CN115040843B - 一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及盆底训练技术领域，提供一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，基于实际的盆地盆底训练需求，实时采集分析用户的训练数据，对比目标执行参数，判断用户是否适应当前训练强度，从而在训练强度较低/较高时，提高/降低目标执行参数得以充分贴合用户的自身情况，实现分段式的动态调整，从而有效提高用户的训练效果；采用大数据分析，根据用户个人信息初步筛选出对应的预设标准参数，与可进一步提高训练效率。
Description
技术领域
本发明涉及盆底训练技术领域，尤其涉及一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法。
背景技术
盆底肌即盆底肌肉群，主要维持子宫、膀胱、直肠等盆腔脏器正常位置，参与排尿、排便，维持阴道紧缩度、性快感等生理活动。研究显示,我国有45％以上的已婚、已育女性存在盆底功能障碍。每个女性的盆底肌问题情况不同，初始的肌肉收缩能力和学习能力存在差异，有的I类肌纤维收缩能力差，有的Ⅱ类肌纤维收缩能力差，有小部分甚至无法识别盆底肌肉收缩。因此，盆底肌肉康复是无法统一治疗标准和固定训练模式的，必须在遵循个体化治疗原则，针对每个产妇的自身情况及在康复过程中的效果做及时的调整，制定个体化的训练模式和方案。
现有的大多数盆底康复仪只能一直以默认的控制参数运行，默认的控制参数所对应设置的功能非常简单，而用户也无法对控制参数进行修改或设置，无法兼容不同的年龄段、不同身体条件的用户。可见现有盆底康复仪不够智能化，已经不能满足用户的灵活调整需求，导致用户满意度较低。
发明内容
本发明提供一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，解决了现有的盆底康复仪参数固定，无法自适应用户的使用需求的技术问题。
为解决以上技术问题，本发明提供一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，包括步骤：
S1、获取用户个人信息，根据所述用户个人信息匹配预设标准参数；
S2、以所述预设标准参数为目标执行参数执行当前阶段的盆底训练，并获取当前阶段内的训练数据；
S3、根据所述目标执行参数和所述训练数据，计算下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S4、根据所述目标执行参数执行下一阶段的盆底训练，并获取所述下一阶段内的训练数据；
S5、判断本次盆底训练是否完成，若是结束训练，若否返回步骤S3。
本发明基于实际的盆地盆底训练需求，实时采集分析用户的训练数据，对比目标执行参数，判断用户是否适应当前训练强度，从而在训练强度较低/较高时，提高/降低目标执行参数得以充分贴合用户的自身情况，实现分段式的动态调整，从而有效提高用户的训练效果；采用大数据分析，根据用户个人信息初步筛选出对应的预设标准参数，与可进一步提高训练效率。
在进一步的实施方案中，所述步骤S1包括：
S11、获取用户个人信息，确定个人年龄信息；
S12、根据所述个人年龄信息匹配对应年龄段的预设标准参数；
其中，所述盆底训练包括最大收缩压测试、最长持久度测试。
本方案以年龄信息作为筛选条件，分段统计划分预设标准参数，从而可在用户初次进行盆底训练时，提供比较接近的目标执行参数，减少不良体验，缩短用户适应时间，提高训练效率。
在进一步的实施方案中，所述最大收缩压的预设标准参数为，用户所处年龄段的盆底肌放松状态下均值与所处年龄段的盆底肌收缩状态下峰值之间的均值。
在进一步的实施方案中，在最大收缩压测试中，所述步骤S3包括步骤：
S31A、判断所述训练数据是否低于所述目标执行参数，若是进入步骤S32A，若否进入步骤S33A；
S32A、计算所述训练数据与所述目标执行参数之间的均值，作为下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S33A、计算所述训练数据与所述目标执行参数之间的均值，并结合第一算法系数计算下一阶段的盆底训练的目标执行参数。
S34A、根据所述训练数据更新所述预设标准参数。
在进一步的实施方案中，所述最长持久度测试至少包括一个训练目标值区间；所述最长持久度测试的预设标准参数为，用户所处年龄段的训练目标值区间的均值；
其中，训练目标值区间包括一一对应的目标持续时长和目标收缩压，目标持续时长为用户所处年龄段的最长持久度均值，目标收缩压对应的最大收缩压均值。
在进一步的实施方案中，在最长持久度测试中，所述步骤S3包括步骤：
S31B、判断所述训练数据是否完全覆盖所述目标执行参数的训练目标值区间，若是进入步骤S32B，若否进入步骤S33B；
S32B、根据所述训练数据更新所述预设标准参数，根据更新后的所述预设标准参数、第二算法系数，计算得到下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S33B、根据所述训练数据计算训练区间覆盖率，并结合第三算法系数计算下一阶段的盆底训练的目标执行参数。
S34B、根据所述训练数据更新所述预设标准参数。
在进一步的实施方案中，在所述步骤S31B中，所述覆盖具体为：在当前阶段内，所述训练数据与所述训练目标值区间重合，即在所述目标持续时长内用户稳定在所述目标收缩压。
在进一步的实施方案中，所述判断所述训练数据是否完全覆盖所述目标执行参数的训练目标值区间包括：
b1、根据一一对应的所述目标持续时长和所述目标收缩压，在所述训练目标值区间中设置多个标志位；
b2、获取与所述训练数据重合的所述标志位的标志数量，若所述标志数量小于标志位总数，则判断所述训练数据并未完全覆盖所述目标执行参数的训练目标值区间；若所述标志数量大于或等于标志位总数，则判断所述训练数据完全覆盖所述目标执行参数的训练目标值区间。
本方案根据一一对应的目标持续时长和目标收缩压，在训练目标值区间中设置多个标志位，通过统计与训练数据重合的标志位的标志数量，以点概面，数据化的显示出用户训练结果。
在进一步的实施方案中，本发明还包括：S0、将获取到盆底训练的历史训练数据，代入预设算法模型计算出对应每一年龄段的第一算法系数～第三算法系数；
所述预设算法模型包括朴素贝叶斯法、隐马尔可夫模型、K近邻法中的任意一种。
本方案基于实际的盆底训练过程的历史训练数据，代入预设算法模型进行大数据分析，获取到准确度最高的第一算法系数～第三算法系数，从而能够进一步提高目标执行参数与用户的贴合度，进而提高训练效率。
在进一步的实施方案中，本发明还包括：S6、根据获取到的每一所述目标执行参数绘制训练示意图并显示，在获取到每一所述训练数据后，实时更新所述训练示意图并显示。
本方案在获取到目标执行参数和训练数据后，实时更新训练示意图，不仅可直观地向用户显示训练数据，还可配合语音提示提醒用户进行下一步的盆底训练，图形化显示简单直观，使用体验良好。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法的工作流程图；
图2是本发明实施例提供的最长持久度测试的训练示意图。
具体实施方式
下面结合附图具体阐明本发明的实施方式，实施例的给出仅仅是为了说明目的，并不能理解为对本发明的限定，包括附图仅供参考和说明使用，不构成对本发明专利保护范围的限制，因为在不脱离本发明精神和范围基础上，可以对本发明进行许多改变。
本发明实施例提供的一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，如图1所示，在本实施例中，包括步骤S0～S6：
S0、将获取到盆底训练的历史训练数据，代入预设算法模型计算出对应每一年龄段的第一算法系数～第三算法系数；
预设算法模型包括但不限于朴素贝叶斯法、隐马尔可夫模型、K近邻法中的任意一种。
本实施例基于实际的盆底训练过程的历史训练数据，代入预设算法模型进行大数据分析，获取到准确度最高的第一算法系数～第三算法系数，从而能够进一步提高目标执行参数与用户的贴合度，进而提高训练效率。
S1、获取用户个人信息，根据用户个人信息匹配预设标准参数，包括步骤S11～S12：
S11、获取用户个人信息，确定个人年龄信息；
S12、根据个人年龄信息匹配对应年龄段的预设标准参数；
其中，盆底训练包括最大收缩压测试、最长持久度测试。
本实施例以年龄信息作为筛选条件，分段统计划分预设标准参数，从而可在用户初次进行盆底训练时，提供比较接近的目标执行参数，减少不良体验，缩短用户适应时间，提高训练效率。
S2、以预设标准参数为目标执行参数执行当前阶段的盆底训练，并获取当前阶段内的训练数据；
具体地，采用高频压力传感器采集盆底肌张力。
S3、根据目标执行参数和训练数据，计算下一阶段的盆底训练的目标执行参数。
在本实施例中，最大收缩压的预设标准参数为，用户所处年龄段的盆底肌放松状态下均值与所处年龄段的盆底肌收缩状态下峰值之间的均值。
在本实施例中，在最大收缩压测试中，步骤S3包括步骤S31A～S33A：
S31A、判断训练数据是否低于目标执行参数，若是进入步骤S32A，若否进入步骤S33A；
S32A、计算训练数据与目标执行参数之间的均值，作为下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S33A、计算训练数据与目标执行参数之间的均值，并结合第一算法系数计算下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S34A、根据所述训练数据更新所述预设标准参数。
具体的，将本次采集到的训练数据存储到历史训练数据库中，并同步更新用户所处年龄段的盆底肌放松状态下均值与所处年龄段的盆底肌收缩状态下峰值，即实施更新预设标准参数，从而实现预设标准参数的动态更新，进一步提高训练参数的准确度。
在本实施例中，最长持久度测试至少包括一个训练目标值区间；最长持久度测试的预设标准参数为，用户所处年龄段的训练目标值区间的均值；
其中，训练目标值区间包括一一对应的目标持续时长和目标收缩压，目标持续时长为用户所处年龄段的最长持久度均值，目标收缩压对应的最大收缩压均值。如图所示，以横坐标为时间，纵坐标为收缩压，可设置多段倾斜幅度不同的训练目标值区间；每一段训练目标值区间上设置多个标志位。系列1上的点为标志位，系列2上的点为训练球。
在本实施例中，在最长持久度测试中，步骤S3包括步骤S31B～S33B：
S31B、判断训练数据是否完全覆盖目标执行参数的训练目标值区间，若是进入步骤S32B，若否进入步骤S33B：
其中，判断训练数据是否完全覆盖目标执行参数的训练目标值区间包括：
b1、根据一一对应的目标持续时长和目标收缩压，在训练目标值区间中设置多个标志位；
b2、获取与训练数据重合的标志位的标志数量，若标志数量小于标志位总数，则判断训练数据并未完全覆盖目标执行参数的训练目标值区间；若标志数量大于或等于标志位总数，则判断训练数据完全覆盖目标执行参数的训练目标值区间。
本实施例根据一一对应的目标持续时长和目标收缩压，在训练目标值区间中设置多个标志位，通过统计与训练数据重合的标志位的标志数量，以点概面，数据化的显示出用户训练结果。
在本实施例中，覆盖具体为：在当前阶段内，训练数据与训练目标值区间重合，即在目标持续时长内用户稳定在目标收缩压。
S32B、根据训练数据更新预设标准参数，根据更新后的预设标准参数、第二算法系数，计算得到下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S33B、根据训练数据计算训练区间覆盖率，并结合第三算法系数计算下一阶段的盆底训练的目标执行参数。
S34B、根据所述训练数据更新所述预设标准参数。
具体的，将本次采集到的训练数据存储到历史训练数据库中，并同步更新用户所处年龄段的训练目标值区间的均值，即实时更新预设标准参数，从而实现预设标准参数的动态更新，进一步提高训练参数的准确度。
S4、根据目标执行参数执行下一阶段的盆底训练，并获取下一阶段内的训练数据；
S5、判断本次盆底训练是否完成，若是结束训练，若否返回步骤S3。
S6、根据获取到的每一目标执行参数绘制训练示意图并显示，在获取到每一训练数据后，实时更新训练示意图并显示。
具体的训练示意图绘制如下：
设置一组训练球，例如对应实际测试数据(即训练数据)的蓝色训练球。
盆底肌发力会让蓝色的训练球向上移动；
盆底肌放松会让蓝色的训练球逐渐回到起始位置；
向上移动的幅度与盆底肌发力的力度成正向关系；
向下移动的幅度与盆底肌放松的力度成正向关系；
完全放松则回归到起始位置。
蓝色的训练球当前数值通过压力传感器采集，例如每秒采集50次(本实施例不做限制)；
取值范围为动态分布区间最密集板块均值；
在最大收缩压测试中球：
设置另一组训练球，对应目标执行参数的红色训练；在同一背景中，红色的训练球同时根据目标执行参数在界面中筛选移动。
随训练时间推移，背景与蓝色的训练球、红色的训练球会往左侧移动；
用户直接通过观察蓝色的训练球、红色的训练球的上下位置，即可判断训练数据是否低于目标执行参数，从而可进行相关调整。
在最长持久度测试中：
参见图2，以横坐标为时间，纵坐标为收缩压，可设置多段倾斜幅度不同的训练目标值区间；每一段训练目标值区间上设置多个标志位。在向用户显示的界面中，仅向用户显示系列1上的点(即标志位)，不显示标志位之间的连线，通过放大标志位的范围，使得两两标志位相接；仅显示最近更新的训练球(即最近获取的训练数据)。
用户可根据训练目标值区间上的多个标志位，控制发力，并且通过蓝色的训练球与标志位是否重合断是否成功完成训练要求。
训练球始终居中，只能够上下移动。
本实施例在获取到目标执行参数和训练数据后，实时更新训练示意图，不仅可直观地向用户显示训练数据，还可配合语音提示提醒用户进行下一步的盆底训练，图形化显示简单直观，使用体验良好。
本发明实施例基于实际的盆地盆底训练需求，实时采集分析用户的训练数据，对比目标执行参数，判断用户是否适应当前训练强度，从而在训练强度较低/较高时，提高/降低目标执行参数得以充分贴合用户的自身情况，实现分段式的动态调整，从而有效提高用户的训练效果；采用大数据分析，根据用户个人信息初步筛选出对应的预设标准参数，与可进一步提高训练效率。
上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，其特征在于，包括步骤：
S1、获取用户个人信息，根据所述用户个人信息匹配预设标准参数；
S2、以所述预设标准参数为目标执行参数执行当前阶段的盆底训练，并获取当前阶段内的训练数据；
S3、根据所述目标执行参数和所述训练数据，计算下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S4、根据所述目标执行参数执行下一阶段的盆底训练，并获取所述下一阶段内的训练数据；
S5、判断本次盆底训练是否完成，若是结束训练，若否返回步骤S3；
其中，所述盆底训练包括最大收缩压测试、最长持久度测试；
在最大收缩压测试中，所述步骤S3包括步骤：
S31A、判断所述训练数据是否低于所述目标执行参数，若是进入步骤S32A，若否进入步骤S33A；
S32A、计算所述训练数据与所述目标执行参数之间的均值，作为下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S33A、计算所述训练数据与所述目标执行参数之间的均值，并结合第一算法系数计算下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S34A、根据所述训练数据更新所述预设标准参数。
2.如权利要求1所述的一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，其特征在于，所述步骤S1包括：
S11、获取用户个人信息，确定个人年龄信息；
S12、根据所述个人年龄信息匹配对应年龄段的预设标准参数。
3.如权利要求2所述的一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，其特征在于：所述最大收缩压的预设标准参数为，用户所处年龄段的盆底肌放松状态下均值与所处年龄段的盆底肌收缩状态下峰值之间的均值。
4.如权利要求3所述的一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，其特征在于：所述最长持久度测试至少包括一个训练目标值区间；所述最长持久度测试的预设标准参数为，用户所处年龄段的训练目标值区间的均值；
其中，训练目标值区间包括一一对应的目标持续时长和目标收缩压，目标持续时长为用户所处年龄段的最长持久度均值，目标收缩压对应的最大收缩压均值。
5.如权利要求4所述的一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，其特征在于，在最长持久度测试中，所述步骤S3包括步骤：
S31B、判断所述训练数据是否完全覆盖所述目标执行参数的训练目标值区间，若是进入步骤S32B，若否进入步骤S33B；
S32B、根据所述训练数据更新所述预设标准参数，根据更新后的所述预设标准参数、第二算法系数，计算得到下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S33B、根据所述训练数据计算训练区间覆盖率，并结合第三算法系数计算下一阶段的盆底训练的目标执行参数；
S34B、根据所述训练数据更新所述预设标准参数。
6.如权利要求5所述的一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，其特征在于，在所述步骤S31B中，所述覆盖具体为：在当前阶段内，所述训练数据与所述训练目标值区间重合，即在所述目标持续时长内用户稳定在所述目标收缩压。
7.如权利要求5所述的一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，其特征在于，所述判断所述训练数据是否完全覆盖所述目标执行参数的训练目标值区间包括：
b1、根据一一对应的所述目标持续时长和所述目标收缩压，在所述训练目标值区间中设置多个标志位；
b2、获取与所述训练数据重合的所述标志位的标志数量，若所述标志数量小于标志位总数，则判断所述训练数据并未完全覆盖所述目标执行参数的训练目标值区间；若所述标志数量大于或等于标志位总数，则判断所述训练数据完全覆盖所述目标执行参数的训练目标值区间。
8.如权利要求7所述的一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，其特征在于，还包括：S0、将获取到盆底训练的历史训练数据，代入预设算法模型计算出对应每一年龄段的第一算法系数～第三算法系数；
所述预设算法模型包括朴素贝叶斯法、隐马尔可夫模型、K近邻法中的任意一种。
9.如权利要求1所述的一种基于盆底肌训练的智能动态调整方法，其特征在于，还包括：S6、根据获取到的每一所述目标执行参数绘制训练示意图并显示，在获取到每一所述训练数据后，实时更新所述训练示意图并显示。
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