作是否符合用户。例如，若用户脚关节受伤，可以让用户尝试快走训练，获取用户脚关节的肌肉参数，根据获取到的肌肉参数分析得出用户的运动状态，根据运动状态确定用户不适合快走训练，则提示用户进行慢走训练。

进一步的，根据用户的可以利用智能鞋垫获取用户执行训练动作前和执行训练动作后的正常走路的步态信息，例如，足底压力分布、着地角度、冲击指数、离地角度、步幅、摆动宽度或摆动速度等，若用户在执行训练动作时获取用户的步态信息，将步态信息与预设的步态信息进行比较，根据预设步态信息确定用户步态是否正常，若用户步态不正常，则确定该训练动作不适合用户。

步骤S40，若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，以生成训练处方。

在本实施例中，若该训练动作适合用户，则将训练动作添加至训练集合，在用户执行完一个训练动作时，可以执行下一个训练动作，若下一个动作适合用户，则将该动作也添加至训练集合，在该训练集合中包括适用用户的所有训练动作，将训练集合中的所有动作对应的肌电参数、步态信息通过预设模型进行训练，得到康复训练参数，该康复训练参数包括训练强度、训练周期、训练时间间隔及训练次数。

进一步的，根据用户执行某个训练动作时，获取用户的肌电参数及步态信息，并根据肌电参数及步态信息确定该训练动作对应训练部位的功能等级及对应的评定值，并生成评定值列表。

本实施例提出的康复运动训练方法，通过获取用户的病态信息，并基于所述病态信息选择对应的训练项目，然后确定用户在所述训练项目中选择的训练动作，并获取用户在执行所述训练动作时的肌电参数及步态信息，接着基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户，最后若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，以生成训练处方；实现了能够根据用户的肌电参数及步态信息确定训练动作是否适合用户，从而能够挑选出适合用户的训练动作，避免了用户在进行训练时对身体的不良影响，从而提高了康复速度。

基于第一实施例，提出本发明康复运动训练方法的第二实施例，参照图3，在本实施例中，步骤S30包括：

步骤S31，基于所述肌电参数及步态信息获取用户在执行所述训练动作过程中的肌肉疲劳程度及运动程度；

步骤S32，基于所述肌肉疲劳程度及所述运动程度确定用户的运动状态，基于所述运动状态确定所述训练动作是否适合用户。

在本实施例中，通过采集到的肌电参数可以分析分析对应采集部位的局部肌肉状态，还可以分析肢体运动的状态信息，该状态信息可以为肢体运动的强度、幅度或角度等参数值，可以根据表面肌电参数的大小来确定各参数值。在用户执行训练动作时，肢体和肌肉都会根据训练动作进行相应运动，在运动过程中通过肌电采集传感器可以获取肌电参数，根据肌电参数可以反应用户的肌肉的疲劳程度及运动程度，由于肌电参数不同的用户所能承受地运动类型、运动强度和持久度也是不同的。因此还可以结合用户的性别信息、四肢关节健康情况、脊椎健康情况、血糖高低情况等基本肌电参数确定用户的当前运动状态。根据用户当前的运动状态确定该动作是否符合用户。例如，若用户脚关节受伤，可以让用户尝试快走训练，获取用户脚关节的肌肉参数，根据获取到的肌肉参数分析得出用户的运动状态，根据运动状态确定用户不适合快走训练，则提示用户进行慢走训练。

进一步的，根据用户的可以利用智能鞋垫获取用户执行训练动作前和执行训练动作后的正常走路的步态信息，例如，足底压力分布、着地角度、冲击指数、离地角度、步幅、摆动宽度或摆动速度等，若用户在执行训练动作时获取用户的步态信息，将步态信息与预设的步态信息进行比较，根据预设步态信息确定用户步态是否正常，若用户步态不正常，则确定该训练动作不适合用户。

本实施例提出的康复运动训练方法，通过基于所述肌电参数及步态信息获取用户在执行所述训练动作过程中的肌肉疲劳程度及运动程度，然后基于所述肌肉疲劳程度及所述运动程度确定用户的运动状态，基于所述运动状态确定所述训练动作是否适合用户；实现了通过用户的运动状态来确定训练动作是否适合用户，从而提高了康复速度。

基于第二实施例，提出本发明康复运动训练方法的第三实施例，参照图4，在本实施例中，该康复运动训练方法还包括：

步骤S33，基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作对应训练部位的评定值；

步骤S34，并根据所述功能等级及所述评定值生成评定值列表。

在本实施例中，通过肌电传感器采集肌电参数，通过智能鞋垫获取用户的步态信息，并根据肌电参数及步态信息对用户训练部位进行评定，例如，可以根据现有单关节和/或多关节的运动功能评定量表评定所得评定值，所述量表可以包括肌张力、关节力矩、关节角度等运动功能参数区间及其对应的评定值，也可以包括关节运动状态与其对应的评定值，并生成评定值列表。例如，评定量值表包括髋关节屈伸功能与分值的对应关系、膝关节屈伸功能与分值的对应关系、踝关节屈伸功能与分值的对应关系、直线运动功能与分值的对应关系、蹬自行车运动功能与分值的对应关系。

本本实施例提出的康复运动训练方法，通过基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作对应训练部位的评定值，然后并根据所述评定值生成评定值列表；实现了根据肌电参数及步态参数生成评定值列表，根据评定值列表能够反应用户训练部位的训练情况，从而提高了康复速度。

基于第三实施例，提出本发明康复运动训练方法的第四实施例，参照图5，在本实施例中，步骤S40包括：

步骤S41，若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，并将所述训练集合中各个训练动作的肌电参数、步态信息及评定值列表输入至预设模型；

步骤S42，获取所述预设模型输出的康复训练参数，并根据所述康复训练参数生成训练处方。

在本实施例中，若该训练动作适合用户，则将训练动作添加至训练集合，在用户执行完一个训练动作时，可以执行下一个训练动作，若下一个动作适合用户，则将该动作也添加至训练集合，在该训练集合中包括适用用户的所有训练动作，将训练集合中的所有动作对应的肌电参数、步态信息及评定值列表通过预设模型进行训练，得到康复训练参数，该康复训练参数包括训练强度、训练周期、训练时间间隔及训练次数，并根据康复训练参数生成训练处方。

本实施例提出的康复运动训练方法，通过若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，并将所述训练集合中各个训练动作的肌电参数、步态信息及评定值列表输入至预设模型，然后获取所述预设模型输出的康复训练参数，并根据所述康复训练参数生成训练处方；实现了根据训练参数生成训练处方，从而用户可以按照训练处方进行康复训练，进而形成一套完成的训练体系，提高了康复速度。

基于第三实施例，提出本发明康复运动训练方法的第五实施例，参照图6，在本实施例中，该康复运动训练方法还包括：

步骤S50，获取用户在预设时间段按照所述训练处方训练的训练效果；

步骤S60，确定所述训练效果是否达到预设训练效果；

步骤S70，若所述训练效果未达到预设训练效果，则根据所述训练效果生成对应的新训练处方。

在本实施例中，该预设时间可以是三天、一个星期、半个月等，用户根据运动处方进行康复训练，可以监测用户的训练效果，具体训练效果可以通过肌电传感检测预设时间后的肌电参数是否正常，预设时间后用户的步态参数是否有改善，例如，在训练过程中步态是否稳定等。预设训练效果可以存储在数据库中，将当前的训练效果与预设训练效果进行对比，确定当前的训练效果是否达到预设训练效果，若当前的训练效果达到预设训练效果，则根据训当前的训练效果生成对应的新训练处方，用户根据新训练处方进行康复训练。

本实施例提出的康复运动训练方法，通过获取用户在预设时间段按照所述训练处方训练的训练效果，然后确定所述训练效果是否达到预设训练效果，最后若所述训练效果未达到预设训练效果，则根据所述训练效果生成对应的新训练处方；实现了在用户经过预设时间的训练后达不到预设训练效果时，可以及时生成新的训练处方，进一步提高了用户康复训练的速度。

基于第五实施例，提出本发明康复运动训练方法的第六实施例，参照图7，在本实施例中，步骤S60之后，还包括：

步骤S80，若所述训练效果达到所述预设训练效果，则获取阻力增益参数；

步骤S90，基于所述阻力增益参数增大所述训练处方中各训练动作的动作阻力，以增强训练强度。

在本实施例中，当用户的训练效果达到预设训练效果时，则可以增加训练强度，增加训练强度可以增大用户在训练处方中各训练动作的动作阻力，具体地，通过可穿戴设备提供用户想要运动方向的反方向的阻力力矩，该阻力力矩根据预设的阻力增益系数进行增大，根据阻力增益系数计算增益后的动作阻力，达到增强训练强度的效果。当然，增强训练强度还可以是增加训练时间、训练次数等。

本实施例提出的康复运动训练方法，通过若所述训练效果达到所述预设训练效果，则获取阻力增益参数，然后基于所述阻力增益参数增大所述训练处方中各训练动作的动作阻力，以增强训练强度；实现了根据阻力增益系数增大动作阻力，从而增强了训练强度，进而提高了康复速度。

基于第六实施例，提出本发明康复运动训练方法的第七实施例，参照图8，在本实施例中，步骤S30之后，还包括：

步骤S100，若所述训练动作不适合用户，则根据所述肌电参数及步态信息分析用户是否存在所述训练动作的运动意向；

步骤S110，若检测到用户存在所述运动意向，则通过刺激电极刺激所述训练动作对应的训练部位；

步骤S120，控制所述可穿戴设备辅助用户完成所述训练动作。

在本实施例中，有些用户在康复训练时，由于长期没有进行运动训练，从而根据自身能力去执行训练动作，但又存在运动意向，所以，可以通过可穿戴设备进行辅助，该可穿戴设备包括机械臂等。具体地，通过肌电参数及步态信息分析用户是否存在训练动作的运动意向，若检测到用户存在该运动意向，则可以通过刺激电极对训练动作的训练部位进行电刺激，并电刺激的同时通过压力传感器检测可穿戴设备的所受推力，根据该推力确定可穿戴设备的辅助功率，其中，该推力越小，功率越大。该压力传感器可以是一个或多个，该刺激电极也可以存在一个或多个。

本实施例提出的康复运动训练方法，通过若所述训练动作不适合用户，则根据所述肌电参数及步态信息分析用户是否存在所述训练动作的运动意向，然后若检测到用户存在所述运动意向，则通过刺激电极刺激所述训练动作对应的训练部位，最后控制所述可穿戴设备辅助用户完成所述训练动作；实现了通过可穿戴设备辅助用户完成训练动作，从而提高了用户康复训练的效果。

此外，本发明实施例还提供一种可读存储介质。

本发明可读存储介质上存储有康复运动训练程序，其中所述康复运动训练程序被处理器执行时，实现如上述的康复运动训练方法的步骤。

其中，康复运动训练程序被执行时所实现的方法可参照本发明康复运动训练方法的各个实施例，此处不再赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种康复运动训练方法，其特征在于，所述康复运动训练方法包括以下步骤：

获取用户的病态信息，并基于所述病态信息选择对应的训练项目；

确定用户在所述训练项目中选择的训练动作，并获取用户在执行所述训练动作时的肌电参数及步态信息；

基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户；

若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，以生成训练处方。

2.如权利要求1所述的康复运动训练方法，其特征在于，所述基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户的步骤包括：

基于所述肌电参数及步态信息获取用户在执行所述训练动作过程中的肌肉疲劳程度及运动程度；

基于所述肌肉疲劳程度及所述运动程度确定用户的运动状态，基于所述运动状态确定所述训练动作是否适合用户。

3.如权利要求2所述的康复运动训练方法，其特征在于，所述康复运动训练方法还包括：

基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作对应训练部位的评定值；

根据所述评定值生成评定值列表，并将所述评定值列表显示在终端显示界面。

4.如权利要求3所述的康复运动训练方法，其特征在于，所述若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，以生成训练处方的步骤包括：

若所述训练动作适合用户，则将所述训练动作添加至训练动作集合，并将所述训练集合中各个训练动作的肌电参数、步态信息及评定值列表输入至预设模型；

获取所述预设模型输出的康复训练参数，并根据所述康复训练参数生成训练处方。

5.如权利要求1所述的康复运动训练方法，其特征在于，所述康复运动训练方法还包括：

获取用户在预设时间段按照所述训练处方训练的训练效果；

确定所述训练效果是否达到预设训练效果；

若所述训练效果未达到预设训练效果，则根据所述训练效果生成对应的新训练处方。

6.如权利要求5所述的康复运动训练方法，其特征在于，所述确定所述训练效果是否达到预设训练效果的步骤之后，所述康复运动训练方法还包括：

若所述训练效果达到所述预设训练效果，则获取阻力增益参数；

基于所述阻力增益参数增大所述训练处方中各训练动作的动作阻力，以增强训练强度。

7.如权利要求6所述的康复运动训练方法，其特征在于，所述基于所述肌电参数及步态信息确定所述训练动作是否适合用户的步骤之后，所述康复运动训练方法还包括：

若所述训练动作不适合用户，则根据所述肌电参数及步态信息分析用户是否存在所述训练动作的运动意向；

若检测到用户存在所述运动意向，则通过刺激电极刺激所述训练动作对应的训练部位；

控制所述可穿戴设备辅助用户完成所述训练动作。

8.如权利要求4所述的康复运动训练方法，其特征在于，所述康复训练参数包括训练强度、训练周期、训练时间间隔及训练次数。

9.一种康复运动训练系统，其特征在于，所述康复运动训练设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的康复运动训练程序，其中所述康复运动训练程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的康复运动训练方法的步骤。

10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有康复运动训练程序，其中所述康复运动训练程序被处理器执行时，实现如权利要求1至8中任一项所述的康复运动训练方法的步骤。