CN114795191A - 一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统，涉及数据处理相关技术领域，通过采集获得目标用户的试验前体征数据，以试验前体征数据为基准，进行6分钟步行试验，利用智能穿戴装置，对试验过程中的体征数据进行采集，获得试验中体征数据；通过对试验中体征数据中的各功能体征参数进行动态监测，且对监测结果进行可视化表示，生成可视化功能体征参数变化；获得目标用户对于所述6分钟步行试验的实际步行测试距离，以及预设步行测试距离；并获得两者之前的差值距离；将可视化功能体征参数变化和步行测试差值距离上传至运动监测系统，对目标用户进行康复运动监测，达到对患者临床运动耐量以及功能状态精确评估的技术效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理相关技术领域，具体涉及一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统。
背景技术
近年来随着社会老龄化和城市化进程加快，居民不健康生活方式流行，饮食不健康，缺乏锻炼，心肺发病率呈逐年升高趋势，随着医疗水平的不断进步以及心肺患者年轻化使心肺患者数量急剧增加，医疗负担持续加重。
目前对于心肺患者临床上比较重视的是对患者的抢救及治疗，对其预防和康复的重视不够，心肺康复是一个长期的过程，包括医疗评估、运动处方、纠正危险因素等，近年来随着临床对心肺病整体认识的加深，心肺抗毒已成为治疗稳定期患者及预防患者在发生心肺疾病的重要手段。
心肺评估是康复运动的前提，只要根据心肺评估结果才能更有效、更安全的制定康复训练方案，如何实现对心肺的精确评估以及对康复运动过程进行精确监测是目前仍需解决的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统，用于针对解决如何实现对心肺的精确评估以及对康复运动过程进行精确监测的技术问题，达到对患者临床运动耐量以及功能状态精确评估的技术效果。
鉴于上述问题，本申请提供了一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统。
第一方面，本申请实施例提供了一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测方法，所述方法通过采集获得目标用户的试验前体征数据；以所述试验前体征数据为基准，对所述目标用户进行所述6分钟步行试验，且利用所述智能穿戴装置，对试验过程中的所述目标用户的试验中体征数据进行采集，用以获得试验中体征数据；通过对所述试验中体征数据中的各功能体征参数进行动态监测，且对监测结果进行可视化表示，用以生成可视化功能体征参数变化；采集获得所述目标用户对于所述6分钟步行试验的实际步行测试距离，以及预设对于所述6分钟步行试验的预设步行测试距离；获得所述实际步行测试距离和所述预设步行测试距离的步行测试差值距离；将所述可视化功能体征参数变化和所述步行测试差值距离上传至运动监测系统，用于对所述目标用户进行康复运动监测。
第二方面，本申请实施例提供了一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统，所述系统包括：体征数据采集模块，所述体征数据采集模块用于采集获得目标用户的试验前体征数据；体征数据采集子模块，所述体征数据采集子模块用于以所述试验前体征数据为基准，对所述目标用户进行所述6分钟步行试验，且利用所述智能穿戴装置，对试验过程中的所述目标用户的试验中体征数据进行采集，用以获得试验中体征数据；体征参数动态监测模块，所述体征参数动态监测模块用于通过对所述试验中体征数据中的各功能体征参数进行动态监测，且对监测结果进行可视化表示，用以生成可视化功能体征参数变化；步行测试距离模块，所述步行测试距离模块用于采集获得所述目标用户对于所述6分钟步行试验的实际步行测试距离，以及预设对于所述6分钟步行试验的预设步行测试距离；差值距离获得模块，所述差值距离获得模块用于获得所述实际步行测试距离和所述预设步行测试距离的步行测试差值距离；运动监测模块，所述运动监测模块用于将所述可视化功能体征参数变化和所述步行测试差值距离上传至运动监测系统，用于对所述目标用户进行康复运动监测。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请通过采集获得目标用户的试验前体征数据；以所述试验前体征数据为基准，对所述目标用户进行所述6分钟步行试验，且利用所述智能穿戴装置，对试验过程中的所述目标用户的试验中体征数据进行采集，用以获得试验中体征数据；通过对所述试验中体征数据中的各功能体征参数进行动态监测，且对监测结果进行可视化表示，用以生成可视化功能体征参数变化；采集获得所述目标用户对于所述6分钟步行试验的实际步行测试距离，以及预设对于所述6分钟步行试验的预设步行测试距离；获得所述实际步行测试距离和所述预设步行测试距离的步行测试差值距离；将所述可视化功能体征参数变化和所述步行测试差值距离上传至运动监测系统，用于对所述目标用户进行康复运动监测。解决了如何实现对心肺的精确评估以及对康复运动过程进行精确监测的技术问题，达到对患者临床运动耐量以及功能状态精确评估的技术效果。
附图说明
图1为本申请提供的一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测方法的流程示意图；
图2为本申请提供的一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测方法中获得目标用户的试验前体征数据的流程示意图；
图3为本申请提供的一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测方法中确定监测结果的流程示意图；
图4为本申请提供的一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测方法中对所述目标功能体征参数进行影响性分析的流程示意图；
图5为本申请提供的一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测方法中确定所述预设步行测试距离的流程示意图；
图6为本申请提供了一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统的结构示意图；
附图标记说明：体征数据采集模块100，体征数据采集子模块200，体征参数动态监测模块300，步行测试距离模块400，差值距离获得模块500，运动监测模块600。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请通过提供一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统，用于解决如何实现对心肺的精确评估以及对康复运动过程进行精确监测的技术问题，达到对患者临床运动耐量以及功能状态精确评估的技术效果。
实施例一
如图1所示，本申请提供了一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测方法，所述方法应用于一基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统，所述系统应用于6分钟步行试验，且所述系统与智能穿戴装置通信连接，所述方法包括：
S100：采集获得目标用户的试验前体征数据；
具体而言，在进行心肺运动试验前，为了保证试验方案的顺利进行，防止意外发生以及试验结果的准确性，需要对目标用户的基本身体指标进行了解。采集获得目标用户的试验前体征数据，所述实验前体征数据可以包括身高、体重、性别、年龄、体温，血压，血常规，肝功能指标，肾功能指标，超声心电图、心率、生物标注物、肺功能指标，例如，呼吸频率、血氧饱和度等数据，为后续试验进行做准备。
进一步的，如图2所示，本申请实施例提供的方法中采集获得目标用户的试验前体征数据还包括：
S110：判断所述试验前体征数据是否满足预设标准试验数据；
S120：若所述试验前体征数据不满足所述预设标准试验数据，判断所述目标用户的试验前准备是否达标；
S130：若所述目标用户的试验前准备未达标，对所述目标用户进行试验前指导，直至所述试验前体征数据满足所述预设标准试验数据。
具体而言，判断所述试验前体征数据是否满足预设标准试验数据，所述预设标准试验数据为目标用户能够进行心肺运动试验对身体数据的最低要求；若目标用户的所述试验前体征数据不满足所述预设标准试验数据，判断所述目标用户的试验前准备是否达标，例如，在试验前一定时间内是否吸烟、饮酒、饮用碳酸饮料、用药等行为，这些都会对体征数据结果造成影响；若所述目标用户的试验前准备未达标，对所述目标用户进行试验前指导，例如，高速目标用户在进行心肺运动试验前多少时间内不能进行什么行为等，直至所述目标用户试验前体征数据满足所述预设标准试验数据时才能进行后续试验，以达到对目标用户的保护以及保证试验结果的顺利进行和准确性，降低不必要的试验资源浪费。
S200：以所述试验前体征数据为基准，对所述目标用户进行所述6分钟步行试验，且利用所述智能穿戴装置，对试验过程中的所述目标用户的试验中体征数据进行采集，用以获得试验中体征数据；
具体而言，6分钟步行试验可以通过以自我选择的速度在六分钟内步行的距离来评估；6分钟步行试验可以较好地复制患者日常生活生理状态，评价患者的整体活动能力和功能状态，包括心血管系统、呼吸系统、外周循环、肌肉力量和骨关节活动等，是一种无创安全、简单易行、耐受性好、适应性广、可靠有效、更能精确反映日常生活活动的评估手段；6分钟步行试验可以用来监测你的心肺和其他健康问题的治疗反应，现该试验通常用于肺动脉高压、肺间质性疾病、肺移植前评估或COPD疾病等患者。
在所述试验前体征数据满足要求的情况下，以所述试验前体征数据为基准，对所述目标用户进行所述6分钟步行试验，并利用所述智能穿戴装置对6分钟步行试验过程中的所述目标用户运动试验中的体征数据进行采集记录，用以获得试验中体征数据，通过对试验中体征数据进行采集，来实现对目标用户心肺功能和运动耐力的综合评估。
S300：通过对所述试验中体征数据中的各功能体征参数进行动态监测，且对监测结果进行可视化表示，用以生成可视化功能体征参数变化；
具体而言，为了方便对获得的试验中体征数据的读取，实现试验中体征数据的最大化利用，通过对所述试验中体征数据中的各功能体征参数进行动态监测；所述各功能体征参数中重点包括心肺功能参数，例如，超声心电图、心率、生物标注物、呼吸频率、血氧饱和度等参数；并将动态监测结果进行可视化表示，用于生成可视化功能体征参数变化，例如，可以利用变化曲线来显示；优选的，可以在每个参数变化曲线中加入对应参数的标准值，以实现更直观有效的获得试验中体征数据。
进一步的，如图3所示，确定所述监测结果的方法包括：
S310：采集获得所述6分钟步行试验的目标监测功能体征集合；
S320：利用所述目标监测功能体征集合，对所述试验中体征数据进行特征提取，用以获得目标功能体征参数；
S330：获得所述试验中体征数据中，区别于所述目标功能体征参数的常规功能体征参数；
S340：利用所述常规功能体征参数，对所述目标功能体征参数进行影响性分析，用以确定所述监测结果。
具体而言，利用智能穿戴装置采集获得所述6分钟步行试验的目标监测功能体征集合，所述目标监测功能体征集合为心肺功能参数集合，例如，超声心电图、心率、生物标注物、呼吸频率、血氧饱和度等参数集合；利用所述目标监测功能体征集合，对所述试验中体征数据进行特征提取，用以获得目标功能体征参数；示例性的，心肺功能参数集合中包含有多种体征数据，对心肺功能参数集合进行特征提取，获得功能体征参数，即获得超声心电图、心率、呼吸频率等对应的体征参数；获得所述试验中体征数据中区别于所述目标功能体征参数的常规功能体征参数，所述常规功能体征参数为排除心肺功能参数之外的其他功能体征参数，例如，血常规、肝功能指标，肾功能指标等对应的参数；利用所述常规功能体征参数对所述目标功能体征参数进行影响性分析，用以确定所述监测结果，示例性的，目标用户的血常规或者肝功能等常规功能体征参数对目标用户进行6分钟步行试验中采集的心肺功能参数结果可能也会造成影响，分析血常规或者肝功能等常规功能体征参数对心肺功能参数的影响度，进而确定监测结果。
进一步的，如图4所示，利用所述常规功能体征参数，对所述目标功能体征参数进行影响性分析包括：
S341：构建关联度分析模型，其中，所述关联度分析模型包括第一参与方、第二参与方；
S342：对所述常规功能体征参数的可影响参数进行预设，用以确定常规功能体征可影响参数分布；
S343：对所述目标功能体征参数的可影响参数进行预设，用以确定目标功能体征可影响参数分布；
S344：将所述常规功能体征可影响参数分布上传至所述第一参与方、将所述目标功能体征可影响参数分布上传至所述第二参与方；
S345：判断所述第一参与方和所述第二参与方是否存在参数重叠；
S346：若所述第一参与方和所述第二参与方存在参数重叠，利用重叠部分参数，对所述目标功能体征参数进行影响性分析。
具体而言，为了实现所述常规功能体征参数对所述目标功能体征参数的影响性分析，构建关联度分析模型，所述关联度分析模型可以为机器学习模型，其中，所述关联度分析包括第一参与方、第二参与方；对所述常规功能体征参数的可影响参数进行预设，用以确定常规功能体征可影响参数分布；对所述目标功能体征参数的可影响参数进行预设，用以确定目标功能体征可影响参数分布；将所述常规功能体征可影响参数分布上传至所述第一参与方，作为第一参与方，将所述目标功能体征可影响参数分布上传至所述第二参与方，作为第二参与方；判断所述第一参与方和所述第二参与方是否存在参数重叠，若所述第一参与方和所述第二参与方存在参数重叠，利用重叠部分参数，实现对所述目标功能体征参数进行影响性分析。示例性的，假设常规功能体征参数和目标功能体征参数都对血红蛋白参数产生影响，利用血红蛋白参数对所述目标功能体征参数进行影响性分析。
进一步的，利用重叠部分参数，对所述目标功能体征参数进行影响性分析包括：
S3461：对所述重叠部分参数进行正负反馈影响分析，若所述重叠部分参数为正反馈影响，确定所述正反馈影响对应的正反馈影响度阈值；
S3462：利用所述正反馈影响度阈值，对所述目标功能体征参数进行影响性分析；
S3463：若所述重叠部分参数为负反馈影响，确定所述负反馈影响对应的负反馈影响度阈值；
S3464：利用所述负反馈影响度阈值，对所述目标用户进行持续性常规监测。
具体而言，对所述重叠部分参数进行正负反馈影响分析，若所述重叠部分参数为正反馈影响，所述正反馈影响为常规功能体征参数对目标功能体征参数产生了影响，说明常规功能体征参数影响到了心肺功能参数，确定所述正反馈影响对应的正反馈影响度阈值；利用正反馈影响度阈值，对所述目标功能体征参数进行影响性分析；若所述重叠部分参数为负反馈影响，所述负反馈影响为目标功能体征参数对常规功能体征参数产生了影响，说明心肺功能参数应影响到了常规功能体征参数，确定所述负反馈影响对应的负反馈影响度阈值；利用所述负反馈影响度阈值，对所述目标用户进行持续性常规监测，及时获得目标用户的常规监测，达到对目标用户情况的了解，降低目标用户出现意外情况的概率。
S400：采集获得所述目标用户对于所述6分钟步行试验的实际步行测试距离，以及预设对于所述6分钟步行试验的预设步行测试距离；
S500：获得所述实际步行测试距离和所述预设步行测试距离的步行测试差值距离；
具体而言，对目标用户进行6分钟步行试验的实际步行测试距离进行测量获取，并获得预设对于所述6分钟步行试验的预设步行测试距离，获得所述实际步行测试距离和所述预设步行测试距离的步行测试差值距离；为了评估目标用户的康复情况，通过获得目标用户6分钟步行试验所完成的步行距离和预设步行距离相比较来进行，如果在6分钟步行试验中行走的距离接近预设值则表明功能容量良好。
进一步的，如图5所示，确定所述预设步行测试距离的方法包括：
S410：对所述试验前体征数据进行特征提取，获得所述目标用户的身高数据、年龄数据、体重数据以及性别数据；
S420：利用所述身高数据、所述年龄数据、所述体重数据以及所述性别数据，对所述目标用户进行步行测试距离预测，用以确定所述预设步行测试距离。
具体而言，不同性别、不同身高、不同年龄以及不同体重的目标用户在进行6分钟步行试验时预设的步行距离都是不同的，预设距离的确定与性别、年龄、身高、体重有关。
对所述试验前体征数据进行特征提取，获得所述目标用户的身高数据、年龄数据、体重数据以及性别数据，利用所述身高数据、所述年龄数据、所述体重数据以及所述性别数据，对所述目标用户进行步行测试距离预测，用以确定所述预设步行测试距离。
示例性的，预设步行测试距离可以通过如下方式计算：
预测步行测试距离=218+[5.14×身高厘米–5.32×年龄年]–[1.80×体重千克]+[51.31×性别]；其中性别因素可以为男性=1，女性=0；
例如，一名70岁、身高160厘米、体重60公斤的男性患者在六分钟步行测试计算预测他应该走的距离的正常值：
预测步行测试距离=218+[5.14×身高厘米–5.32×年龄年]–[1.80×体重千克]+[51.31×性别]
=218+[5.14×160–5.32×70]–[1.80×60]+[51.31×1]
=611.31米
S600：将所述可视化功能体征参数变化和所述步行测试差值距离上传至运动监测系统，用于对所述目标用户进行康复运动监测。
具体而言，根据所述可视化功能体征参数变化和所述步行测试差值距离上传至运动监测系统，结合可视化功能体征参数变化和步行测试差值距离实现对所述目标用户进行康复运动监测，通过功能体征参数变化可以对目标人员在步行试验中的身体状况进行及时了解，避免意外情况出现，通过获得的步行测试差值距离能够反映出目标人员的康复结果有没有得到改善。
进一步的，所述方法还包括：
S610：所述运动监测系统嵌入有康复运动管理数据库，且所述康复运动管理数据库包含所述6分钟步行试验的标准检测数据列表；
S620：通过将所述步行测试差值距离上传至所述标准检测数据列表进行匹配对应，用以确定相应的心肺体征参数区间；
S630：基于所述心肺体征参数区间，对所述可视化功能体征参数变化进行评估。
具体而言，进一步的，所述运动监测系统嵌入有康复运动管理数据库，所述康复运动管理数据库中记载有针对不同康复要求、不同目标用户而设定的标准数据；从所述康复运动管理数据库中获得所述6分钟步行试验的标准检测数据列表，通过将所述步行测试差值距离上传至所述标准检测数据列表进行匹配对应，用以确定相应的心肺体征参数区间，基于所述心肺体征参数区间，对所述可视化功能体征参数变化进行评估，解决了如何实现对心肺的精确评估以及对康复运动过程进行精确监测的技术问题，达到对患者临床运动耐量以及功能状态精确评估的技术效果。
综上所述，本申请实施例所提供的一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测方法具有如下技术效果：
1. 本申请通过采集获得目标用户的试验前体征数据；以所述试验前体征数据为基准，对所述目标用户进行所述6分钟步行试验，且利用所述智能穿戴装置，对试验过程中的所述目标用户的试验中体征数据进行采集，用以获得试验中体征数据；通过对所述试验中体征数据中的各功能体征参数进行动态监测，且对监测结果进行可视化表示，用以生成可视化功能体征参数变化；采集获得所述目标用户对于所述6分钟步行试验的实际步行测试距离，以及预设对于所述6分钟步行试验的预设步行测试距离；获得所述实际步行测试距离和所述预设步行测试距离的步行测试差值距离；将所述可视化功能体征参数变化和所述步行测试差值距离上传至运动监测系统，用于对所述目标用户进行康复运动监测。解决了如何实现对心肺的精确评估以及对康复运动过程进行精确监测的技术问题，达到对患者临床运动耐量以及功能状态精确评估的技术效果。
2.本申请在进行步行试验前对获得目标人员的试验前体征数据，只有在试验前体征数据满足预设标准试验数据，才进行步行试验，保证目标用户的安全。
3.本申请通过获得常规功能体征参数和目标功能体征参数，并对常规功能体征参数和目标功能体征参数之间的影响关系进行分析，确定监测结果，达到对监测结果的准确分析。
4.本申请通过预设步行测试距离，并给出预设步行测试距离的获取方法，通过比较目标用户实际步行测试距离和所述预设步行测试距离，获得差值距离，并结合步行试验过程中功能体征参数变化，实现对目标用户康复运动的监测，达到对患者临床运动耐量以及功能状态精确评估的技术效果。
实施例二
基于与前述实施例中一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测方法相同的发明构思，如图6所示，本申请提供了一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统，所述系统应用于6分钟步行试验，且所述系统与智能穿戴装置通信连接，所述系统包括：
体征数据采集模块100，所述体征数据采集模块用于采集获得目标用户的试验前体征数据；
体征数据采集子模块200，所述体征数据采集子模块用于以所述试验前体征数据为基准，对所述目标用户进行所述6分钟步行试验，且利用所述智能穿戴装置，对试验过程中的所述目标用户的试验中体征数据进行采集，用以获得试验中体征数据；
体征参数动态监测模块300，所述体征参数动态监测模块用于通过对所述试验中体征数据中的各功能体征参数进行动态监测，且对监测结果进行可视化表示，用以生成可视化功能体征参数变化；
步行测试距离模块400，所述步行测试距离模块用于采集获得所述目标用户对于所述6分钟步行试验的实际步行测试距离，以及预设对于所述6分钟步行试验的预设步行测试距离；
差值距离获得模块500，所述差值距离获得模块用于获得所述实际步行测试距离和所述预设步行测试距离的步行测试差值距离；
运动监测模块600，所述运动监测模块用于将所述可视化功能体征参数变化和所述步行测试差值距离上传至运动监测系统，用于对所述目标用户进行康复运动监测。
进一步的，所述系统还包括：
体征数据判断模块，所述体征数据判断模块用于判断所述试验前体征数据是否满足预设标准试验数据；
试验前准备判断模块，所述试验前准备判断模块用于若所述试验前体征数据不满足所述预设标准试验数据，判断所述目标用户的试验前准备是否达标；
试验指导模块，所述试验指导模块用于若所述目标用户的试验前准备未达标，对所述目标用户进行试验前指导，直至所述试验前体征数据满足所述预设标准试验数据。
进一步的，所述系统还包括：
目标功能体征采集模块，所述目标功能体征采集模块用于采集获得所述6分钟步行试验的目标监测功能体征集合；
特征提取模块，所述特征提取模块用于利用所述目标监测功能体征集合，对所述试验中体征数据进行特征提取，用以获得目标功能体征参数；
常规功能体征采集模块，所述常规功能体征采集模块用于获得所述试验中体征数据中，区别于所述目标功能体征参数的常规功能体征参数；
监测结果确定模块，所述监测结果确定模块用于利用所述常规功能体征参数，对所述目标功能体征参数进行影响性分析，用以确定所述监测结果。
进一步的，所述系统还包括：
分析模型构建模块，所述分析模型构建模块用于构建关联度分析模型，其中，所述关联度分析模型包括第一参与方、第二参与方；
可影响参数第一确定模块，所述可影响参数第一确定模块用于对所述常规功能体征参数的可影响参数进行预设，用以确定常规功能体征可影响参数分布；
可影响参数第二确定模块，所述可影响参数第二确定模块用于对所述目标功能体征参数的可影响参数进行预设，用以确定目标功能体征可影响参数分布；
参数分布上传模块，所述参数分布上传模块用于将所述常规功能体征可影响参数分布上传至所述第一参与方、将所述目标功能体征可影响参数分布上传至所述第二参与方；
参数重叠判断模块，所述参数重叠判断模块用于判断所述第一参与方和所述第二参与方是否存在参数重叠；
影响性分析模块，所述影响性分析模块用于若所述第一参与方和所述第二参与方存在参数重叠，利用重叠部分参数，对所述目标功能体征参数进行影响性分析。
进一步的，所述系统还包括：
正负反馈影响分析模块，所述正负反馈影响分析模块用于对所述重叠部分参数进行正负反馈影响分析，若所述重叠部分参数为正反馈影响，确定所述正反馈影响对应的正反馈影响度阈值；
正反馈影响性分析模块，所述正反馈影响性分析模块用于利用所述正反馈影响度阈值，对所述目标功能体征参数进行影响性分析；
负反馈影响性分析模块，所述负反馈影响性分析模块用于若所述重叠部分参数为负反馈影响，确定所述负反馈影响对应的负反馈影响度阈值；
常规监测模块，所述常规监测模块用于利用所述负反馈影响度阈值，对所述目标用户进行持续性常规监测。
进一步的，所述系统还包括：
特征提取子模块，所述特征提取子模块用于对所述试验前体征数据进行特征提取，获得所述目标用户的身高数据、年龄数据、体重数据以及性别数据；
预设步行测试距离确定模块，所述预设步行测试距离确定模块用于利用所述身高数据、所述年龄数据、所述体重数据以及所述性别数据，对所述目标用户进行步行测试距离预测，用以确定所述预设步行测试距离。
进一步的，所述系统还包括：
运动监测系统，所述运动监测系统嵌入有康复运动管理数据库，且所述康复运动管理数据库包含所述6分钟步行试验的标准检测数据列表；
心肺体征参数区间确定模块，所述心肺体征参数区间确定模块用于通过将所述步行测试差值距离上传至所述标准检测数据列表进行匹配对应，用以确定相应的心肺体征参数区间；
评估模块，所述评估模块用于基于所述心肺体征参数区间，对所述可视化功能体征参数变化进行评估。
本申请上述实施例公开的模块的具体工作过程，可参见对应的方法实施例内容，此处不再赘述。
专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (8)
1.一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统，其特征在于，所述系统应用于6分钟步行试验，且所述系统与智能穿戴装置通信连接，所述系统包括：
体征数据采集模块，所述体征数据采集模块用于采集获得目标用户的试验前体征数据；体征数据采集子模块，所述体征数据采集子模块用于以所述试验前体征数据为基准，对所述目标用户进行所述6分钟步行试验，且利用所述智能穿戴装置，对试验过程中的所述目标用户的试验中体征数据进行采集，用以获得试验中体征数据；体征参数动态监测模块，所述体征参数动态监测模块用于通过对所述试验中体征数据中的各功能体征参数进行动态监测，且对监测结果进行可视化表示，用以生成可视化功能体征参数变化；步行测试距离模块，所述步行测试距离模块用于采集获得所述目标用户对于所述6分钟步行试验的实际步行测试距离，以及预设对于所述6分钟步行试验的预设步行测试距离；差值距离获得模块，所述差值距离获得模块用于获得所述实际步行测试距离和所述预设步行测试距离的步行测试差值距离；运动监测模块，所述运动监测模块用于将所述可视化功能体征参数变化和所述步行测试差值距离上传至运动监测系统，用于对所述目标用户进行康复运动监测。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统包括：体征数据判断模块，所述体征数据判断模块用于判断所述试验前体征数据是否满足预设标准试验数据；试验前准备判断模块，所述试验前准备判断模块用于若所述试验前体征数据不满足所述预设标准试验数据，判断所述目标用户的试验前准备是否达标；试验指导模块，所述试验指导模块用于若所述目标用户的试验前准备未达标，对所述目标用户进行试验前指导，直至所述试验前体征数据满足所述预设标准试验数据。
3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述系统包括：目标功能体征采集模块，所述目标功能体征采集模块用于采集获得所述6分钟步行试验的目标监测功能体征集合；特征提取模块，所述特征提取模块用于利用所述目标监测功能体征集合，对所述试验中体征数据进行特征提取，用以获得目标功能体征参数；
常规功能体征采集模块，所述常规功能体征采集模块用于获得所述试验中体征数据中，区别于所述目标功能体征参数的常规功能体征参数；监测结果确定模块，所述监测结果确定模块用于利用所述常规功能体征参数，对所述目标功能体征参数进行影响性分析，用以确定所述监测结果。
4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述系统包括：分析模型构建模块，所述分析模型构建模块用于构建关联度分析模型，其中，所述关联度分析模型包括第一参与方、第二参与方；可影响参数第一确定模块，所述可影响参数第一确定模块用于对所述常规功能体征参数的可影响参数进行预设，用以确定常规功能体征可影响参数分布；可影响参数第二确定模块，所述可影响参数第二确定模块用于对所述目标功能体征参数的可影响参数进行预设，用以确定目标功能体征可影响参数分布；参数分布上传模块，所述参数分布上传模块用于将所述常规功能体征可影响参数分布上传至所述第一参与方、将所述目标功能体征可影响参数分布上传至所述第二参与方；参数重叠判断模块，所述参数重叠判断模块用于判断所述第一参与方和所述第二参与方是否存在参数重叠；影响性分析模块，所述影响性分析模块用于若所述第一参与方和所述第二参与方存在参数重叠，利用重叠部分参数，对所述目标功能体征参数进行影响性分析。
5.如权利要求4所述的系统，其特征在于，所述系统包括：正负反馈影响分析模块，所述正负反馈影响分析模块用于对所述重叠部分参数进行正负反馈影响分析，若所述重叠部分参数为正反馈影响，确定所述正反馈影响对应的正反馈影响度阈值；正反馈影响性分析模块，所述正反馈影响性分析模块用于利用所述正反馈影响度阈值，对所述目标功能体征参数进行影响性分析；负反馈影响性分析模块，所述负反馈影响性分析模块若所述重叠部分参数为负反馈影响，确定所述负反馈影响对应的负反馈影响度阈值；常规监测模块，所述常规监测模块用于利用所述负反馈影响度阈值，对所述目标用户进行持续性常规监测。
6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述系统包括：特征提取子模块，所述特征提取子模块用于对所述试验前体征数据进行特征提取，获得所述目标用户的身高数据、年龄数据、体重数据以及性别数据；预设步行测试距离确定模块，所述预设步行测试距离确定模块用于利用所述身高数据、所述年龄数据、所述体重数据以及所述性别数据，对所述目标用户进行步行测试距离预测，用以确定所述预设步行测试距离。
7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述系统包括：运动监测系统，所述运动监测系统嵌入有康复运动管理数据库，且所述康复运动管理数据库包含所述6分钟步行试验的标准检测数据列表；心肺体征参数区间确定模块，所述心肺体征参数区间确定模块用于通过将所述步行测试差值距离上传至所述标准检测数据列表进行匹配对应，用以确定相应的心肺体征参数区间；评估模块，所述评估模块用于基于所述心肺体征参数区间，对所述可视化功能体征参数变化进行评估。
8.一种基于步行试验的心肺评估及康复运动监测方法，其特征在于，所述方法应用于如权利要求1-7任一所述的基于步行试验的心肺评估及康复运动监测系统，所述系统应用于6分钟步行试验，且所述系统与智能穿戴装置通信连接，所述方法包括：采集获得目标用户的试验前体征数据；以所述试验前体征数据为基准，对所述目标用户进行所述6分钟步行试验，且利用智能穿戴装置，对试验过程中的所述目标用户的试验中体征数据进行采集，用以获得试验中体征数据；
通过对所述试验中体征数据中的各功能体征参数 进行动态监测，且对监测结果进行可视化表示，用以生成可视化功能体征参数变化；采集获得所述目标用户对于所述6分钟步行试验的实际步行测试距离，以及预设对于所述6分钟步行试验的预设步行测试距离；获得所述实际步行测试距离和所述预设步行测试距离的步行测试差值距离；将所述可视化功能体征参数变化和所述步行测试差值距离上传至运动监测系统，用于对所述目标用户进行康复运动监测。
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