CN111489805A - 用于辅助康复的方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种用于辅助康复的方法及装置，包括采集活体姿态数据，然后将获取的活体姿态数据数字化和/或可视化标识，得到预处理数据；对得到的预处理数据与预设的数值和/或可视化标识对应比较，并对比较结果进行评价。本技术方案的方法及装置对康复病人的训练、起床、如厕等影响恢复效果的动作进行监控和监督，然后根据得到的视频和足部压力分布数据进行分析和评价，提高了医生的工作效率且有助于提高康复病人的治疗效果。
Description
技术领域
本发明涉及医疗康复技术领域，具体涉及一种用于辅助康复的方法及装置。
背景技术
目前，康复医学是一门研究残疾人及患者康复的医学应用学科，其目的在于通过物理疗法，运动疗法，生活训练，技能训练，言语训练和心理咨询等多种手段使病伤残者尽快的得到最大限度的恢复，使身体残留部分的功能得到最充分的发挥，达到最大可能的生活自理，劳动和工作的能力，为病伤残者重返社会打下基础。
针对卒中、肢体受损等需要康复医疗的病人，以现有的医疗资源，一个医生针对一个病人仅能提供40分钟的指导性训练，后续的训练过程需要病人与家属配合完成。然而，在无医生监督的情况下，由于完成训练动作的难度较高且训练过程中伴随疼痛，康复病人往往会有意识或无意识的用身体健康的部分代偿、借力以完成训练动作或达不到训练时间的要求，最终导致训练的效果达不到医生的要求。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提出了一种用于辅助康复的方法及装置，对康复病人的训练、起床、如厕等影响恢复效果的动作进行监控和监督，然后根据得到的视频和足部压力分布数据进行分析和评价，提高了医生的工作效率且有助于提高康复病人的治疗效果。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：
一种用于辅助康复的方法，具体包括以下步骤：
S1：活体姿态数据收集；
S2：数据预处理，将获取到的活体姿态数据数字化和/或可视化标识，得到预处理数据；
S3：数据比较，对步骤S2得到的预处理数据与预设的数值和/或可视化标识对应比较；
S4：数据评价，对S3返回的比较结果进行评价。
进一步的，活体姿态数据包括：
分别测得的两只脚部的压力数据；
或者还包括躯干姿态数据，所述躯干姿态数据包括以下数据中的一项或一项以上：脊柱姿态数据；双肩姿态数据；头部姿态数据；两只手臂的姿态数据。
进一步的，上述躯干姿态数据由设置于外部的摄像装置获取；或由设置在穿着于人体上的服饰上的传感器获取。
进一步的，步骤S2至步骤S4中还包括基于深度网络的姿态评价方法，具体包括以下步骤：
步骤一：获取康复病人的活体姿态数据，然后通过数据传输单元发送至医院数据中继站；
步骤二：医院数据中继站将获取的康复病人的活体姿态数据进行预处理，得到预处理姿态数据并发送至云端数据服务器；
步骤三：云端数据服务器存储预处理姿态数据，然后根据预处理姿态数据训练深度网络；
步骤四：根据训练后的深度网络对新采集的康复病人的活体姿态数据进行智能识别与评价，然后反馈评价结果至医生服务端。
进一步的，上述步骤三具体为：
步骤301：医生根据采集的数据标定康复病人姿态的评价指数并录入知识库；
步骤302：根据预处理姿态数据，提取姿态骨架结构相关特征，然后根据知识库的评价指数训练深度网络。
进一步的，上述基于深度网络的姿态评价方法还包括：康复病人根据自身当前情况给出自己的预判评价数据，云端服务器给出评价指数并与预判评价数据进行比对，若评价指数与预判评价数据符合预设的阈值公差，则将预判评价数据录入知识库。
进一步的，上述预处理姿态数据数据包括：一个或一个以上康复病人起床时的足部压力分布数据；或者还包括一个或一个以上康复病人起床时的躯干姿态数据视频或连续图像。
一种用于辅助康复的装置，应用上述的用于辅助康复的方法，包括姿态检测摄像头，所述姿态检测摄像头用于获取康复病人姿态数据；数据传输单元，所述数据传输单元的数据输入端与所述姿态检测摄像头通讯连接，所述数据传输单元与医院数据中继站通讯连接；所述医院数据中继站与医生服务端通讯连接。
进一步的，还包括足底姿态检测单元，所述数据传输单元与足底姿态检测单元通讯连接，所述足底姿态检测单元用于获取康复病人足部压力分布的压力数据并通过所述数据传输单元发送至医院数据中继站。
进一步的，上述医院数据中继站还与云端数据服务器通讯连接，所述云端数据服务器用于分析及处理姿态数据和/或压力数据，并对数据进行评价。
由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
本发明的一种用于辅助康复的系统和方法，包括采集活体姿态数据，然后将获取的活体姿态数据数字化和/或可视化标识，得到预处理数据；对得到的预处理数据与预设的数值和/或可视化标识对应比较，并对比较结果进行评价。本技术方案的系统和方法对康复病人的训练、起床、如厕等影响恢复效果的动作进行监控和监督，然后根据得到的视频和足部压力分布数据进行分析和评价，提高了医生的工作效率且有助于提高康复病人的治疗效果。
附图说明
图1为本发明的用于辅助康复的装置结构示意图。
图2为本发明的用于辅助康复的方法实施流程示意图。
附图标记：1-姿态检测摄像头；2-姿态检测拖鞋；3-无线网络发射单元；4-医院数据中继站；5-医生服务端；6-云端数据服务器；7-工程师服务端；8-数据集；9-知识库；10-深度网络推理机。
具体实施方式
下面结合附图1-2，详细说明本发明的优选实施方式。
为了达到本发明的目的，本发明提出一种用于辅助康复的方法，具体包括以下步骤：
S1：采集活体姿态数据；
S2：数据预处理，将获取到的活体姿态数据数字化和/或可视化标识，得到预处理数据；
S3：数据比较，对步骤S2得到的预处理数据与预设的数值和/或可视化标识对应比较；
S4：数据评价，对S3返回的比较结果进行评价。
本发明的用于辅助康复的方法通过AI对康复病人的活体姿态数据进行评价，实现医生、家属和病人对康复训练计划全程的有效监督和干预，能够实时对康复病人的动作进行矫正，提高了医生的工作效率且有助于提高康复病人的治疗效果。
进一步的，上述活体姿态数据包括：
足底压力分布数据；
或者还包括躯干姿态数据，所述躯干姿态数据包括以下数据中的一项或一项以上：脊柱姿态数据；双肩姿态数据；头部姿态数据；两只手臂的姿态数据。
本发明的用于辅助康复的方法通过足底压力和躯干姿态数据的结合，实现对康复训练计划的全面监督，可以有效的反映康复病人的训练效果，以便医生或AI调整周期性训练计划和家属监督，具有极为广泛的临床应用和市场推广前景。
进一步的，上述躯干姿态数据由设置于活体外部的姿态检测摄像头获取；或由设置在人体或穿着于人体上的服饰上的传感器获取。
进一步的，上述步骤S3具体包括以下步骤：
S301：根据活体姿态数据标定姿态评价指数并录入知识库；
S302：根据预处理数据提取骨架结构特征和足底压力分布数据，然后根据提取的骨架结构特征、足底压力分布数据和姿态评价指数训练深度网络。
进一步的，康复病患大数据包括：一个或一个以上康复病人起床时的足部压力分布数据；或者还包括一个或一个以上康复病人起床时的躯干姿态数据视频或连续图像。
进一步的，上述知识库包括以下数据：基于多个康复病人的活体姿态数据样本，并按照实际康复效果或进程进行评价，标注康复指数，作为数据对比的依据，和/或深度学习的样本。
进一步的，上述基于深度网络的姿态评价方法还包括：康复病人根据自身当前情况给出自己的预判评价数据，云端服务器给出评价指数并与预判评价数据进行比对，若评价指数与预判评价数据符合预设的阈值公差，则将预判评价数据录入知识库。
AI通过知识库中的预判评价数据和标注的康复指数，作为数据对比的依据，可以更加精确的对康复病人进行判断，提供个性化的精确结果，最终使得AI可以通过辅助康复装置获取的活体姿态数据直接判断康复病人的情况，并根据康复病人的情况合理制定康复训练计划。
一种用于辅助康复的装置，包括：
活体姿态数据收集装置，用于采集足底压力分布数据和躯干姿态数据；
数据预处理装置，用于将获取到的活体姿态数据数字化和/或可视化标识，得到预处理数据；
数据比较装置，用于对预处理数据与预设的数值和/或可视化标识对应比较；
数据评价装置，用于对比较结果进行评价。
进一步的，上述活体姿态数据收集装置包括足底压力检测装置、躯干姿态检测装置和数据传输装置，所述足底压力检测装置和躯干姿态检测装置分别与数据传输装置通讯连接。
进一步的，上述躯干姿态检测装置为姿态检测摄像头，所述足底压力检测装置为姿态检测拖鞋，所述姿态检测拖鞋上设有一个或一个以上的压力传感器。
进一步的，上述数据传输装置包括：
与姿态检测摄像头和足底压力检测装置连接的无线网络发射单元；
与无线网络发射单元连接的云端数据服务器。
进一步的，上述云端数据服务器分别与深度网络推理机和知识库连接，所述深度网络推理机和所述知识库连接。
进一步的，上述数据传输装置还包括医院数据中继站，所述无线网络发射单元通过医院数据中继站与云端服务器连接。
进一步的，上述云端数据服务器分别与医生服务端、病人服务端和家属服务端。
在本发明的另一个实施例中，提出一种用于辅助康复的系统，包括姿态检测摄像头，所述姿态检测摄像头用于获取康复病人姿态视频；数据传输单元，所述数据传输单元的数据输入端与所述姿态检测摄像头通讯连接，所述数据传输单元与医院数据中继站通讯连接；所述医院数据中继站与医生服务端通讯连接。
姿态检测摄像头需要根据不同的康复训练场景设于不同的位置；
数据传输单元也可以直接将数据传输至云端数据服务器进行预处理，然后获取反馈结果，云端数据服务器将反馈结果发送至医生服务端、病人服务端和家属服务端；
姿态检测摄像头也可以使用相应的设于康复病人身体或服饰上的姿态传感器代替，用以获取病人的姿态。
进一步的，上述数据传输单元还与足底姿态检测单元通讯连接，所述足底姿态检测单元用于获取康复病人足部压力分布数据并通过所述数据传输单元发送至医院数据中继站。
足底姿态检测单元除了获取足部压力分布数据，还包括相应的时间戳等。
进一步的，上述医院数据中继站还与云端数据服务器通讯连接，所述云端数据服务器与工程师服务端通讯连接。
进一步的，上述云端数据服务器与家属服务端和病人服务端通讯连接。
工程师服务端、家属服务端、医生服务端和病人服务端可以是手机APP、电脑或相应的手持设备、医疗设备。
进一步的，上述足底姿态检测单元为姿态检测单元为姿态检测拖鞋，所述姿态检测拖鞋上设有若干压力传感器。
进一步的，上述姿态检测摄像头、足底姿态检测单元、医院数据中继站、医生服务端、家属服务端、病人服务端和云端数据服务器通过WiFi连接。
上述用于辅助康复的系统的工作原理如下：
步骤一：获取康复病人的姿态数据，然后通过数据传输单元发送至医院数据中继站；
步骤二：医院数据中继站将获取的康复病人的姿态数据进行预处理，得到预处理姿态数据并发送至云端数据服务器；
步骤三：云端数据服务器存储预处理姿态数据，然后根据预处理姿态数据训练深度网络；
步骤四：根据训练后的深度网络对新采集的康复病人的姿态数据进行智能识别与评价，然后反馈评价结果至医生服务端。
进一步的，上述步骤三具体为：
步骤301：医生根据采集的数据标定康复病人姿态的评价指数并录入知识库；
步骤302：根据预处理姿态数据，提取姿态骨架结构相关特征，然后根据知识库的评价指数训练深度网络。
进一步的，上述康复病人的姿态数据包括康复病人的姿态视频和足底压力分布数据。
进一步的，上述康复病人的姿态视频包括脊柱姿态数据、双肩姿态数据、头部姿态数据和手臂姿态数据。
知识库中医生标定数据具体为：
进一步的，上述康复病人的姿态数据通过设于人体服饰上的姿态传感器获取。
进一步的，上述预处理姿态数据包括：一个或一个以上康复病人起床时的足部压力分布数据；或者还包括一个或一个以上康复病人起床时的躯干姿态数据视频或连续图像。
进一步的，上述步骤三还包括通过病人服务端获取病人对康复训练的评分，然后根据病人评分和预处理姿态数据训练深度网络。
进一步的，上述基于深度网络的姿态评价方法还包括：康复病人根据自身当前情况给出自己的预判评价数据，云端服务器给出评价指数并与预判评价数据进行比对，若评价指数与预判评价数据符合预设的阈值公差，则将预判评价数据录入知识库。
AI通过知识库中的预判评价数据和标注的康复指数，作为数据对比的依据，可以更加精确的对康复病人进行判断，提供个性化的精确结果，最终使得AI可以通过辅助康复装置获取的活体姿态数据直接判断康复病人的情况，并根据康复病人的情况合理制定康复训练计划。
对于本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种用于辅助康复的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1：活体姿态数据收集；
S2：数据预处理，将获取到的活体姿态数据数字化和/或可视化标识，得到预处理数据；
S3：数据比较，对步骤S2得到的预处理数据与预设的数值和/或可视化标识对应比较；
S4：数据评价，对S3返回的比较结果进行评价。
2.根据权利要求1所述的用于辅助康复的方法，其特征在于，活体姿态数据包括：
分别测得的两只脚部的压力数据；
或者还包括躯干姿态数据，所述躯干姿态数据包括以下数据中的一项或一项以上：脊柱姿态数据；双肩姿态数据；头部姿态数据；两只手臂的姿态数据。
3.根据权利要求2所述的用于辅助康复的方法，其特征在于，所述躯干姿态数据由设置于外部的摄像装置获取；或由设置在穿着于人体上的服饰上的传感器获取。
4.根据权利要求1所述的用于辅助康复的方法，其特征在于，步骤S2至步骤S4中还包括基于深度网络的姿态评价方法，具体包括以下步骤：
步骤一：获取康复病人的活体姿态数据，然后通过数据传输单元发送至医院数据中继站；
步骤二：医院数据中继站将获取的康复病人的活体姿态数据进行预处理，得到预处理姿态数据并发送至云端数据服务器；
步骤三：云端数据服务器存储预处理姿态数据，然后根据预处理姿态数据训练深度网络；
步骤四：根据训练后的深度网络对新采集的康复病人的活体姿态数据进行智能识别与评价，然后反馈评价结果至医生服务端。
5.根据权利要求4所述的用于辅助康复的方法，其特征在于：所述步骤三具体为：
步骤301：医生根据采集的数据标定康复病人姿态的评价指数并录入知识库；
步骤302：根据预处理姿态数据，提取姿态骨架结构相关特征，然后根据知识库的评价指数训练深度网络。
6.根据权利要求4所述的用于辅助康复的方法，其特征在于，所述基于深度网络的姿态评价方法还包括：康复病人根据自身当前情况给出自己的预判评价数据，云端服务器给出评价指数并与预判评价数据进行比对，若评价指数与预判评价数据符合预设的阈值公差，则将预判评价数据录入知识库。
7.根据权利要求4所述的用于辅助康复的方法，其特征在于，所述预处理姿态数据数据包括：一个或一个以上康复病人起床时的足部压力分布数据；或者还包括一个或一个以上康复病人起床时的躯干姿态数据视频或连续图像。
8.一种用于辅助康复的装置，应用权利要求1-7中任一项所述的用于辅助康复的方法，其特征在于：包括姿态检测摄像头，所述姿态检测摄像头用于获取康复病人姿态数据；数据传输单元，所述数据传输单元的数据输入端与所述姿态检测摄像头通讯连接，所述数据传输单元与医院数据中继站通讯连接；所述医院数据中继站与医生服务端通讯连接。
9.根据权利要求8所述的用于辅助康复的装置，其特征在于：还包括足底姿态检测单元，所述数据传输单元与足底姿态检测单元通讯连接，所述足底姿态检测单元用于获取康复病人足部压力分布的压力数据并通过所述数据传输单元发送至医院数据中继站。
10.根据权利要求8或9所述的用于辅助康复的装置，其特征在于所述医院数据中继站还与云端数据服务器通讯连接，所述云端数据服务器用于分析及处理姿态数据和/或压力数据，并对数据进行评价。
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