CN117133465A - 一种慢性病康复治疗效果评价方法、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明属于慢性病康复治疗效果分析技术领域，特别涉及中风运动康复治疗效果分析技术，具体涉及一种慢性病康复治疗效果评价方法、设备及存储介质，本发明通过监测目标中风患者当前运动康复训练信息，分别针对目标中风患者当前的基础运动能力评估系数、运动健康状态评估系数进行细致化全面化分析，并将二者进行结合获取目标中风患者当前的综合运动能力评估系数，将其作为目标中风患者现阶段运动康复治疗计划是否有效的重要判定依据，从整体和单一两层面具体分析目标中风患者的运动康复治疗效果综合评估系数，为后续决策制定与反馈工作展开提供数据支撑，从而更好地帮助目标中风患者进行运动康复治疗方案优化。
Description
技术领域
本发明属于慢性病康复治疗效果分析技术领域，特别涉及中风运动康复治疗效果分析技术，具体涉及一种慢性病康复治疗效果评价方法、设备及存储介质。
背景技术
慢性病是全球范围内健康系统的一项巨大挑战，它们对患者的生活质量和医疗资源产生了重大影响，中风是一种常见的慢性病，通常引起患者运动功能障碍、认知障碍和语言障碍等问题，在中风患者的康复治疗中，运动康复被广泛应用，旨在帮助患者恢复运动能力、提高生活质量以及降低残疾率，因而中风患者的运动康复治疗效果评价方法至关重要。
针对中风患者运动康复治疗效果评价的现有方法能够利用传感器等先进技术合理获取中风患者在运动康复训练相关数据并进行分析，以数字化的方式量化中风患者的运动康复水平，虽能满足现有要求，但仍存在一定的局限性，其具体表现在：1、现有方法针对中风患者运动康复训练的运动能力评估缺乏细致性与全面性。
一方面侧重于观察中风患者的运动基础表现，忽视运动生理表现对于运动能力的侧面反应与深层影响，尽管中风患者能够完成达标肢体动作，但若在运动过程中存在血压、心率、体温或血氧饱和度的骤降或骤升，将会直接影响到中风患者的生命健康安全，从而使得中风患者的运动能力评估丧失科学性和准确性。
另一方面针对中风患者的运动基础表现局限于浅显数据分析，例如上肢训练局限于设定时长内的抬手次数而忽视各次抬手的完成质量，平衡训练局限于平衡时长的数值大小而忽视维持平衡过程中身体摆动情况以及重点变化等等，导致难以保障中风患者运动康复训练的运动能力评估结果的可靠性，进而影响到后续运动康复效果评定与决策开展。
2、现有方法针对中风患者运动康复治疗效果判定多针对当下与历史最近一次的数据分析结果比对，未能考虑到阶段内运动康复治疗整体效果分析，无法对患者的长期康复情况进行评估，从而可能导致一些潜在的问题被忽略或低估，进而无法确定现阶段运动康复治疗计划是否真实有效。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种慢性病康复治疗效果评价方法、设备及存储介质。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明第一方面提供一种慢性病康复治疗效果评价方法，包括：A1、患者运动康复训练信息获取：获取康复医疗中心目标中风患者当前的运动康复训练信息，其包括运动基础表现信息和运动生理表现信息。
A2、患者运动基础能力评估：根据目标中风患者当前的运动基础表现信息，分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数。
A3、患者运动健康状态评估：根据目标中风患者当前的运动生理表现信息，分析目标中风患者当前的运动健康状态评估系数。
A4、患者综合运动能力评估：根据目标中风患者当前的基础运动能力评估系数和运动健康状态评估系数，分析目标中风患者当前的综合运动能力评估系数。
A5、患者运动康复治疗效果判定：根据目标中风患者当前的综合运动能力评估系数，判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划是否有效，若判定有效，则执行A6，反之执行A7。
A6、患者运动康复治疗有效反馈：对目标中风患者现阶段运动康复治疗计划进行有效反馈。
A7、患者运动康复治疗无效反馈：对目标中风患者现阶段运动康复治疗计划进行无效反馈。
优选地，所述运动基础表现信息包括上肢运动训练信息、下肢运动训练信息、平衡训练信息和冷热刺激训练信息。
所述上肢运动训练信息包括抬手训练参数和物体抓取训练参数，其中抬手训练参数包括设定时间段内抬手次数、各次抬手肘关节、肩关节以及手指关节的位移、抖动次数和最大抖动强度，物体抓取训练参数包括各次物体抓取的力度和持续时长。
所述下肢运动训练信息包括设定时间段内迈步次数、各次迈步的步幅和步态模式。
所述平衡训练信息包括各次平衡板站立的平衡时长、身体平均摆动幅度和重心位移。
所述冷热刺激训练信息包括冷、热刺激训练的反应时长和肌肉最大收缩值。
所述运动生理表现信息包括运动康复训练过程各监测时间点的体温、心率值、血压值和血氧饱和度。
优选地，所述分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，包括：根据目标中风患者当前的上肢运动训练信息中抬手训练参数，分析目标中风患者抬手训练中设定时间段内各次抬手的幅度和抖动度/>，其中/>为设定时间段内各次抬手的编号，。
提取WEB云端存储的目标中风患者现阶段运动康复训练计划设定时间段内抬手次数达标阈值，结合目标中风患者当前的上肢运动训练信息中抬手训练参数中设定时间段内抬手次数/>，分析目标中风患者当前的抬手训练能力评估指数/>，/>，/>为自然常数。
提取WEB云端存储的目标中风患者现阶段运动康复训练计划单次物体抓取的力度、持续时长的达标阈值，分别记为，根据目标中风患者当前的上肢运动训练信息中物体抓取训练参数中各次物体抓取的力度和持续时长，分别记为/>，其中/>为各次物体抓取的编号，/>，由公式/>得到目标中风患者当前的物体抓取训练能力评估指数，其中/>为物体抓取训练设定物体抓取次数。
由公式得到目标中风患者当前的上肢运动训练达标系数，其中/>分别为预设的抬手训练、物体抓取训练能力评估指数对应权重占比。
优选地，所述分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，还包括：提取WEB存储的目标中风患者现阶段运动康复训练计划设定时间段内迈步达标次数阈值以及单次迈步步幅的达标阈值/>，根据目标中风患者当前下肢运动训练信息中设定时间段内各次迈步的步态模式，设置目标中风患者设定时间段内各次迈步的步态达标影响权重/>，其中/>为设定时间段内各次迈步的编号，/>，结合设定时间段内迈步次数/>以及各次迈步的步幅/>，由公式/>得到目标中风患者当前的下肢运动训练达标系数。
根据目标中风患者当前的平衡训练信息中各次平衡板站立的平衡时长、身体平均摆动幅度/>和重心位移/>，其中/>为各次平衡板站立的编号，/>，由公式/>得到目标中风患者当前的平衡能力评估系数。
根据目标中风患者当前的冷热刺激训练信息，分析目标中风患者当前的冷热感知能力评估系数。
分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，其计算公式为：，其中/>为/>。
优选地，所述目标中风患者当前的冷热感知能力评估系数的分析过程为：提取目标中风患者当前的冷热刺激训练信息中冷刺激训练的反应时长和肌肉最大收缩值/>，分析目标中风患者当前冷刺激感知能力评估系数，其计算公式为：/>，其中为预设的患者冷刺激训练参照的反应时长和肌肉最大收缩值。
同理计算目标中风患者当前热刺激感知能力评估系数，进而由公式得到目标中风患者当前的冷热感知能力评估系数。
优选地，所述分析目标中风患者当前的运动健康状态评估系数，包括：提取WEB云端存储的人体正常体温值范围，提取范围上限值与下限值，通过均值计算得到目标中风患者参照体温值，提取目标中风患者当前的运动生理表现信息中运动康复训练过程各监测时间点的体温值/>，其中/>为运动康复训练过程各监测时间点的编号，/>，由公式/>得到目标中风患者当前运动康复训练过程的体温正常评估指数，其中/>为运动康复训练过程监测时间点的总数，/>为预设的运动康复训练过程人体体温偏差阈值。
同理得到目标中风患者当前运动康复训练过程的心率值、血压值、血氧饱和度正常评估指数，分别记为。
计算目标中风患者当前的运动健康状态评估系数，/>。
优选地，所述目标中风患者当前的综合运动能力评估系数的计算公式为：，其中/>分别为预设的目标中风患者当前的基础运动能力评估系数、运动健康状态评估系数对应权重占比。
优选地，所述判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划是否有效，包括：提取WEB云端存储的目标中风患者现阶段运动康复治疗计划中历史各次运动康复训练的时间点和综合运动能力评估系数，结合目标中风患者当前运动康复训练的时间点和综合运动能力评估系数，构建以时间点为横轴，以综合运动能力评估系数为纵轴的目标中风患者现阶段运动康复治疗计划效果折线图，获取各相邻时间点间折线斜率值并进行累加，将累加斜率值记为，由公式/>得到目标中风患者的运动康复治疗效果整体评估系数。
进一步提取目标中风患者现阶段运动康复治疗计划中历史最近一次运动康复训练的综合运动能力评估系数，由公式/>得到目标中风患者的运动康复治疗效果单一评估系数。
计算目标中风患者的运动康复治疗效果综合评估系数，，将其与预设的运动康复治疗效果综合评估系数合理阈值进行比对，若其小于预设的运动康复治疗效果综合评估系数合理阈值，判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划无效，反之判定有效。
本发明第二方面提供了一种慢性病康复治疗效果评价设备，包括：处理器，存储器及通信总线。所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序。所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信。所述处理器执行所述计算机可读程序时实现所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法中的步骤。
本发明第三方面提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法中的步骤。
相较于现有技术，本发明的有益效果如下：（1）本发明通过结合目标中风患者当前的抬手训练能力评估指数和物体抓取训练能力评估指数，分析目标中风患者当前的上肢运动训练达标系数，抬手训练能力评估中不仅注重设定时间段内抬手次数完成情况，还关注到各次抬手的幅度与抖动情况，全面地评估患者的上肢运动训练达标系数，有助于医生或康复师更好地了解目标中风患者的上肢康复情况，为目标中风患者后续基础运动能力评估提供可靠数据和坚实基础。
（2）本发明通过将目标中风患者当前的上肢运动训练达标系数、下肢运动训练达标系数、平衡能力评估系数、冷热感知能力评估系数结合，综合分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，其中针对下肢运动训练达标系数、平衡能力评估系数、冷热感知能力评估系数分析亦全面考虑到指标完成达标情况以及各次完成质量，有助于更准确地评估目标中风患者的肌肉力量、协调性等方面的恢复情况，从而更好地指导康复训练。
（3）本发明通过从目标中风患者运动康复训练过程的体温、心率、血压和血氧饱和度数值的合理情况以及波动情况，分析目标中风患者当前的运动健康状态评估系数，全面且直观表现目标中风患者在运动康复训练过程中的生理健康状态，弥补现有方法在这一层面的缺失，从而在运动康复治疗过程中帮助康复医疗中心人员实时了解目标中风患者的身体状况。
（4）本发明通过将目标中风患者当前的运动健康状态评估系数与其基础运动能力评估系数结合，获取目标中风患者当前的综合运动能力评估系数，将其作为判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划是否有效的重要依据，进而使得判定结果具有可靠性和科学性。
（5）本发明通过从整体和单一两层面具体分析目标中风患者的运动康复治疗效果综合评估系数，完善现有方法未能考虑到阶段内运动康复治疗整体效果分析的缺点，有助于更全面地评估患者的康复情况，为后续的反馈工作提供数据支撑，进而有利于改善患者的生活质量并减轻医疗资源的负担。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述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发明的一些实施例，对于本领域普通技术乘客来讲，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为本发明方法实时步骤流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术乘客对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思，均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1所示，本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明第一方面提供一种慢性病康复治疗效果评价方法，该方法包括：A1、患者运动康复训练信息获取：获取康复医疗中心目标中风患者当前的运动康复训练信息，其包括运动基础表现信息和运动生理表现信息。
具体地，所述运动基础表现信息包括上肢运动训练信息、下肢运动训练信息、平衡训练信息和冷热刺激训练信息。
所述上肢运动训练信息包括抬手训练参数和物体抓取训练参数，其中抬手训练参数包括设定时间段内抬手次数、各次抬手肘关节、肩关节以及手指关节的位移、抖动次数和最大抖动强度，物体抓取训练参数包括各次物体抓取的力度和持续时长。
需要说明的是，上述抬手训练参数是通过在抬手训练环节将具有Vicon动作捕捉系统的动作捕捉仪器附着在目标中风患者的肘关节、肩关节以及手指关节，物体抓取训练参数是通过在物体上附着的电容触碰传感器获取得到的。
所述下肢运动训练信息包括设定时间段内迈步次数、各次迈步的步幅和步态模式。
需要说明的是，上述下肢运动训练信息是通过对目标中风患者的行走过程进行视频监测，通过视频图像获取得到的。
所述平衡训练信息包括各次平衡板站立的平衡时长、身体平均摆动幅度和重心位移。
需要说明的是，上述平衡训练信息是通过在平衡训练过程中附着在目标中风患者身上的惯性测量单元监测得到的，惯性测量单元是集成加速度计和陀螺仪的传感器，特别地，平衡板站立的重心位移指的是重心最大位移。
所述冷热刺激训练信息包括冷、热刺激训练的反应时长和肌肉最大收缩值。
需要说明的是，上述冷热刺激训练信息是通过冷、热刺激训练中目标中风患者手部肌电图反应得到的，其中由训练开始时间点到肌电图开始波动时间点的间隔时长表示反应时长，由肌电图内波动最大幅值表示肌肉最大收缩值。
所述运动生理表现信息包括运动康复训练过程各监测时间点的体温、心率值、血压值和血氧饱和度。
需要说明的是，上述运动生理表现信息是通过目标中风患者佩戴的智能手环获取得到的。
A2、患者运动基础能力评估：根据目标中风患者当前的运动基础表现信息，分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数。
具体地，所述分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，包括：根据目标中风患者当前的上肢运动训练信息中抬手训练参数，分析目标中风患者抬手训练中设定时间段内各次抬手的幅度和抖动度/>，其中/>为设定时间段内各次抬手的编号，。
需要说明的是，上述目标中风患者抬手训练中设定时间段内各次抬手的幅度的获取方法为：提取抬手训练参数中设定时间段内各次抬手肘关节、肩关节以及手指关节的位移，通过均值计算得到设定时间段内各次抬手的平均关节位移值，将其记为设定时间段内各次抬手的幅度。
目标中风患者抬手训练中设定时间段内各次抬手的抖动度的获取方法为：提取抬手训练参数中设定时间段内各次抬手肘关节、肩关节以及手指关节的抖动次数和最大抖动强度，分别记为和/>，由公式得到目标中风患者抬手训练中设定时间段内各次抬手的抖动度。
提取WEB云端存储的目标中风患者现阶段运动康复训练计划设定时间段内抬手次数达标阈值，结合目标中风患者当前的上肢运动训练信息中抬手训练参数中设定时间段内抬手次数/>，分析目标中风患者当前的抬手训练能力评估指数/>，/>，/>为自然常数。
提取WEB云端存储的目标中风患者现阶段运动康复训练计划单次物体抓取的力度、持续时长的达标阈值，分别记为，根据目标中风患者当前的上肢运动训练信息中物体抓取训练参数中各次物体抓取的力度和持续时长，分别记为/>，其中/>为各次物体抓取的编号，/>，由公式/>得到目标中风患者当前的物体抓取训练能力评估指数，其中/>为物体抓取训练设定物体抓取次数。
由公式得到目标中风患者当前的上肢运动训练达标系数，其中/>分别为预设的抬手训练、物体抓取训练能力评估指数对应权重占比。
本发明实施例通过结合目标中风患者当前的抬手训练能力评估指数和物体抓取训练能力评估指数，分析目标中风患者当前的上肢运动训练达标系数，抬手训练能力评估中不仅注重设定时间段内抬手次数完成情况，还关注到各次抬手的幅度与抖动情况，全面地评估患者的上肢运动训练达标系数，有助于医生或康复师更好地了解目标中风患者的上肢康复情况，为目标中风患者后续基础运动能力评估提供可靠数据和坚实基础。
具体地，所述分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，还包括：提取WEB存储的目标中风患者现阶段运动康复训练计划设定时间段内迈步达标次数阈值以及单次迈步步幅的达标阈值/>，根据目标中风患者当前下肢运动训练信息中设定时间段内各次迈步的步态模式，设置目标中风患者设定时间段内各次迈步的步态达标影响权重/>，其中/>为设定时间段内各次迈步的编号，/>，结合设定时间段内迈步次数/>以及各次迈步的步幅/>，由公式/>得到目标中风患者当前的下肢运动训练达标系数。
需要说明的是，步态模式包括正常步态、跛行步态和拖行步态，能够侧面反映目标中风患者的下肢控制灵活性和有效性，在运动康复治疗阶段表示患者下肢运动控制自主程度依据正常步态、跛行步态、拖行步态逐步递减，因而示例性地，可将正常步态的步态达标影响权重设置为0.5，跛行步态的步态达标影响权重设置为0.3，拖行步态的步态达标影响权重设置为0.2，进而得到目标中风患者设定时间段内各次迈步的步态达标影响权重。
根据目标中风患者当前的平衡训练信息中各次平衡板站立的平衡时长、身体平均摆动幅度/>和重心位移/>，其中/>为各次平衡板站立的编号，/>，由公式/>得到目标中风患者当前的平衡能力评估系数。
根据目标中风患者当前的冷热刺激训练信息，分析目标中风患者当前的冷热感知能力评估系数。
分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，其计算公式为：，其中/>为/>。
本发明实施例通过将目标中风患者当前的上肢运动训练达标系数、下肢运动训练达标系数、平衡能力评估系数、冷热感知能力评估系数结合，综合分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，其中针对下肢运动训练达标系数、平衡能力评估系数、冷热感知能力评估系数分析亦全面考虑到指标完成达标情况以及各次完成质量，有助于更准确地评估目标中风患者的肌肉力量、协调性等方面的恢复情况，从而更好地指导康复训练。
具体地，所述目标中风患者当前的冷热感知能力评估系数的分析过程为：提取目标中风患者当前的冷热刺激训练信息中冷刺激训练的反应时长和肌肉最大收缩值/>，分析目标中风患者当前冷刺激感知能力评估系数，其计算公式为：/>，其中为预设的患者冷刺激训练参照的反应时长和肌肉最大收缩值。
提取目标中风患者当前的冷热刺激训练信息中热刺激训练的反应时长和肌肉最大收缩值/>，计算目标中风患者当前热刺激感知能力评估系数/>，/>，其中/>为预设的患者热刺激训练参照的反应时长和肌肉最大收缩值。
需要说明的是，上述患者冷刺激训练参照的反应时长和肌肉最大收缩值是通过提取康复医疗中心各需要接受冷刺激训练患者的历史冷刺激训练记录数据，并进行均值计算获取得到的。
患者热刺激训练参照的反应时长和肌肉最大收缩值是通过提取康复医疗中心各需要接受热刺激训练患者的历史热刺激训练记录数据，并进行均值计算获取得到的。
进而由公式得到目标中风患者当前的冷热感知能力评估系数。
A3、患者运动健康状态评估：根据目标中风患者当前的运动生理表现信息，分析目标中风患者当前的运动健康状态评估系数。
具体地，所述分析目标中风患者当前的运动健康状态评估系数，包括：提取WEB云端存储的人体正常体温值范围，提取范围上限值与下限值，通过均值计算得到目标中风患者参照体温值，提取目标中风患者当前的运动生理表现信息中运动康复训练过程各监测时间点的体温值/>，其中/>为运动康复训练过程各监测时间点的编号，/>，由公式/>得到目标中风患者当前运动康复训练过程的体温正常评估指数，其中/>为运动康复训练过程监测时间点的总数，/>为预设的运动康复训练过程人体体温偏差阈值。
根据目标中风患者当前运动康复训练过程的体温正常评估指数的计算方法，同理得到目标中风患者当前运动康复训练过程的心率值、血压值、血氧饱和度正常评估指数，分别记为。
计算目标中风患者当前的运动健康状态评估系数，/>。
本发明实施例通过从目标中风患者运动康复训练过程的体温、心率、血压和血氧饱和度数值的合理情况以及波动情况，分析目标中风患者当前的运动健康状态评估系数，全面且直观表现目标中风患者在运动康复训练过程中的生理健康状态，弥补现有方法在这一层面的缺失，从而在运动康复治疗过程中帮助康复医疗中心人员实时了解目标中风患者的身体状况。
A4、患者综合运动能力评估：根据目标中风患者当前的基础运动能力评估系数和运动健康状态评估系数，分析目标中风患者当前的综合运动能力评估系数。
具体地，所述目标中风患者当前的综合运动能力评估系数的计算公式为：，其中/>分别为预设的目标中风患者当前的基础运动能力评估系数、运动健康状态评估系数对应权重占比。
本发明实施例通过将目标中风患者当前的运动健康状态评估系数与其基础运动能力评估系数结合，获取目标中风患者当前的综合运动能力评估系数，将其作为判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划是否有效的重要依据，进而使得判定结果具有可靠性和科学性。
A5、患者运动康复治疗效果判定：根据目标中风患者当前的综合运动能力评估系数，判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划是否有效，若判定有效，则执行A6，反之执行A7。
具体地，所述判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划是否有效，包括：提取WEB云端存储的目标中风患者现阶段运动康复治疗计划中历史各次运动康复训练的时间点和综合运动能力评估系数，结合目标中风患者当前运动康复训练的时间点和综合运动能力评估系数，构建以时间点为横轴，以综合运动能力评估系数为纵轴的目标中风患者现阶段运动康复治疗计划效果折线图，获取各相邻时间点间折线斜率值并进行累加，将累加斜率值记为，由公式/>得到目标中风患者的运动康复治疗效果整体评估系数。
进一步提取目标中风患者现阶段运动康复治疗计划中历史最近一次运动康复训练的综合运动能力评估系数，由公式/>得到目标中风患者的运动康复治疗效果单一评估系数。
计算目标中风患者的运动康复治疗效果综合评估系数，，将其与预设的运动康复治疗效果综合评估系数合理阈值进行比对，若其小于预设的运动康复治疗效果综合评估系数合理阈值，判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划无效，反之判定有效。
本发明实施例通过从整体和单一两层面具体分析目标中风患者的运动康复治疗效果综合评估系数，完善现有方法未能考虑到阶段内运动康复治疗整体效果分析的缺点，有助于更全面地评估患者的康复情况，为后续的反馈工作提供数据支撑，进而有利于改善患者的生活质量并减轻医疗资源的负担。
A6、患者运动康复治疗有效反馈：对目标中风患者现阶段运动康复治疗计划进行有效反馈。
需要说明的是，上述运动康复治疗有效反馈的具体过程为：向康复医疗中心反馈目标中风患者可继续保持现阶段运动康复治疗计划，继续监测后续运动康复训练。
A7、患者运动康复治疗无效反馈：对目标中风患者现阶段运动康复治疗计划进行无效反馈。
进一步需要说明的是，上述运动康复治疗无效反馈的具体过程为：向康复医疗中心反馈目标中风患者现阶段运动康复治疗计划成效低，需寻求专业医生建议重新制定运动治疗康复方案或结合其他治疗方法，如药物治疗或物理疗法等。
本发明第二方面提供了一种慢性病康复治疗效果评价设备，包括：处理器，存储器及通信总线。所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序。所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信。所述处理器执行所述计算机可读程序时实现所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法中的步骤。
本发明第三方面提供了一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法中的步骤。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术乘客对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思，均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种慢性病康复治疗效果评价方法，其特征在于，包括：
A1、患者运动康复训练信息获取：获取康复医疗中心目标中风患者当前的运动康复训练信息，其包括运动基础表现信息和运动生理表现信息；
A2、患者运动基础能力评估：根据目标中风患者当前的运动基础表现信息，分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数；
A3、患者运动健康状态评估：根据目标中风患者当前的运动生理表现信息，分析目标中风患者当前的运动健康状态评估系数；
A4、患者综合运动能力评估：根据目标中风患者当前的基础运动能力评估系数和运动健康状态评估系数，分析目标中风患者当前的综合运动能力评估系数；
A5、患者运动康复治疗效果判定：根据目标中风患者当前的综合运动能力评估系数，判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划是否有效，若判定有效，则执行A6，反之执行A7；
A6、患者运动康复治疗有效反馈：对目标中风患者现阶段运动康复治疗计划进行有效反馈；
A7、患者运动康复治疗无效反馈：对目标中风患者现阶段运动康复治疗计划进行无效反馈。
2.根据权利要求1所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法，其特征在于：所述运动基础表现信息包括上肢运动训练信息、下肢运动训练信息、平衡训练信息和冷热刺激训练信息；
所述上肢运动训练信息包括抬手训练参数和物体抓取训练参数，其中抬手训练参数包括设定时间段内抬手次数、各次抬手肘关节、肩关节以及手指关节的位移、抖动次数和最大抖动强度，物体抓取训练参数包括各次物体抓取的力度和持续时长；
所述下肢运动训练信息包括设定时间段内迈步次数、各次迈步的步幅和步态模式；
所述平衡训练信息包括各次平衡板站立的平衡时长、身体平均摆动幅度和重心位移；
所述冷热刺激训练信息包括冷、热刺激训练的反应时长和肌肉最大收缩值；
所述运动生理表现信息包括运动康复训练过程各监测时间点的体温值、心率值、血压值和血氧饱和度。
3.根据权利要求2所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法，其特征在于：所述分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，包括：根据目标中风患者当前的上肢运动训练信息中抬手训练参数，分析目标中风患者抬手训练中设定时间段内各次抬手的幅度和抖动度/>，其中/>为设定时间段内各次抬手的编号，/>；
提取WEB云端存储的目标中风患者现阶段运动康复训练计划设定时间段内抬手次数达标阈值，结合目标中风患者当前的上肢运动训练信息中抬手训练参数中设定时间段内抬手次数/>，分析目标中风患者当前的抬手训练能力评估指数/>，/>，/>为自然常数；
提取WEB云端存储的目标中风患者现阶段运动康复训练计划单次物体抓取的力度、持续时长的达标阈值，分别记为，根据目标中风患者当前的上肢运动训练信息中物体抓取训练参数中各次物体抓取的力度和持续时长，分别记为/>，其中/>为各次物体抓取的编号，/>，由公式/>得到目标中风患者当前的物体抓取训练能力评估指数，其中/>为物体抓取训练设定物体抓取次数；
由公式得到目标中风患者当前的上肢运动训练达标系数，其中分别为预设的抬手训练、物体抓取训练能力评估指数对应权重占比。
4.根据权利要求3所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法，其特征在于：所述分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，还包括：提取WEB存储的目标中风患者现阶段运动康复训练计划设定时间段内迈步达标次数阈值以及单次迈步步幅的达标阈值/>，根据目标中风患者当前下肢运动训练信息中设定时间段内各次迈步的步态模式，设置目标中风患者设定时间段内各次迈步的步态达标影响权重/>，其中/>为设定时间段内各次迈步的编号，/>，结合设定时间段内迈步次数/>以及各次迈步的步幅/>，由公式得到目标中风患者当前的下肢运动训练达标系数；
根据目标中风患者当前的平衡训练信息中各次平衡板站立的平衡时长、身体平均摆动幅度/>和重心位移/>，其中/>为各次平衡板站立的编号，/>，由公式得到目标中风患者当前的平衡能力评估系数；
根据目标中风患者当前的冷热刺激训练信息，分析目标中风患者当前的冷热感知能力评估系数；
分析目标中风患者当前的基础运动能力评估系数，其计算公式为：，其中/>为/>。
5.根据权利要求4所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法，其特征在于：所述目标中风患者当前的冷热感知能力评估系数的分析过程为：提取目标中风患者当前的冷热刺激训练信息中冷刺激训练的反应时长和肌肉最大收缩值/>，分析目标中风患者当前冷刺激感知能力评估系数，其计算公式为：/>，其中/>为预设的患者冷刺激训练参照的反应时长和肌肉最大收缩值；
同理计算目标中风患者当前热刺激感知能力评估系数，进而由公式得到目标中风患者当前的冷热感知能力评估系数。
6.根据权利要求4所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法，其特征在于：所述分析目标中风患者当前的运动健康状态评估系数，包括：提取WEB云端存储的人体正常体温值范围，提取范围上限值与下限值，通过均值计算得到目标中风患者参照体温值，提取目标中风患者当前的运动生理表现信息中运动康复训练过程各监测时间点的体温值/>，其中/>为运动康复训练过程各监测时间点的编号，/>，由公式得到目标中风患者当前运动康复训练过程的体温正常评估指数，其中/>为运动康复训练过程监测时间点的总数，/>为预设的运动康复训练过程人体体温偏差阈值；
同理得到目标中风患者当前运动康复训练过程的心率值、血压值、血氧饱和度正常评估指数，分别记为；
计算目标中风患者当前的运动健康状态评估系数，/>。
7.根据权利要求6所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法，其特征在于：所述目标中风患者当前的综合运动能力评估系数的计算公式为：，其中/>分别为预设的目标中风患者当前的基础运动能力评估系数、运动健康状态评估系数对应权重占比。
8.根据权利要求7所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法，其特征在于：所述判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划是否有效，包括：提取WEB云端存储的目标中风患者现阶段运动康复治疗计划中历史各次运动康复训练的时间点和综合运动能力评估系数，结合目标中风患者当前运动康复训练的时间点和综合运动能力评估系数，构建以时间点为横轴，以综合运动能力评估系数为纵轴的目标中风患者现阶段运动康复治疗计划效果折线图，获取各相邻时间点间折线斜率值并进行累加，将累加斜率值记为，由公式得到目标中风患者的运动康复治疗效果整体评估系数；
进一步提取目标中风患者现阶段运动康复治疗计划中历史最近一次运动康复训练的综合运动能力评估系数，由公式/>得到目标中风患者的运动康复治疗效果单一评估系数；
计算目标中风患者的运动康复治疗效果综合评估系数，，将其与预设的运动康复治疗效果综合评估系数合理阈值进行比对，若其小于预设的运动康复治疗效果综合评估系数合理阈值，判定目标中风患者现阶段运动康复治疗计划无效，反之判定有效。
9.一种慢性病康复治疗效果评价设备，其特征在于：包括：处理器，存储器及通信总线；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1-8任意一项所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法中的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于：所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-8任意一项所述的一种慢性病康复治疗效果评价方法中的步骤。
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Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102567638A (zh) * | 2011-12-29 | 2012-07-11 | 无锡微感科技有限公司 | 一种基于微型传感器的交互式上肢康复系统 |
| JP2015000245A (ja) * | 2013-06-17 | 2015-01-05 | 国立大学法人 鹿児島大学 | 片麻痺運動機能回復訓練装置を用いた訓練効果評価方法、および訓練効果評価演算装置、ならびにプログラム |
| CN106821680A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-13 | 浙江工业大学 | 一种基于下肢步态的上肢康复外骨骼控制方法 |
| CN108261175A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-07-10 | 上海大学 | 一种基于人手“柱状抓握”动作的手功能康复定量评估方法 |
| CN109243572A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-01-18 | 中科数字健康科学研究院（南京）有限公司 | 一种精准运动评估和康复训练系统 |
| CN109603113A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-12 | 北京申润通科技有限公司 | 一种慢病运动康复训练方法 |
| CN110404168A (zh) * | 2019-09-11 | 2019-11-05 | 中山大学 | 一种自适应电刺激训练系统 |
| CN110570946A (zh) * | 2019-09-05 | 2019-12-13 | 东北大学 | 一种下肢康复机器人康复训练运动功能康复评价方法 |
| CN111067486A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-28 | 健而康科技信息服务(广州)有限公司 | 一种中风运动康复平台及系统 |
| US20210321909A1 (en) * | 2019-06-17 | 2021-10-21 | Limited Liability Company "Sensomed" | Hardware/software system for the rehabilitation of patients with cognitive impairments of the upper extremities after stroke |
| CN114271814A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-05 | 安徽大学 | 一种基于Kinect的卒中风患者康复训练与评估方法及系统 |
| CN114366556A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-19 | 华南理工大学 | 一种面向下肢康复的多模式训练控制系统及方法 |
| CN115798680A (zh) * | 2023-02-06 | 2023-03-14 | 深圳市美林医疗器械科技有限公司 | 一种用于心脏康复的肢体训练系统、方法 |
| CN116434946A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-07-14 | 重庆医科大学附属第一医院 | 一种髋关节置换手术后的患者康复评估方法、系统及设备 |
| CN116612891A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-08-18 | 营动智能技术(山东)有限公司 | 一种慢性病患者数据处理系统 |
-
2023
- 2023-10-26 CN CN202311394436.9A patent/CN117133465B/zh active Active
Patent Citations (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102567638A (zh) * | 2011-12-29 | 2012-07-11 | 无锡微感科技有限公司 | 一种基于微型传感器的交互式上肢康复系统 |
| JP2015000245A (ja) * | 2013-06-17 | 2015-01-05 | 国立大学法人 鹿児島大学 | 片麻痺運動機能回復訓練装置を用いた訓練効果評価方法、および訓練効果評価演算装置、ならびにプログラム |
| CN106821680A (zh) * | 2017-02-27 | 2017-06-13 | 浙江工业大学 | 一种基于下肢步态的上肢康复外骨骼控制方法 |
| CN108261175A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-07-10 | 上海大学 | 一种基于人手“柱状抓握”动作的手功能康复定量评估方法 |
| CN109243572A (zh) * | 2018-11-08 | 2019-01-18 | 中科数字健康科学研究院（南京）有限公司 | 一种精准运动评估和康复训练系统 |
| CN109603113A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-04-12 | 北京申润通科技有限公司 | 一种慢病运动康复训练方法 |
| US20210321909A1 (en) * | 2019-06-17 | 2021-10-21 | Limited Liability Company "Sensomed" | Hardware/software system for the rehabilitation of patients with cognitive impairments of the upper extremities after stroke |
| CN110570946A (zh) * | 2019-09-05 | 2019-12-13 | 东北大学 | 一种下肢康复机器人康复训练运动功能康复评价方法 |
| CN110404168A (zh) * | 2019-09-11 | 2019-11-05 | 中山大学 | 一种自适应电刺激训练系统 |
| CN111067486A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-28 | 健而康科技信息服务(广州)有限公司 | 一种中风运动康复平台及系统 |
| CN114271814A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-05 | 安徽大学 | 一种基于Kinect的卒中风患者康复训练与评估方法及系统 |
| CN114366556A (zh) * | 2021-12-31 | 2022-04-19 | 华南理工大学 | 一种面向下肢康复的多模式训练控制系统及方法 |
| CN115798680A (zh) * | 2023-02-06 | 2023-03-14 | 深圳市美林医疗器械科技有限公司 | 一种用于心脏康复的肢体训练系统、方法 |
| CN116434946A (zh) * | 2023-04-07 | 2023-07-14 | 重庆医科大学附属第一医院 | 一种髋关节置换手术后的患者康复评估方法、系统及设备 |
| CN116612891A (zh) * | 2023-07-14 | 2023-08-18 | 营动智能技术(山东)有限公司 | 一种慢性病患者数据处理系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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