CN116725520B - 一种基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统及方法，涉及驼背预防及矫正的技术领域。本发明矫姿系统通过可穿戴硬件采集用户的脊柱曲度数据上传至安装于智能终端的软件中，再由软件及时地绘制脊柱矢状面曲线图，直观展示用户脊柱形态；进行体态分析生成报告，并创新性地涉及了驼背严重等级划分和最大偏离阶段的方法，引入时间变量，准确反应脊柱问题；并基于此制定矫姿训练方案，监督用户训练，反馈训练结果，提高用户矫正训练效率，保证运动矫正锻炼效果，达到预防和矫正驼背等不良姿态。同时还设计有娱乐功能和提醒功能，一方面增强用户趣味性，另一方面还能及时对不良姿态作出提醒，帮助用户养成良好的习惯。

Description

一种基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统及方法

技术领域

本发明属于驼背预防及矫正的技术领域，具体涉及一种基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统及方法。

背景技术

驼背，是一种较为常见的脊柱变形，是胸椎后凸引起的形态改变；它不仅影响形体美观，严重者还会使胸廓、肩带发生形变，胸腔变小，影响心肺及消化系统的机能，降低运动能力和健康水平。对于长时间伏案工作的上班族，脊柱大概率存在问题；对于青少年，日常生活中的不良姿势极易导致脊柱侧弯；对于老年人，由骨质疏松症引发的驼背问题也已不容小觑。据统计，在青少年群体中，2017年全国在校青少年驼背发生率就高达50％以上，其中绝大部分驼背者为轻度与中度驼背，严重驼背者占比较少。在一项针对沈阳师范大学学生的驼背调查中，10％的被调查者为重度驼背，59％以上都存在中度以上的症状，21％为轻度，正常者仅占10％。而在老年人群体中，根据卫生部的调查，2017年我国因骨质疏松症引发驼背的患者高达9000万，40-49岁人群患病率为3.2％，50岁-65岁人群患病率为19.2％，65岁以上人群患病率达到32.0％，且预计随着老龄化程度不断增加，驼背病人还会不断增加。

驼背严重程度可分为轻度、中度、重度，主要由平均胸椎后凸角决定。由于目前临床上并没有能够可信度高的驼背分级评定方法，目前对脊柱形态的研究中，普遍认为X射线和CT两种方式的测量结果最为准确，但此类测试需要专业设备，实际使用较为麻烦，且放射性会对人体产生一定的影响，如Levy AR，Goldberg MS等人的《Projecting the lifetimerisk of cancer from exposure to diagnostic ionizing radiation for adolescentidiopathic scoliosis》；此外，还有脊柱测量尺和Spinal Mouse两种使用较多的非侵入性测试方法，为验证以上两种测试的信度和效度，冯强等人在《脊柱测量尺和Spinal Mouse脊柱测量仪测量胸椎后凸角、腰椎前凸角的信度和效度》文献中对北京市29名高中生开展了相关研究，发现脊柱测量尺和Spinal Mouse测量胸椎后凸角具有一定的效度，但仍有±8度和±9度之内的偏差，并在测量腰椎前凸角方面效度不佳，偏差分别达到了±15度和±20度；因此目前并没有一种能够兼顾准确性和便利性的脊柱形态测量方法。同时，当前国际防治驼背设备还处于起步阶段，多以束缚类产品和测距类产品为主，智能矫形类产品较少，且其功能单一，无法满足用户需求，并且不能及时地反馈脊柱状态及矫形效果。因此亟需一中能够方便快捷的观察脊柱形态，提醒人们保持正确姿势，并指导人们完成有效运动矫正锻炼的方法或设备，以有效预防和矫正驼背。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统及方法，通过可穿戴硬件采集用户的脊柱曲度数据上传至软件中，再由软件及时地绘制脊柱矢状面曲线图，进行体态分析，制定矫姿训练方案，监督用户训练，反馈训练结果，全方位的提醒用户保持正确姿势，并指导用户完成有效运动矫正锻炼，有效预防和矫正驼背等不良姿态。

为了达到上述目的，本发明一方面提供一种基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，所述系统包括可穿戴硬件和安装于智能终端的软件；

所述可穿戴硬件包括脊柱监测装置和震动提醒装置；所述脊柱监测装置包括六个姿态角度传感器、微处理器及通信模块；所述震动提醒装置内设有线性马达；所述六个姿态角度传感器及通信模块与微处理器进行连接；所述微处理器还与震动提醒装置进行连接，控制线性马达；

所述软件包括体态分析模块、方案定制模块、矫正训练模块、体态游戏模块和个人信息模块；所述体态分析模块通过方案定制模块与矫正训练模块进行连接；所述个人信息模块分别与体态分析模块、方案定制模块、矫正训练模块、体态游戏模块进行连接；

所述软件的各模块通过对可穿戴硬件上传的数据进行分析处理及可视化展示，具体为：

所述体态分析模块用于绘制脊柱矢状面曲线图，并进行体态分析生成体态分析报告；

所述方案定制模块根据体态分析报告中的数据生成矫姿训练方案；

所述矫正训练模块依据矫姿训练方案，监督用户训练动作，并生成矫正报告；

所述体态游戏模块提供多项体感游戏，帮助用户边锻炼边娱乐；

所述个人信息模块用于展示和设置用户信息、查询历史记录；

所述可穿戴硬件通过通信模块与软件无线连接，进行数据通信。

作为优选的技术方案，所述六个姿态角度传感器包括自上而下贴合于脊柱第七颈椎棘突处的第一传感器、贴合于第四胸椎棘突处的第二传感器、贴合于第六胸椎棘突处的第三传感器、贴合于第九胸椎棘突处的第四传感器、贴合于第十二胸椎棘突处的第五传感器以及贴合于第三腰椎棘突处的第六传感器，通过计算与重力垂直方向夹角的数据夹角值得到脊柱的曲度数据；

所述姿态角度传感器为ATK-IMU901六轴姿态角度传感器；

所述微处理器采用STM32F103RCT6主控芯片；

所述通信模块为蓝牙通信模块；

所述脊柱监测装置每秒刷新10次。

作为优选的技术方案，所述体态分析模块绘制脊柱矢状面曲线图，具体为：

当用户持续使用可穿戴硬件一段时间后，根据脊柱监测装置中姿态角度传感器采集的用户脊柱曲度数据，计算偏移角，偏移角曲度范围为[0,90]度，偏移角成角为矢状面垂直轴的上半轴与传感器对应棘突处切线所夹成的锐角；

根据六个姿态角度传感器采集的用户脊柱曲度数据，将角度成像转换为在曲线与矢状面上半轴的偏移角度下的坐标计算，由于在有限的一段时间内，用户的脊柱总长度保持不变，于是转换后6个坐标点的纵坐标即为用户初始佩戴时的标准值，相对不变，综上通过角度拟合即可计算得到转换后6个坐标点的动态坐标，以第六传感器采集的用户脊柱曲度数据转换后的坐标为起点，绘制脊柱矢状面曲线图，可视化显示用户脊柱的实时状态；

所述脊柱矢状面曲线表示为：

其中，i∈(0,1,2,3,4,5)表示第i个传感器，A为姿态传感器传递的脊柱曲度数据；表示第i个传感器对应脊柱位置的横坐标；/>为第i个传感器对应脊柱位置的纵坐标；

所述系统在用户未进行矫正训练及体感游戏时，通过可穿戴硬件实时对脊柱进行监测，若脊柱曲度数据超过设定标准，则可穿戴硬件的震动提醒装置进行震动，提醒用户恢复正常状态。

作为优选的技术方案，所述体态分析报告包括：不良姿态时间段、不良姿态占比、最大驼背度数、平均驼背度数、最大弯腰度数、平均弯腰度数、脊柱最大偏离节段和驼背严重等级；

所述不良姿态时间段采用柱状图进行可视化显示，以一小时为单位，记录用户每一小时内的驼背发生次数；所述驼背发生次数由一段时间内的胸椎后凸角确定，若计算出的胸椎后凸角超过40°则驼背发生次数+1；

所述不良姿态占比由驼背的持续时间与佩戴的总时间比值确定；

所述最大驼背度数由一段时间内的最大胸椎后凸角度数确定；

所述平均驼背度数由一段使用时间内所有胸椎后凸角度数相加除以总时间得出；

所述最大弯腰度数由一段时间内的最大弯腰度数确定；

所述平均弯腰度数由使用时间内所有弯腰度数相加除以总时间得出；

所述脊柱最大偏离节段根据除第五传感器的其他传感器的偏离值最大值进行确定，将偏离值最大值对应传感器的前、后传感器所对应的脊柱位置作为最大偏离节段；

所述驼背严重等级包括轻度、中度、重度，引入时间变量，通过计算平均胸椎后凸角判定用户驼背严重等级，当平均胸椎后凸角大于40°并小于50°时，判定为轻度驼背；当平均胸椎后凸角大于50°并小于60°时，判定为中度驼背；当平均胸椎后凸角为60°以上时，判定为为重度驼背。

作为优选的技术方案，所述胸椎后凸角通过第一传感器和第五传感器测量的曲度数据计算得到，公式为：

其中，为第一传感器测量的曲度数据，/>为第五传感器测量的曲度数据；

所述弯腰度数由第五传感器采集的曲度数据确定；当弯腰度数超过用户设定的标准度数时，则更新弯腰度数并记录弯腰次数；所述标准度数由用户自身设定，当处于自身认定的弯腰临界状态时，将第五传感器采集的曲度数据作为标准度数；

所述偏离值ΔL计算公式为：

ΔL＝L/Lx

其中，L为传感器测量的偏离脊柱正中重力线的曲度数据，Lx为传感器测量的偏离脊柱正中重力线的最大曲度数据；

所述正中重力线经过第一颈椎棘突处C1、第一胸椎棘突处T1、第十二胸椎棘突处T12及骶椎棘突处S1；所述Lx测量方法为：用户穿戴可穿戴硬件后，先让用户挺胸收腹直立，眼睛平视前方，肩部放松，上肢自然下垂，手伸直，自然伸直膝部，左、右足后跟并拢，前端分开，使两足大致呈45°夹角，体重均匀分布于两足，并保持此姿势2～3秒，记录此时除了第五传感器外其他传感器偏离脊柱正中重力线的最大值作为Lx；

所述平均胸椎后凸角计算时引入时间变量，设测量时间为T毫秒，每n毫秒计算并存储一次胸椎后凸角，则平均胸椎后凸角计算公式为：

其中，为T毫秒内第i个n毫秒时计算的胸椎后凸角。

作为优选的技术方案，所述矫姿训练方案根据最大偏离节段和驼背严重等级进行生成，具体为：

根据最大偏离节段不同，从训练动作库中选择锻炼用户脊柱对应偏离节段肌肉群的训练动作加入矫姿训练方案中；

依据驼背严重等级：若驼背严重等级为轻度，则选择着重增强肌肉力量的训练动作加入矫姿训练方案中；若驼背严重等级为中度和重度，则选择将拉长胸部、缩短肌肉与韧带的训练动作及建立有力“肌肉背心”的训练动作加入矫姿训练方案中；

所述训练动作库中的训练动作为专业人员进行标准训练动作产生，配有演示视频及文字说明，详细描述每个动作的组数与频率，并根据最大偏离节段和驼背严重等级进行分类；

所述矫姿训练方案还通过用户主动编辑进行生成。

作为优选的技术方案，所述矫正训练模块依据矫姿训练方案，监督用户训练动作，并生成矫正报告，具体为：

用户依据矫姿训练方案进行矫正训练时，通过六轴姿态角度传感器实时采集用户脊柱的曲度数据；

将用户脊柱的曲度数据与矫姿训练方案中的训练动作进行比对，实时绘制脊柱矢状面曲线图，显示用户实时脊柱矢状面曲线与矫姿训练方案中训练动作的脊柱矢状面曲线；

矫正训练结束后生成矫正报告，所述矫正报告包括错误次数、出错训练动作和错误动作时间占比；

所述错误次数为用户矫正训练过程中，累计出现与训练动作不符的用户动作次数；

所述出错训练动作为用户矫正训练过程中，用户动作与训练动作不符的训练动作；

所述错误动作时间占比为用户矫正训练过程中，与训练动作不符的用户动作持续时间占矫正训练时间的比例；

所述与训练动作不符的用户动作判定方法为：

当六轴姿态角度传感器实时采集的用户脊柱曲度数据与矫姿训练方案中的训练动作的曲度数据的差值超过设定阈值时，则认为用户动作与训练动作不符；

所述矫正报告通过图形可视化处理进行显示。

作为优选的技术方案，所述体态游戏模块具体为：

用户选择体感游戏进行游戏时，通过可穿戴硬件实时采集脊柱的曲度数据；

根据脊柱曲度数据与六轴姿态角度传感器中陀螺仪测得的角速度，计算脊柱三维位置数据判断躯干运动状态；

根据躯干运动状态在游戏中进行相应的动作，并计算得分；若动作失误或错误则不计分；

游戏结束后进行结算显示游戏最终得分；

所述体感游戏的动作结合相应的训练动作生成。

作为优选的技术方案，所述用户信息包括用户名、用户年龄和用户头像；所述历史记录包括历史体态分析报告、历史矫姿训练方案和历史矫正报告。

本发明另一方面还提供一种基于矢状面实时监测的驼背矫姿系统的驼背矫姿方法，包括下述步骤：

步骤一：脊柱动态建模：通过可穿戴硬件中的脊柱监测装置收集用户的脊柱曲度数据，并通过通信模块传输至软件的体态分析模块进行脊柱矢状面建模；

步骤二：生成体态分析报告：根据收集到的脊柱曲度数据，体态分析模块生成用户个人的体态分析报告；

步骤三：定制矫姿训练方案：根据体态分析报告，方案定制模块得出最适合用户的矫姿训练方案；

步骤四：监督矫正训练过程：使用矫正训练模块监督用户的训练动作，并生成矫正报告；

步骤五：日常动作监督：通过可穿戴硬件在用户未进行矫正训练及体感游戏时进行监测，若脊柱曲度数据超过设定标准，则控制震动提醒装置进行震动提醒；

训练一段时间后，重新进行脊柱动态建模，生成体态分析报告并生成新的矫姿训练方案进行矫正训练。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

1、矫姿有效性：据调查，目前市场上90％以上的防治驼背功能性产品都无法矫正驼背，多以提醒功能和固定功能为主，但仍将“治疗驼背”作为重点宣传，这无疑是对广大消费者的一种误导；更糟糕的是，驼背发生的根本诱因在于长期伏案办公和低头玩手机等不良习惯所导致的肌力不平衡，若用户长期佩戴矫形带，反而会加重体态问题；因为这相当于身体被强行掰回正确位置，不仅疲劳的肌群没有得到放松，而且薄弱肌肉也没有被锻炼，长此以往肌力失衡只会更加加重；RattapornSihawong等在研究中发现：根治体态问题需要对薄弱的肌群进行主动锻炼，并对用力的肌群进行拉伸和放松，平衡肌力后驼背自然就会得到好转；本发明充分考虑到该点，通过对用户进行体态分析，给出针对性的矫姿训练方案，使用户主动锻炼以增强薄弱肌肉处肌力、平衡肌力，达到预防及矫正驼背的效果。

2、功能全面性：本发明设计有多种模块以全面达成预防与矫正活动性驼背的效果；具体而言，通过六个六轴姿态角度传感器传输脊柱曲度数据至安装软件的智能终端，并实时在智能终端的软件界面显示矢状面上的脊柱弯曲程度，结合深度数据分析与解算算法得出体态分析报告与针对性的矫姿训练方案，使用户主动参与到矫正训练中；收集用户完成矫正训练过程的脊柱曲度数据，以后台数据为标准自动比照并生成矫正报告，能够有效提高用户矫正训练效率，直观展示矫正效果；同时设计有震动提醒模块，当脊柱曲度数据超过用户设定的范围后将会自动震动提醒用户恢复正常体位；而目前市场同类产品大多功能有限，作用单一，远不如本发明系统的功能全面。

3、测量精确性：本发明运用六个姿态角度传感器采集用户脊柱曲度数据，分别定位于C7(第七颈椎)、T4(第四胸椎)、T6(第六胸椎)、T9(第九胸椎)、T12(第十二胸椎)和L3(第三腰椎)处，能够精确地在软件中显示出脊柱的实时弯曲情况图像，并给出体态分析报告，使用户能够更加清楚、直观地查看其体态；而大多数测距类型的产品仅能在坐位时提醒用户不要驼背，对于驼背的反馈普遍存在不够精准的问题。

4、方法创新性：本发明在体态分析模块、方案定制模块中使用的驼背等级划分、最大偏离节段判断等方法具有高度创新性，此前尚未有人提出此两者的类似概念。目前临床上普遍认为使用X射线和CT测量胸椎后凸角最为准确，通过拍摄患者瞬时的胸椎后凸角照片并在其上进行测量，但该方法存在局限性，尤其对于骨骼尚未变形的轻中度青少年驼背患者而言，其在测量过程中可能会下意识地挺胸直背，影响结果准确性；同时，昂贵的专业设备、客观存在的放射性都会对测量造成一定困难。而本发明的平均胸椎后凸角将时间这一变量纳入计算，以一段时间内测得的度数相加除以其总时间得出平均胸椎后凸角，使测量结果更加精准，使用也更加便利；同时最大偏离节段亦是全新的概念，能够根据使用时的最大偏离值与用户设定的直背状态下的正常值之比得出驼背程度最大的节段，并在制订矫姿训练方案时针对该节段周围的肌肉进行针对性锻炼，可提高其训练效率。此外，值得一提的是，目前临床上对驼背患者普遍存在相同的最大偏离节段尚无定论，而经团队实验发现每个驼背患者的偏离节段都可能有所不同，故该方法存在一定的理论基础。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统的结构示意图。

图2为本发明实施例中可穿戴硬件中各部件的连接关系图。

图3为本发明实施例中姿态角度传感器贴合脊柱位置示意图。

图4为本发明实施例中绘制的脊柱矢状面曲线图。

图5为本发明实施例中胸椎后凸角度数的计算原理图。

图6为本发明实施例中矫姿训练方案的流程示意图。

图7为本发明实施例中驼背矫姿方法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。

在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

请参阅图1，本实施例提供一种基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，包括可穿戴硬件和安装于智能终端的软件；

其中，可穿戴硬件包括脊柱监测装置和震动提醒装置；脊柱监测装置包括六个姿态角度传感器、微处理器及通信模块；震动提醒装置内设有线性马达；六个姿态角度传感器及通信模块与微处理器进行连接；微处理器还与震动提醒装置进行连接，控制线性马达工作；此外，可穿戴硬件可在内部设置电源模块对各装置供电，亦可连接外部电源进行供电。

软件包括体态分析模块、方案定制模块、矫正训练模块、体态游戏模块和个人信息模块；体态分析模块通过方案定制模块与矫正训练模块进行连接；所述个人信息模块分别与体态分析模块、方案定制模块、矫正训练模块、体态游戏模块进行连接；

软件中各模块通过对可穿戴硬件上传的数据进行分析处理及可视化展示，具体为：

体态分析模块用于绘制脊柱矢状面曲线图，并进行体态分析生成体态分析报告；方案定制模块根据体态分析报告中的数据生成矫姿训练方案；矫正训练模块依据矫姿训练方案，监督用户训练动作，并生成矫正报告；体态游戏模块提供多项体感游戏，帮助用户边锻炼边娱乐；个人信息模块用于展示和设置用户信息、查询历史记录；

可穿戴硬件通过通信模块与软件无线连接，进行数据通信。

进一步的，如图3所示，六个姿态角度传感器包括自上而下贴合于脊柱第七颈椎棘突处C7的第一传感器、贴合于第四胸椎棘突处T4的第二传感器、贴合于第六胸椎棘突处T6的第三传感器、贴合于第九胸椎棘突处T9的第四传感器、贴合于第十二胸椎棘突处T12的第五传感器以及贴合于第三腰椎棘突处L3的第六传感器，通过计算与重力垂直方向夹角的数据夹角值(-90°～90°)得到脊柱的曲度数据；

本实施例中，姿态角度传感器采用ATK-IMU901六轴姿态角度传感器监测相应脊柱棘突处的三维姿态角度；微处理器采用STM32F103RCT6主控芯片对传感器采集的数据进行收集及初步处理；通信模块采用蓝牙通信模块与安装于智能终端的软件进行通信；脊柱监测装置每秒刷新10次，保证其能够及时追踪用户体态的任何一个快速变化。

进一步的，体态分析模块绘制脊柱矢状面曲线图，对用户进行可视化展示，绘制步骤为：

当用户持续使用可穿戴硬件一段时间后，根据脊柱监测装置中姿态角度传感器采集的用户脊柱曲度数据，计算偏移角，偏移角曲度范围为[0,90]度，偏移角成角为矢状面垂直轴的上半轴与传感器对应棘突处切线所夹成的锐角；

本实施例中，体态分析模块的脊柱矢状面曲线图绘制原理为在直角坐标系下，对六个姿态角度传感器采集的曲度数据进行动态计算并与曲线拟合；将角度成像问题转换为在曲线与矢状面上半轴的偏移角度下的坐标计算；由于在有限的一段时间内，人的的脊柱总长度保持不变，于是转换后6个坐标点的纵坐标即为用户初始佩戴时的标准值，相对不变，综上通过角度拟合即可计算得到转换后6个坐标点的动态坐标，以第六传感器采集的用户脊柱曲度数据转换后的坐标为起点，绘制脊柱矢状面曲线图，实时显示用户脊柱状态，如图4所示高度拟合的脊柱矢状面图像可以允许用户直观地查看其体态，并能够快速地调整到正确的体态姿势上。

脊柱矢状面曲线计算公式为：

其中，i∈(0,1,2,3,4,50表示第i+1个传感器，A为姿态传感器传递的脊柱曲度数据；表示第i个传感器对应脊柱位置的横坐标；/>为第i个传感器对应脊柱位置的纵坐标；

当系统在用户未进行矫正训练及体感游戏时，通过可穿戴硬件实时对脊柱进行监测，若脊柱曲度数据超过设定标准，则可穿戴硬件的震动提醒装置进行震动，提醒用户恢复正常状态。此处设定标准由用户在个人信息模块自行设置；震动提醒主要适用于学习、办公等需要久坐或步行等场合。

进一步的，体态分析模块还可以对用户进行体态分析生成体态分析报告，由于需要收集到足够多的脊柱曲度数据才能保证体态分析报告的准确性，因此本实施例中用户至少使用驼背矫姿系统半小时后方可生成体态分析报告；体态分析报告主要通过对收集到的曲度数据进行筛选分析及可视化处理，使用户能够简明地理解其自身的体态问题，体态分析报告包括：不良姿态时间段、不良姿态占比、最大驼背度数、平均驼背度数、最大弯腰度数、平均弯腰度数、脊柱最大偏离节段、驼背严重等级等记录项；

其中，不良姿态时间段采用柱状图进行可视化显示，以一小时为单位，记录用户每一小时内的驼背发生次数；驼背发生次数由一段时间内的胸椎后凸角确定，若计算出的胸椎后凸角超过40°则驼背发生次数+1；

临床中的胸椎后凸角，是在脊柱侧位X光片上进行测量，正常度数为[20°～40°]，测量方法为：在上顶椎的上缘延长线和下尾椎的下缘延长线上分别作垂线，得到的夹角大小(取锐角)即为胸椎后凸角。

而本申请中，任一姿态角度传感器的曲度数据在数学上可表示为矢状面上脊柱曲线图中传感器所在点的切线与人体冠状面上水平线所成的夹角，反映了使用者在人体矢状面做出弯腰、驼背等动作时，相应脊柱节段偏离纵轴方向的程度。如图5所示，可以通过第一个传感器的数据与第五个传感器的数据测得用户的胸椎后凸角，公式为：

其中，为第一传感器测量的曲度数据，/>为第五传感器测量的曲度数据；

根据临床研究，胸椎后凸角超过40°即记为驼背一次，驼背发生次数+1，以此计算累积用户驼背发生次数。

不良姿态占比由驼背的持续时间与佩戴的总时间比值确定；最大驼背度数由一段时间内的最大胸椎后凸角度数确定；平均驼背度数由一段使用时间内所有胸椎后凸角度数相加除以总时间得出；

最大弯腰度数由一段时间内的最大弯腰度数确定；平均弯腰度数由使用时间内所有弯腰度数相加除以总时间得出；弯腰度数由第五传感器采集的弯曲度值确定；当弯腰度数超过用户设定的标准度数时，则更新弯腰度数并记录弯腰次数；其中，标准度数由用户自身设定，当处于自身认定的弯腰临界状态时，将第五传感器采集的弯曲度值作为标准度数；

脊柱最大偏离节段根据除第五传感器的其他传感器的偏离值最大值进行确定，将偏离值最大值对应传感器的前、后传感器所对应的脊柱位置作为最大偏离节段；

由于脊柱最大偏离节段涉及人体矢状面正中重力线的概念，人体矢状面的正中重力线经过第一颈椎棘突处C1、第一胸椎棘突处T1、第十二胸椎棘突处T12及骶椎棘突处S1，以维持人体站立时最佳生理曲线和身体平衡，保证人体能正常前视；其中T12为第五个传感器，人体矢状面正中重力线正好经过第五个传感器，因此可以将第五个传感器作为正中重力线的基准，来判断驼背时脊柱上的最大偏离阶段，具体为：

用户穿戴硬件后，先让用户挺胸收腹直立，眼睛平视前方，肩部放松，上肢自然下垂，手伸直，自然伸直膝部，左、右足后跟并拢，前端分开，使两足大致呈45°夹角，体重均匀分布于两足，并保持此姿势2～3秒，记录此时除了第五传感器外其他传感器偏离脊柱正中重力线的最大值Lx；穿戴期间如果用户发生驼背行为，那么其他传感器各自都存在一个偏离正中重力线的值L，则偏离值ΔL的计算公式为：

ΔL＝L/Lx。

最后通过比较每个传感器的偏离值，ΔL最大对应的传感器即为偏离最大的椎体，其前、后传感器所对应的脊柱位置即为最大偏离片段；例如，如果测出第三传感器(T6)的ΔL最大，则第二传感器(T4)至第四传感器(T9)对应的脊柱位置则为最大偏离节段，即第四胸椎棘突处与第九胸椎棘突处之间的节段。

驼背严重等级包括轻度、中度、重度，由于目前临床上并没有能够可信度高的驼背分级评定方法，因此本发明引入时间变量，通过计算平均胸椎后凸角判定用户驼背严重等级，当平均胸椎后凸角大于40°并小于50°时，判定驼背严重等级为轻度；当平均胸椎后凸角大于50°并小于60°时，判定驼背严重等级为中度；当平均胸椎后凸角为60°以上时，判定驼背严重等级为重度。平均胸椎后凸角计算时，引入时间变量，设测量时间为T毫秒，每n毫秒计算并存储一次胸椎后凸角，则平均胸椎后凸角计算公式为：

其中，为T毫秒内第i个n毫秒时计算的胸椎后凸角。

在目前对脊柱形态的研究中，普遍认为X射线和CT两种方式的测量结果最为准确，但此类测试需要专业设备，实际使用较为麻烦，且放射性会对人体产生一定的影响；此外，还有脊柱测量尺和Spinal Mouse两种使用较多的非侵入性测试方法，但仍有偏差，并在测量腰椎前凸角方面效度不佳。因此，可以看出，目前并没有一种能够兼顾准确性和便利性的脊柱形态测量方法(其中包括驼背分级评定方法)；同时仅根据医学影像或某单一时间点的脊柱形态以划分驼背严重程度的方法也存在一些质疑，对于中轻度驼背的患者而言，在正式测量时难免下意识地挺胸直腰，造成了实验结果的不确定性，故应当将时间纳入考虑中；在本方法对驼背严重等级进行判断时，在一次佩戴结束后，会根据计算得到平均胸椎后凸角和最大偏离节段，并以此给出对应的评定报告和运动矫正方案；该方法的优势在于：①考虑了时间的变量，对于广大的驼背患者(尤其是其中占绝大多数的轻中度患者)而言评定结果更加准确；②根据最大偏离节段针对性地增设对应节段的锻炼方式，使其临床治疗作用起效更快，且效果更加突出。

进一步的，生成体态分析报告后，方案定制模块根据已有数据为用户生成矫姿训练方案，使用户能够通过主动锻炼来达到矫正驼背的目的；矫姿训练方案根据体态分析报告中两种数据来进行生成，其一为最大偏离阶段，其二为驼背严重等级，如图6所示，生成步骤具体为：

根据用户脊柱最大偏离节段的不同，重点从训练动作库中选择能够锻炼到用户脊柱对应偏离节段肌肉群的训练动作加入训练方案，并增强相关动作的组数与次数，达到针对性锻炼的目的，大幅加强了运动效率；

依据驼背严重等级：若驼背严重等级为轻度，由于该等级的驼背多属机能性，多因肌肉疲劳所至，韧带和肌肉还无形态上的改变，比较容易矫正，从训练动作库中选择着重增强肌肉力量的训练动作加入矫姿训练方案中；若驼背严重等级为中度，由于该等级用户的韧带和肌肉已有变细和短缩的现象，脊柱已基本定型，中度驼背的矫姿训练方案分两个部分构成：其一，特别注意增强骨骼的活动性，从训练动作库中选择将拉长胸部短缩肌肉及韧带的训练动作，加强背部被牵拉的肌肉力量；其二，选择建立有力“肌肉背心”的训练动作，防止驼背复发；若驼背严重等级为重度，由于此阶段脊柱和胸廓已出现骨骼变形，单纯利用体育锻炼很难完全矫正，建议咨询临床医生，但适当的体育锻炼仍可遏制驼背的发展，防止或减轻因姿势不正肌肉劳损而引起的腰痛，也可增加肺活量，改善内脏的活动；重度驼背的矫姿训练方案与中度驼背的矫姿训练方案基本相同。

本发明训练动作库中的训练动作是针对不同肌肉或肌肉群设置的，由专业人员进行标准训练动作产生，每个训练动作均配有演示视频及文字说明，详细描述每个动作应做的组数与频率，并根据最大偏离节段和驼背严重等级进行分类，保证了数据的准确性与可靠性，使用户能够无忧规范地进行训练，从而大幅提高驼背矫正的效率。

另外，矫姿训练方案还可通过用户主动编辑进行生成，由用户从训练动作库中自行排列组合所需训练动作并调整其时长、组数和次数得到。

进一步的，矫姿训练方案生成后，用户可进行矫正训练，同时矫正训练模块依据矫姿训练方案，监督用户训练动作，并生成矫正报告，具体为：

用户依据矫姿训练方案进行矫正训练时，通过六轴姿态角度传感器实时采集用户脊柱的曲度数据；

将脊柱的曲度数据与矫姿训练方案中的训练动作进行比对，实时绘制脊柱矢状面曲线图，显示用户实时脊柱矢状面曲线与矫姿训练方案中训练动作的脊柱矢状面曲线，使用户动作在训练中不断向训练动作靠拢，结束训练后生成矫正报告；

矫正报告中包括错误次数、出错训练动作和错误动作时间占比等，并通过如柱状图、饼状图等图形可视化处理进行显示。其中，错误次数为用户矫正训练过程中，累计出现与训练动作不符的用户动作次数；出错训练动作为用户矫正训练过程中，用户动作与训练动作不符的训练动作；错误动作时间占比为用户矫正训练过程中，与训练动作不符的用户动作持续时间占矫正训练时间的比例。本实施例中，当六轴姿态角度传感器实时采集的用户脊柱曲度数据与矫姿训练方案中的训练动作的曲度数据的差值超过设定阈值时，则认为用户动作与训练动作不符。

本实施例中根据用户的驼背严重等级，提供诸如核心稳定性训练、核心力量训练等运动矫姿训练方案；据了解，李园园等人在文献《核心稳定性训练对发展普通驼背大学生躯干力量矫正驼背的实验研究》中，通过核心稳定性训练对发展成普通驼背的大学生进行躯干力量训练以矫正驼背，结果发现核心稳定性训练对驼背的矫正效果显著。朱兰兰等人在《核心力量训练对初中学生脊柱形态和步态的影响》中，通过对初中驼背男生进行10周的脊柱相关核心力量训练，发现他们的驼背情况在10周的运动训练之后有明显的矫正效果。同时，吴琼等人(吴琼.北京市小学高年级学生驼背的致因及干预研究[D].北京体育大学,2019.)通过对北京鸦儿胡同小学24名驼背学生进行运动矫正干预，干预前24位学生的胸椎后凸角的平均值为43.48°，而干预后24位学生的胸椎后凸角的平均值为39.14°。通过上述信息，有理由相信运动矫正方案对驼背矫正具有科学性与有效性。

进一步的，体态游戏模块为增强系统趣味性，通过多项体感游戏使用户在娱乐中进行锻炼，具体为：

用户选择某一体感游戏进行游戏时，通过可穿戴硬件实时采集脊柱的曲度数据；

根据脊柱曲度数据与六轴姿态角度传感器中陀螺仪测得的角速度，计算脊柱三维位置数据以判断躯干运动状态；

根据躯干运动状态在游戏中进行相应的动作，并计算得分；若动作失误或错误则不计分；

游戏结束后进行结算显示游戏最终得分。

本实施例中，体感游戏的动作结合相应的训练动作生成，如“节奏大师”、“体操达人”、“耐力挑战”等游戏。其中，“节奏大师”主打运动与音乐相结合，用户可通过左右倾、弯腰等动作操控游戏内的动画人物做出相应动作消除从上至下掉落的方块；“体操达人”主要集中于保健操运动，用户需跟随页面内的动画人物以完成一系列的动作，从而做完整套的体操，中途若动作不标准将出现红色警示，若不标准动作超过一定数量会显示游戏失败；“耐力挑战”是关于坚持单项动作时间的一类游戏，用户应先确定某项静态锻炼动作(如平板支撑、靠墙深蹲、扎马步等)的挑战时长，再坚持该项动作达到规定时长，中途若动作出现变形、摇晃等情况，动画人物也会显示相应的失误，并判定为挑战失败。同时，该模块还具有好友对战功能，由两位用户在线比拼相同游戏，通过动作完成度、失误次数、消除方块数量或坚持时间等因素进行判定，评分更高者获得对战胜利。

进一步的，个人信息模块主要用于展示和设置用户信息、查询历史记录等，有利于用户直观地感受到其进步，增强其主动锻炼的积极性；其中用户信息包括用户名、用户年龄和用户头像等；历史记录包括历史体态分析报告、历史矫姿训练方案和历史矫正报告等。

在本发明另一实施例中，还提供一种驼背矫姿方法，该方法应用上述的基于矢状面实时监测的驼背矫姿系统进行实现，如图7所示，包括下述步骤：

步骤一：脊柱动态建模：通过可穿戴硬件中的脊柱监测装置收集用户的脊柱曲度数据，并通过通信模块传输至软件的体态分析模块进行脊柱矢状面建模；

步骤二：生成体态分析报告：根据收集到的脊柱曲度数据，体态分析模块生成用户个人的体态分析报告；

步骤三：定制矫姿训练方案：根据体态分析报告，方案定制模块得出最适合用户的矫姿训练方案；

步骤四：监督矫正训练过程：使用矫正训练模块监督用户的训练动作，并生成矫正报告；

步骤五：日常动作监督：通过可穿戴硬件在用户未进行训练动作及体感游戏时进行监测，若脊柱弯曲度值超过设定标准，则可穿戴硬件的震动提醒装置进行震动提醒；

训练一段时间后，重新进行脊柱动态建模，生成体态分析报告并生成新的矫姿训练方案进行训练。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简便描述，将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

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 (10)

1.基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，其特征在于，所述系统包括可穿戴硬件和安装于智能终端的软件；

所述可穿戴硬件包括脊柱监测装置和震动提醒装置；所述脊柱监测装置包括六个姿态角度传感器、微处理器及通信模块；所述震动提醒装置内设有线性马达；所述六个姿态角度传感器及通信模块与微处理器进行连接；所述微处理器还与震动提醒装置进行连接，控制线性马达；

所述六个姿态角度传感器包括自上而下贴合于脊柱第七颈椎棘突处的第一传感器、贴合于第四胸椎棘突处的第二传感器、贴合于第六胸椎棘突处的第三传感器、贴合于第九胸椎棘突处的第四传感器、贴合于第十二胸椎棘突处的第五传感器以及贴合于第三腰椎棘突处的第六传感器，通过计算与重力垂直方向夹角的数据夹角值得到脊柱的曲度数据；

所述软件包括体态分析模块、方案定制模块、矫正训练模块、体态游戏模块和个人信息模块；所述体态分析模块通过方案定制模块与矫正训练模块进行连接；所述个人信息模块分别与体态分析模块、方案定制模块、矫正训练模块、体态游戏模块进行连接；

所述软件的各模块通过对可穿戴硬件上传的数据进行分析处理及可视化展示，具体为：

所述体态分析模块用于绘制脊柱矢状面曲线图，并进行体态分析生成体态分析报告；

所述方案定制模块根据体态分析报告中的数据生成矫姿训练方案；

所述矫正训练模块依据矫姿训练方案，监督用户训练动作，并生成矫正报告；

所述体态游戏模块提供多项体感游戏，帮助用户边锻炼边娱乐；

所述个人信息模块用于展示和设置用户信息、查询历史记录；

所述可穿戴硬件通过通信模块与软件无线连接，进行数据通信；

所述绘制脊柱矢状面曲线图，具体为：

当用户持续使用可穿戴硬件一段时间后，根据脊柱监测装置中姿态角度传感器采集的用户脊柱曲度数据，计算偏移角，偏移角曲度范围为[0,90]度，偏移角成角为矢状面垂直轴的上半轴与传感器对应棘突处切线所夹成的锐角；

根据六个姿态角度传感器采集的用户脊柱曲度数据，将角度成像转换为在曲线与矢状面上半轴的偏移角度下的坐标计算，由于在有限的一段时间内，用户的脊柱总长度保持不变，于是转换后6个坐标点的纵坐标即为用户初始佩戴时的标准值，相对不变，综上通过角度拟合即可计算得到转换后6个坐标点的动态坐标，以第六传感器采集的用户脊柱曲度数据转换后的坐标为起点，绘制脊柱矢状面曲线图，可视化显示用户脊柱的实时状态；

所述脊柱矢状面曲线表示为：

其中，i∈(0,1,2,3,4,5)表示第i个传感器，A为姿态传感器传递的脊柱曲度数据；表示第i个传感器对应脊柱位置的横坐标；/>为第i个传感器对应脊柱位置的纵坐标。

2.根据权利要求1所述的基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，其特征在于，所述姿态角度传感器为ATK-IMU901六轴姿态角度传感器；

所述微处理器采用STM32F103RCT6主控芯片；

所述通信模块为蓝牙通信模块；

所述脊柱监测装置每秒刷新10次。

3.根据权利要求2所述的基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，其特征在于，所述系统在用户未进行矫正训练及体感游戏时，通过可穿戴硬件实时对脊柱进行监测，若脊柱曲度数据超过设定标准，则可穿戴硬件的震动提醒装置进行震动，提醒用户恢复正常状态。

4.根据权利要求3所述的基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，其特征在于，所述体态分析报告包括：不良姿态时间段、不良姿态占比、最大驼背度数、平均驼背度数、最大弯腰度数、平均弯腰度数、脊柱最大偏离节段和驼背严重等级；

所述不良姿态时间段采用柱状图进行可视化显示，以一小时为单位，记录用户每一小时内的驼背发生次数；所述驼背发生次数由一段时间内的胸椎后凸角确定，若计算出的胸椎后凸角超过40°则驼背发生次数+1；

所述不良姿态占比由驼背的持续时间与佩戴的总时间比值确定；

所述最大驼背度数由一段时间内的最大胸椎后凸角度数确定；

所述平均驼背度数由一段使用时间内所有胸椎后凸角度数相加除以总时间得出；

所述最大弯腰度数由一段时间内的最大弯腰度数确定；

所述平均弯腰度数由使用时间内所有弯腰度数相加除以总时间得出；

所述脊柱最大偏离节段根据除第五传感器的其他传感器的偏离值最大值进行确定，将偏离值最大值对应传感器的前、后传感器所对应的脊柱位置作为最大偏离节段；

所述驼背严重等级包括轻度、中度、重度，引入时间变量，通过计算平均胸椎后凸角判定用户驼背严重等级，当平均胸椎后凸角大于40°并小于50°时，判定为轻度驼背；当平均胸椎后凸角大于50°并小于60°时，判定为中度驼背；当平均胸椎后凸角为60°以上时，判定为为重度驼背。

5.根据权利要求4所述的基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，其特征在于，所述胸椎后凸角通过第一传感器和第五传感器测量的曲度数据计算得到，公式为：

其中，为第一传感器测量的曲度数据，/>为第五传感器测量的曲度数据；

所述弯腰度数由第五传感器采集的曲度数据确定；当弯腰度数超过用户设定的标准度数时，则更新弯腰度数并记录弯腰次数；所述标准度数由用户自身设定，当处于自身认定的弯腰临界状态时，将第五传感器采集的曲度数据作为标准度数；

所述偏离值ΔL计算公式为：

ΔL＝L/Lx

其中，L为传感器测量的偏离脊柱正中重力线的曲度数据，Lx为传感器测量的偏离脊柱正中重力线的最大曲度数据；

所述正中重力线经过第一颈椎棘突处C1、第一胸椎棘突处T1、第十二胸椎棘突处T12及骶椎棘突处S1；所述Lx测量方法为：用户穿戴可穿戴硬件后，先让用户挺胸收腹直立，眼睛平视前方，肩部放松，上肢自然下垂，手伸直，自然伸直膝部，左、右足后跟并拢，前端分开，使两足大致呈45°夹角，体重均匀分布于两足，并保持此姿势2～3秒，记录此时除了第五传感器外其他传感器偏离脊柱正中重力线的最大值作为Lx；

所述平均胸椎后凸角计算时引入时间变量，设测量时间为T毫秒，每n毫秒计算并存储一次胸椎后凸角，则平均胸椎后凸角计算公式为：

其中，为T毫秒内第i个n毫秒时计算的胸椎后凸角。

6.根据权利要求4所述的基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，其特征在于，所述矫姿训练方案根据最大偏离节段和驼背严重等级进行生成，具体为：

根据最大偏离节段不同，从训练动作库中选择锻炼用户脊柱对应偏离节段肌肉群的训练动作加入矫姿训练方案中；

依据驼背严重等级：若驼背严重等级为轻度，则选择着重增强肌肉力量的训练动作加入矫姿训练方案中；若驼背严重等级为中度和重度，则选择将拉长胸部、缩短肌肉与韧带的训练动作及建立有力“肌肉背心”的训练动作加入矫姿训练方案中；

所述训练动作库中的训练动作为专业人员进行标准训练动作产生，配有演示视频及文字说明，详细描述每个动作的组数与频率，并根据最大偏离节段和驼背严重等级进行分类；

所述矫姿训练方案还通过用户主动编辑进行生成。

7.根据权利要求6所述的基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，其特征在于，所述矫正训练模块依据矫姿训练方案，监督用户训练动作，并生成矫正报告，具体为：

用户依据矫姿训练方案进行矫正训练时，通过六轴姿态角度传感器实时采集用户脊柱的曲度数据；

将用户脊柱的曲度数据与矫姿训练方案中的训练动作进行比对，实时绘制脊柱矢状面曲线图，显示用户实时脊柱矢状面曲线与矫姿训练方案中训练动作的脊柱矢状面曲线；

矫正训练结束后生成矫正报告，所述矫正报告包括错误次数、出错训练动作和错误动作时间占比；

所述错误次数为用户矫正训练过程中，累计出现与训练动作不符的用户动作次数；

所述出错训练动作为用户矫正训练过程中，用户动作与训练动作不符的训练动作；

所述错误动作时间占比为用户矫正训练过程中，与训练动作不符的用户动作持续时间占矫正训练时间的比例；

所述与训练动作不符的用户动作判定方法为：

当六轴姿态角度传感器实时采集的用户脊柱曲度数据与矫姿训练方案中的训练动作的曲度数据的差值超过设定阈值时，则认为用户动作与训练动作不符；

所述矫正报告通过图形可视化处理进行显示。

8.根据权利要求2所述的基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，其特征在于，所述体态游戏模块具体为：

用户选择体感游戏进行游戏时，通过可穿戴硬件实时采集脊柱的曲度数据；

根据脊柱曲度数据与六轴姿态角度传感器中陀螺仪测得的角速度，计算脊柱三维位置数据判断躯干运动状态；

根据躯干运动状态在游戏中进行相应的动作，并计算得分；若动作失误或错误则不计分；

游戏结束后进行结算显示游戏最终得分；

所述体感游戏的动作结合相应的训练动作生成。

9.根据权利要求2中所述的基于脊柱矢状面实时监测的驼背矫姿系统，其特征在于，所述用户信息包括用户名、用户年龄和用户头像；所述历史记录包括历史体态分析报告、历史矫姿训练方案和历史矫正报告。

10.一种基于权利要求1所述的基于矢状面实时监测的驼背矫姿系统的驼背矫姿方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

步骤一：脊柱动态建模：通过可穿戴硬件中的脊柱监测装置收集用户的脊柱曲度数据，并通过通信模块传输至软件的体态分析模块进行脊柱矢状面建模；

步骤二：生成体态分析报告：根据收集到的脊柱曲度数据，体态分析模块生成用户个人的体态分析报告；

步骤三：定制矫姿训练方案：根据体态分析报告，方案定制模块得出最适合用户的矫姿训练方案；

步骤四：监督矫正训练过程：使用矫正训练模块监督用户的训练动作，并生成矫正报告；

步骤五：日常动作监督：通过可穿戴硬件在用户未进行矫正训练及体感游戏时进行监测，若脊柱曲度数据超过设定标准，则控制震动提醒装置进行震动提醒；

训练一段时间后，重新进行脊柱动态建模，生成体态分析报告并生成新的矫姿训练方案进行矫正训练。