CN111508605A - 一种智能矫形器的压力监测仪、系统及其方法 - Google Patents

一种智能矫形器的压力监测仪、系统及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智能矫形器的压力监测仪、系统及方法,该压力监测仪包括:传感器模块,通过多个薄膜压力传感器,实时采集矫形器与患者体表间的压力数据并传送至控制系统;控制系统,用于接收和分析传感器模块输出的数据并传输至通信模块和存储器,于接收到报警信号时或根据报警信号产生条件,产生报警控制信号至报警电路;报警电路,用于在接收到报警控制信号产生报警信息;通信模块,用于在控制系统的控制下将传感器模块输出的数据上传智能设备,实现压力值实时的采集和记录,并将智能设备的报警信号或设置的报警信号产生条件传送至所述控制系统;存储器,用于将传感器模块输出的数据予以存储;电源模块,用于为其他模块提供电源。

Description

一种智能矫形器的压力监测仪、系统及其方法
技术领域
本发明涉及矫形器压力监测技术领域,特别是涉及一种智能矫形器的压力监测仪、系统及其方法。
背景技术
脊柱侧弯又称脊柱侧凸,是一种脊柱的三维畸形,包括冠状位、矢状位和轴位上的序列异常。青少年脊柱侧弯是危害我国青少年儿童的常见病、多发病。脊柱侧弯会引起脊柱本身和脊柱两侧的受力不平衡,脊柱侧弯不仅姿势难看,而且还会导致多种诱发病,例如出现腰背疼痛的症状,影响儿童的身高发育,甚至会在凹侧产生骨刺,压迫脊髓或神经,引起截瘫或椎管狭窄,如不矫正将在后期影响患者正常生活,且成年后很难纠正。对于轻中度的脊柱侧弯,矫形器治疗是一种常用的行之有效的方法。
然而,传统矫正方法中,患者只是通过穿戴矫形器进行矫正,但在日常矫正中,患者很难知道矫形器对身体矫正的力度,矫形器矫正力度主要依靠患者的主观感受,并无科学数据定性分析治疗,往往导致矫正不足或矫枉过正。
发明内容
为克服上述现有技术存在的不足,本发明之目的在于提供一种智能矫形器的压力监测仪、系统及其方法,以实现一种结构简单,操作方便,既能配合手机使用,也可配合电脑使用,可实现矫形器压力实时监测和提示,并督促使用者定时进行运动训练的压力监测设备。
为达上述及其它目的,本发明提出一种智能矫形器的压力监测仪,包括:
传感器模块,通过多个薄膜压力传感器,实时采集矫形器与患者体表间的压力数据并传送至控制系统;
控制系统,用于接收和分析所述传感器模块输出的数据并传输至通信模块和存储器,于接收到报警信号或根据报警信号产生条件时,产生报警控制信号至报警电路;
报警电路,用于在接收到报警控制信号产生报警信息;
通信模块,用于在所述控制系统的控制下将所述传感器模块输出的数据上传智能设备,实现压力值实时的采集和记录,并将所述智能设备或设置的报警信号产生条件传送至所述控制系统;
存储器,用于将所述传感器模块输出的数据予以存储;
电源模块,用于为其他模块提供电源。
优选地,所述控制系统通过所述智能设备根据不同患者的具体情况对各薄膜压力传感器的压力范围和阈值进行设置,并在压力值超出设定阈值时产生报警控制信号至报警电路。
优选地,所述电源模块包括充电管理电路、电池和稳压电路,所述电源模块利用充电线在电池电量不足时将外部直流电连接至所述充电管理电路,所述充电管理电路连接至所述电池,所述电池的输出连接至所述稳压电路的输入端,所述稳压电路的输出连接至控制系统和通信模块、存储器、报警电路和传感器模块的电源输入端。
优选地,所述传感器模块包括多个薄膜压力传感器和对应的压力采集单元,所述薄膜压力传感器用于实时采集矫形器与患者体表间的压力信号,所述压力采集单元为模数转换电路ADC,用于将采集获得的压力信号进行模数转换后传送至所述控制系统。
优选地,采用固定装置将传感器模块的各薄膜压力传感器分别固定于所述智能矫形器内侧面选取的各压力关键点位置,以于患者佩戴所述智能矫形器时,各薄膜压力传感器实时采集到矫形器与患者各压力关键点体表间的压力信号。
优选地,所述固定装置为可拆卸固定物,包括但不限于胶面魔术贴、勾面魔术贴、弹性压力布。
优选地,所述压力监测仪集成于所述智能矫形器内。
为达到上述目的,本发明还提供一种智能矫形器的压力监测系统,包括:
压力监测仪,用于通过固定于所述智能矫形器内侧面各压力关键点对应位置的薄膜压力传感器实时采集压力数据,并通过通信模块实时将采集的数据传送至智能设备。
智能设备,用于获取所述压力监测仪采集的压力数据并实时显示,于某个压力值超过对应的预设压力阈值时,产生报警信号至所述压力监测仪以产生报警提示,所述智能设备还将获取到的压力数据传输到后端服务器;
后端服务器,部署人工智能算法,使用训练好的CNN卷积神经网络对智能设备传送的压力数据进行预测分析。
为达到上述目的,本发明还提供一种智能矫形器的压力监测方法,包括如下步骤:
步骤S1,通过固定于智能矫形器的内侧面各压力关键点对应位置的压力监测仪的薄膜压力传感器实时采集压力数据,并通过通信模块实时将采集的数据传送至智能设备;
步骤S2,利用智能设备获取压力监测仪采集的压力数据并实时显示,于某个压力值超过对应的压力阈值时,产生报警信号至压力监测仪以产生报警提示,并将获取到的压力数据传输到后端服务器;
步骤S3,于后端服务器30部署人工智能算法,使用训练好的CNN卷积神经网络对智能设备传送的压力数据进行预测分析。
优选地,于步骤S3中,于训练阶段,通过患者佩戴过程中对矫形器松紧程度进行调整,对患者进行佩戴的压力进行实时采集,循环增加使用患者的采集数据作为所述CNN卷积神经网络的训练样本,并调整算法的学习率,网络深度等参数,以修正算法的预测准确度,当于若干测试样本的预测准确率达到预设值时,则认为该训练权重结果为该患者的专属权重,即将该训练好的CNN卷积神经网络作为后续对该患者预测分析的模型。
与现有技术相比,本发明一种智能矫形器的压力监测仪、系统及其方法通过固定于智能矫形器的内侧面各压力关键点对应位置的压力监测仪的薄膜压力传感器实时采集压力数据,然后利用智能设备获取压力监测仪采集的压力数据,于某个压力值超过对应的压力阈值时,产生报警信号至压力监测仪以产生报警提示,并将获取到的压力数据传输到后端服务器,于后端服务器30部署人工智能算法,使用训练好的CNN卷积神经网络对智能设备传送的压力数据进行预测分析,本发明可实现一种结构简单,操作方便,既能配合手机使用,也可配合电脑使用,可实现矫形器压力实时监测和提示,并督促使用者定时进行运动训练的压力监测设备。
附图说明
图1为本发明一种智能矫形器的压力监测仪的系统结构图;
图2为本发明具体实施例中智能矫形器压力监测仪的外观示意图;
图3为本发明实施例中手机APP或小程序显示界面;
图4为本发明一种智能矫形器的压力监测系统的系统架构图;
图5为本发明一种智能矫形器的压力监测方法的步骤流程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例并结合附图说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用,本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用,在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。
图1为本发明一种智能矫形器的压力监测仪的系统结构图。如图1所示,本发明一种智能矫形器的压力监测仪,可集成至所述矫形器中,包括:电源模块101、控制系统102、通信模块103、存储器104、报警电路105和传感器模块106。
其中,电源模块101由充电管理电路、电池和稳压电路组成,用于给其他电路供电并在电池电量不足时对电池进行充电;控制系统102为微处理器MCU及其外围电路,用于接收和处理传感器模块106输出的数据并传输至通信模块103和存储器104,并在接收到报警信号或根据报警信号产生条件(例如压力范围和时值超出设定阈值时)输出报警控制信号至报警电路;通信模块103可采用蓝牙模块,用于在控制系统102的控制下将传感器模块106输出的数据上传本地便携设备如手机和平板电脑,实现压力值实时的采集和记录,或通过预设的便携设备如手机的APP或小程序,根据不同患者的具体情况对压力范围和时值进行设置报警信号产生条件;存储器104为非易失性数据存储设备如闪存、ROM,用于将传感器模块106输出的数据予以存储;报警电路105为声光报警电路或震动器、蜂鸣器,用于在接收到报警控制信号时发出声、光或震动予以提醒或报警,以定时提醒使用者站起来做脊柱保健体操;传感器模块106由多个薄膜压力传感器、压力采集单元组成,压力采集单元为模数转换电路ADC,可以单独排布或利用控制系统102的模数转换电路,用于检测矫形器与患者体表间的压力并数字化。
图2为本发明具体实施例中智能矫形器压力监测仪的外观示意图,在本发明具体实施例中,可采用固定装置将传感器模块的各薄膜压力传感器固定于智能矫形器的内侧面,该固定装置为可拆卸固定物如胶面魔术贴、勾面魔术贴、弹性压力布等,这样可以通过调整魔术贴的位置来改变传感器模块的各薄膜压力传感器在矫形器上的位置,一般来说,各薄膜压力传感器在矫形器上的位置应对应患者佩戴后的压力关键点位置,本发明实施例中压力关键点位置为5个,即采用5个薄膜压力传感器,压力关键点的位置可由医生或矫形师确认,每位患者的压力关键点各不相同,并可通过美容胶将各传感器导线固定在矫形器内侧。
具体地,电源模块101利用USB充电线在电池电量不足时将外部直流电连接至本发明智能矫形器压力监测仪的充电管理电路,充电管理电路连接至电池,电池的输出连接至稳压电路的输入端,还可设置状态指示电路,例如状态指示灯对充电状态进行提示,即充电时有指示灯显示,充满后指示灯熄灭或者变成变色,稳压电路的输出连接至控制系统102和通信模块103、存储器104、报警电路105和传感器模块106的电源输入端,通信模块103和存储器104分别与控制系统102双向连接,传感器模块106的输出连接至控制系统102的输入端,控制系统102通过输出端将报警信号输出至报警电路105的输入端。
控制系统102会将传感器模块106输出的数据上传至服务器或本地便携设备如手机和平板电脑,图3为本发明实施例中手机APP或小程序显示界面,其显示出多个薄膜压力传感器的压力值,从上到下依次为传感器1~5的压力值即薄膜压力传感器1~5的压力值。
图4为本发明一种智能矫形器的压力监测系统的系统架构图。如图4所示,本发明一种智能矫形器的压力监测系统,包括:
压力监测仪10,用于通过固定于智能矫形器的内侧面各压力关键点对应位置的薄膜压力传感器实时采集压力数据,并通过通信模块实时将采集的数据传送至智能设备20。
智能设备20,用于获取压力监测仪10采集的压力数据并予以显示,并于某个压力值超过对应的压力阈值时,产生报警信号至压力监测仪10以产生报警提示,同时智能设备20端也通过自身的报警提示模块进行报警提醒,所述智能设备20还将获取到的压力数据传输到后端服务器30。在本发明具体实施例中,所述智能设备20为手机或者电脑等智能设备,其中,手机或者电脑配有APP或小程序,可以对各薄膜压力传感器的压力阈值进行预设,当对应的薄膜压力传感器采集的压力数据超过对应的阈值时,产生报警信号至压力监测仪进行报警,或者可将预设的各薄膜压力传感器的压力阈值传送至压力监测仪10,以便压力监测仪根据报警信号产生条件进行报警处理,同时于手机或电脑端也进行相应的报警提示,所述手机或电脑APP端还可设置定时提醒功能,以指导患者进行正确锻炼以矫正身姿。
后端服务器30,部署人工智能算法,使用训练好的CNN卷积神经网络对智能设备20传送的压力数据进行预测分析,并可将预测分析结果返回至智能设备20端以便用户查看,用户也可通过浏览器查看分析报告以便了解矫正效果。
在本发明具体实施例中,于训练阶段,后端服务器30对患者进行佩戴的压力进行采集,患者佩戴过程中对矫形器松紧程度进行调整,在患者可以接受并且对矫形有效的状态下采集压力值,开始阶段循环增加使用患者的采集数据作为所述CNN卷积神经网络的训练样本,并调整算法的学习率,网络深度等参数,以修正算法的预测准确度,当在30个或更多测试样本的预测准确率达到97%,则认为该训练权重结果为该患者的专属权重,即可作为后续对该患者预测分析标准,可利用该训练好的CNN卷积神经网络对智能设备20传送的压力数据进行预测分析。
图5为本发明一种智能矫形器的压力监测方法的步骤流程图。如图5所示,本发明眼一种智能矫形器的压力监测方法,包括如下步骤:
步骤S1,通过固定于智能矫形器的内侧面各压力关键点对应位置的压力监测仪的薄膜压力传感器实时采集压力数据,并通过通信模块实时将采集的数据传送至智能设备。在本发明具体实施例中。可采用固定装置将压力监测仪的传感器模块的各薄膜压力传感器固定于智能矫形器的内侧面,该固定装置为可拆卸固定物如胶面魔术贴、勾面魔术贴、弹性压力布等,这样可以通过调整魔术贴的位置来改变传感器模块的各薄膜压力传感器在矫形器上的位置,一般来说,各薄膜压力传感器在矫形器上的位置应对应患者佩戴后的压力关键点位置,本发明实施例中压力关键点位置为5个,即采用5个薄膜压力传感器,压力关键点的位置可由医生或矫形师确认。
步骤S2,利用智能设备获取压力监测仪采集的压力数据并实时显示,并于某个压力值超过对应的压力阈值时,产生报警信号至压力监测仪以产生报警提示,同时智能设备端也可通过自身的报警提示模块进行报警提醒,并且所述智能设备还将获取到的压力数据传输到后端服务器。在本发明具体实施例中,所述智能设备为手机或者电脑等智能设备,其中,手机或者电脑配有APP或小程序,可以对各薄膜压力传感器的压力阈值进行预设,当对应的薄膜压力传感器采集的压力数据超过对应的阈值时,产生报警信号至压力监测仪进行报警,同时于手机或电脑端也进行相应的报警提示,所述手机或电脑APP端还可设置定时提醒功能,以指导患者进行正确锻炼以矫正身姿。优选地,智能设备还可以将预设的各薄膜压力传感器的压力阈值传送至压力监测仪,以便压力监测仪根据报警条件进行报警处理。
步骤S3,于后端服务器部署人工智能算法,使用训练好的CNN卷积神经网络对智能设备传送的压力数据进行预测分析,并可将预测分析结果返回至智能设备端以便用户查看,用户也可通过浏览器查看分析报告以便了解矫正效果。
在本发明具体实施例中,于训练阶段,通过后端服务器对患者进行佩戴的压力进行采集,患者佩戴过程中对矫形器松紧程度进行调整,在患者可以接受并且对矫形有效的状态下采集压力值,开始阶段循环增加使用患者的采集数据作为所述CNN卷积神经网络的训练样本,并调整算法的学习率,网络深度等参数,以修正算法的预测准确度,当在30个或更多测试样本的预测准确率达到97%,则认为该训练权重结果为该患者的专属权重,即可作为后续对该患者预测分析标准,可利用该训练好的CNN卷积神经网络对智能设备传送的压力数据进行预测分析。
综上所述,本发明一种智能矫形器的压力监测仪、系统及其方法通过固定于智能矫形器的内侧面各压力关键点对应位置的压力监测仪的薄膜压力传感器实时采集压力数据,然后利用智能设备获取压力监测仪采集的压力数据,于某个压力值超过对应的压力阈值时,产生报警信号至压力监测仪以产生报警提示,并将获取到的压力数据传输到后端服务器,于后端服务器30部署人工智能算法,使用训练好的CNN卷积神经网络对智能设备传送的压力数据进行预测分析,本发明可实现一种结构简单,操作方便,既能配合手机使用,也可配合电脑使用,可实现矫形器压力实时监测和提示,并督促使用者定时进行运动训练的压力监测设备。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效,而非用于限制本发明。任何本领域技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下,对上述实施例进行修饰与改变。因此,本发明的权利保护范围,应如权利要求书所列。

Claims (10)

1.一种智能矫形器的压力监测仪,包括:
传感器模块,设置于矫形器内侧,通过多个薄膜压力传感器,实时采集矫形器与患者体表间的压力数据并传送至控制系统;
控制系统,用于接收和分析所述传感器模块输出的数据并传输至通信模块和存储器,于接收到报警信号时或根据报警信号产生条件,产生报警控制信号至报警电路;
报警电路,用于在接收到报警控制信号产生报警信息;
通信模块,用于在所述控制系统的控制下将所述传感器模块输出的数据上传智能设备,实现压力值实时的采集和记录,并将所述智能设备的报警信号或设置的报警信号产生条件传送至所述控制系统;
存储器,用于将所述传感器模块输出的数据予以存储;
电源模块,用于为其他模块提供电源。
2.如权利要求1所述的一种智能矫形器的压力监测仪,其特征在于:所述控制系统通过所述智能设备根据不同患者的具体情况对各薄膜压力传感器的压力范围和阈值进行设置,并在压力值超出设定阈值时产生报警控制信号至报警电路。
3.如权利要求1所述的一种智能矫形器的压力监测仪,其特征在于:所述电源模块包括充电管理电路、电池和稳压电路,所述电源模块利用充电线在电池电量不足时将外部直流电连接至所述充电管理电路,所述充电管理电路连接至所述电池,所述电池的输出连接至所述稳压电路的输入端,所述稳压电路的输出连接至控制系统和通信模块、存储器、报警电路和传感器模块的电源输入端。
4.如权利要求1所述的一种智能矫形器的压力监测仪,其特征在于:所述传感器模块包括多个薄膜压力传感器和对应的压力采集单元,所述薄膜压力传感器用于实时采集矫形器与患者体表间的压力信号,所述压力采集单元为模数转换电路,用于将采集获得的压力信号进行模数转换后传送至所述控制系统。
5.如权利要求4所述的一种智能矫形器的压力监测仪,其特征在于:采用固定装置将传感器模块的各薄膜压力传感器分别固定于所述智能矫形器内侧面选取的各压力关键点位置,以于患者佩戴所述智能矫形器时,各薄膜压力传感器实时采集到矫形器与患者各压力关键点体表间的压力信号。
6.如权利要求5所述的一种智能矫形器的压力监测仪,其特征在于:所述固定装置为可拆卸固定物,包括但不限于胶面魔术贴、勾面魔术贴、弹性压力布。
7.如权利要求1所述的一种智能矫形器的压力监测仪,其特征在于:所述压力监测仪集成于所述智能矫形器内。
8.一种智能矫形器的压力监测系统,包括:
压力监测仪,用于通过固定于所述智能矫形器内侧面各压力关键点对应位置的薄膜压力传感器实时采集压力数据,并通过通信模块实时将采集的数据传送至智能设备。
智能设备,用于获取所述压力监测仪采集的压力数据并实时显示,于某个压力值超过对应的预设压力阈值时,产生报警信号至所述压力监测仪以产生报警提示,所述智能设备还将获取到的压力数据传输到后端服务器;
后端服务器,部署人工智能算法,使用训练好的CNN卷积神经网络对智能设备传送的压力数据进行预测分析。
9.一种智能矫形器的压力监测方法,包括如下步骤:
步骤S1,通过固定于智能矫形器的内侧面各压力关键点对应位置的压力监测仪的薄膜压力传感器实时采集压力数据,并通过通信模块实时将采集的数据传送至智能设备;
步骤S2,利用智能设备获取压力监测仪采集的压力数据并实时显示,于某个压力值超过对应的压力阈值时,产生报警信号至压力监测仪以产生报警提示,并将获取到的压力数据传输到后端服务器;
步骤S3,于后端服务器部署人工智能算法,使用训练好的CNN卷积神经网络对智能设备传送的压力数据进行预测分析。
10.如权利要求9所述的一种智能矫形器的压力监测方法,其特征在于:于步骤S3中,于训练阶段,通过患者佩戴过程中对矫形器松紧程度进行调整,对患者进行佩戴的压力进行实时采集,循环增加使用患者的采集数据作为所述CNN卷积神经网络的训练样本,并调整算法的学习率,网络深度等参数,以修正算法的预测准确度,当于若干测试样本的预测准确率达到预设值时,则认为该训练权重结果为该患者的专属权重,即将该训练好的CNN卷积神经网络作为后续对该患者预测分析的模型。
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CN112155816A (zh) * 2020-09-22 2021-01-01 广州番禺职业技术学院 一种多功能踇外翻矫正器

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