CN117251484B - 一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法、装置及电子设备 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法、装置及电子设备。其中所述方法包括,接收目标操作对象颈部形态信息;基于目标操作对象颈部形态信息采集第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据至少包括牵引力大小‑牵引位移‑时间数据,从仰卧拔伸牵引手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据;计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度。本发明能够精准有效得到仰卧拔伸牵引手法两种类型操作者手法数据差异,实现了手法传承中自动、准确、客观的检测评价。

Description

一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法、装置及电子设备
技术领域
本发明涉及医学数据检测评估技术领域,尤其涉及一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法、装置及电子设备。
背景技术
随着生活水平提升,现代工作生活节奏加速,人体亚健康状态中肩颈劳损等生理疾病越发普遍,对肩颈康复治疗需求日益旺盛,在肩颈康复的各种方法中,传统中医手法尤其是经典手法的疗效是不可替代的,
仰卧顺势拔伸牵引法已在临床运用十余载。该法在治疗颈椎疾病尤其是中老年人的重症神经根型颈椎病上效果尤为显著,相比其他保守治疗方法起效更快,效果更为持久,有效降低手术率。然而该仰卧拔伸牵引手法特殊性带来的手法数据复杂多变,加之人体模型仿真难度较大,研究检测工作困难重重,尤其是围绕手法评估要求所进行的检索数据精准度及评估方法迟迟没有实现技术突破,无法在实际医学领域产生有效应用。同时当前人体模型器具辅助手法应用中,大多数技术仍围绕在整体框架设计,无法实现针对某一种特殊手法精准的数据检测以及评估。
发明内容
基于以上现有技术的不足,本发明提供一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法、装置及电子设备。能够改善上述不足。
作为本发明的一方面,本发明提供一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,其中,所述仰卧拔伸牵引手法检测评估方法包括,
接收目标操作对象颈部形态信息;
基于目标操作对象颈部形态信息采集第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据至少包括牵引力大小-牵引位移-时间数据,所述牵引力大小-牵引位移-时间数据由颈部仿生模块通过检测在颈部牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述颈部仿生模块施加的牵引力度获取,所述颈部仿生模块中设有耦合的第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元,所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元用于拟合操作对象的颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势;
从仰卧拔伸牵引手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据;
计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度。
优选的,本发明第一方面提供的一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法中,所述目标操作对象颈部形态信息,至少包括:目标操作对象颈部状态类型;所述颈部状态类型至少包括根痛型神经根颈椎态、麻木型神经根颈椎态、萎缩型神经根颈椎态。
优选的,本发明第一方面提供的一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法中所述仰卧拔伸牵引手法数据库由如下方式建立:
采集预设数量的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,建立仰卧拔伸牵引手法数据库,所述第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据包括牵引力大小-牵引位移-时间数据。
优选的,本发明第一方面提供的一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法中,所述采集预设数量的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,具体包括,通过第二类型操作者双手带着的手法采集手套采集第二类型操作者对至少三种颈部状态类型对应的仰卧拔伸牵引手法操作时的仰卧拔伸牵引手法数据,所述手法采集手套至少包括6个的纽扣式压力传感器、信号处理电路、无线通信器,第二类型操作者的力学数据通过压力传感器收集,经过传感器信号预处理算法处理后被获取。
优选的,本发明第一方面提供的一项所述仰卧拔伸牵引手法检测评估方法中,所述牵引力大小-牵引位移-时间数据具体包括两条曲线数据,其中第一曲线为牵引力大小与时间的曲线,第二曲线为牵引位移与时间的曲线;
所述计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度,具体包括,确定预设数量的采样时间点,获取所述预设数量的采样时间点对应的第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据和所述预设数量的采样时间点对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据,所述采样数据包括对所述第一曲线对应所述预设数量的采样时间点下的牵引力大小以及对所述第二曲线对应所述预设数量采样点下的牵引力位移,将所述采样数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据中所述预设数量的采样时间点下对应的采样数据进行比对,根据比对结果确定所述匹配度。
优选的,本发明第一方面提供的一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法中,所述根据比对结果确定所述匹配度,具体包括,确定每一个第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据与对应采样时间点下的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据之间的差值,计算每一个所述差值与所述对应采样时间点下的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据之间的比例,确定匹配度;所述匹配度的数量与采样时间点数量相同。
优选的,本发明第一方面提供的一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法中,所述方法还包括,根据所述匹配度计算第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法评级信息。所述手法评级包括,不合格、合格、良好、优秀。
优选的,本发明第一方面提供的一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法中,所述根据所述匹配度计算第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法评级信息,具体包括,根据每个采样时间点对应的匹配度,以及预设的每个采样时间点的数据权重,计算综合匹配度,根据所述综合匹配度确定所述手法评级。
在本发明的另外一个实施例中,本发明还提供了仰卧拔伸牵引手法检测评估装置,具体包括:
接收单元,用于接收目标操作对象颈部形态信息
采集单元,用于基于目标操作对象颈部形态信息采集第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据至少包括牵引力大小-牵引位移-时间数据,所述牵引力大小-牵引位移-时间数据由颈部仿生模块通过检测在颈部牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述颈部仿生模块施加的牵引力度获取,所述颈部仿生模块中设有耦合的第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元,所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元用于拟合操作对象的颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势;
选取单元,用于从仰卧拔伸牵引手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据;
第一计算单元,用于计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度。
另外一个实施例中,本发明还提供了一种电子设备,包括:处理器和存储器;其中,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序适于由处理器加载并执行上述任一项仰卧拔伸牵引手法检测评估方法的步骤。
本发明提供的仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,在理清仰卧拔伸核心手法发力位置、角度、大小等信息基础上,通过创新性设计的颈部仿生模块单一围绕牵引手法的精准测量,并选取牵引力大小-位置-时间数据来表达手法,能够以较小的数据量精准代表仰卧拔伸牵引手法表示和评价中所需的信息,保证了数据采集过程和处理过程的效率的同时,能够得到精准结果的双重需求。进一步采集到第二操作者仰卧拔伸牵引手法数据并形成手法数据库后,再从仰卧拔伸牵引手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,通过对第一曲线、第二曲线进行预设数量采样点采样,采样点比对计算,匹配权重影响因素综合计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度,根据匹配度计算第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法级别信息,能够精准有效得到两种类型操作者手法数据差异,实现了手法数据检测评估中自动、准确、客观性,能够成为实际医学数据检测中能够有效应用的检测评估方法。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本发明的一部分,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1为本发明实施例1一种仰卧拔伸牵引手法检测方法流程图;
图2.1为本发明实施例1中仰卧拔伸牵引手法检测中颈部仿生模块的结构示意图;
图2.2为本发明实施例1提供的头颈仿生操作装置的安装限位架构的立体图;
图2.3为本发明实施例1提供的头颈仿生操作装置的第一级刚度动态调节单元的立体图;
图2.4为本发明实施例1提供的头颈仿生操作装置的第二级刚度动态调节单元在仰视方向上的立体图;
图3为本发明实施例2一种仰卧拔伸牵引手法检测方法流程图;
图4为本发明实施例3一种仰卧拔伸牵引手法检测装置示意图;
图5为本发明实施例4一种电子设备结构示意图。
具体实施方式
以下结合说明书附图对本发明的优选实施例进行说明,应当理解,此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明,并不用于限定本发明,并且在不冲突的情况下,本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
颈椎病是骨科常见病、多发病,严重危害国民的健康,中医手法是其有效的治疗手段之一。“仰卧顺势拔伸牵引法”具有操作简便、疗效确切,患者依从性好等优势。但该手法作为技巧性强的医疗技术,手法特殊性造成了手法检测和评估的困难,也就成为本领域手法数据检测评估、推广过程中亟待解决的问题。
当前手法检测评估设备通常是通过建立人体模型,即通过硅胶等材料建立人体某些部位的形体结构,然后在人体仿生结构中辅助传感器在固定部位上完成手法数据采集,但由于仅仅通过硅胶等材料只能对人体结构表面建立仿生,但内部关节的仿生并不能够做到,尤其是在包括了人体骨头和表皮引起的复杂刚度数据的仿真以及对应手法数据检测,因此在手法检测评估过程中仿生人体结构无法根据外部施力进行相应跟随反馈仿生,进而造成手法培训的真实度不强,手法数据检测也没法做到真实准确。如CN202102629U公开了按摩数据采集系统装置经过数据采集装置,把获取到的按摩数据快速地传到计算机上后,计算机启动按摩数据处理模块来处理收到的按摩数据,并把手法用力的大小程度、作用方向、作用形式、持续时间和作用频率和作用面积等信息提取出来,然后把信息与预先存储在专家数据库中的按摩手法参数模型进行比对评估,最终将评估结果以声音形式进行输出,使视障者可以听到评估结果,并对评估的正确结果加以确认,错误的手法加以纠正。但当前现有技术均较为笼统给出一些通用传感器的设计方式,具体采用什么样的仿生结构,传感器怎么设置,手法发力过程中仿生装置如何跟随变化、力量如何测量、表达,以及如何进行数据处理和精准比对评价,这些问题均没有考虑实际手法、手法数据比对的精准性,人体骨骼尤其是颈椎关节连接与传动的特殊性。
仰卧拔伸牵引手法在施力点,拔伸角度和力量上相对单一,但对精准度以及患者颈椎状态筋骨模型上有着非常高的要求,目前现有技术人体仿生模型以及传感器设计上,尤其是采集数据的处理和评估上,现有技术中对于神经根精准状态的仰卧拔伸牵引手法的模拟仿生以及评价在实际应用场景仍然是不可用的。
为了能够结合仰卧拔伸人体颈椎仿生反馈,实现对应仰卧拔伸牵引手法特点的手法数据精准检测,进而实现手法数据评估的实用功能,如附图1所示,本发明实施例1提供一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,其中,所述仰卧拔伸牵引手法检测评估方法包括,
S101:接收目标操作对象颈部形态信息。
本发明实施例中目标操作对象为人体仿生装置,可以为包括了全部人体部位完整人体仿生模型,也可以为只模拟了部分人体部位的仿生模型装置。本发明实施例中人体仿生装置至少包括能够实现在受到外部施力后仿生真实人体的骨骼、关节等形态变化和响应反馈,同时通过相关人体仿生结构中设置的传感器和测量部件实现相关手法数据测量功能。
由于不同颈部形态信息对应不同神经根型颈椎状态,进而会对应不同的仰卧拔伸牵引手法,本发明实施例中目标操作对象的颈部形态信息的确定,是基于检测评估仰卧拔伸牵引手法所对应的不同神经根型颈椎状态来选择确定的,实际应用中,根据使用者需要进行操作和检测评估的手法类型所对应的神经根型颈椎状态来确定颈部形态信息。
所述目标操作对象颈部形态信息,至少包括:目标操作对象颈部状态类型;所述颈部状态类型至少包括根痛型神经根颈椎态、麻木型神经根颈椎态、萎缩型神经根颈椎态。
S103:基于目标操作对象颈部形态信息采集第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据至少包括牵引力大小-牵引位移-时间数据,所述牵引力大小-牵引位移-时间数据由颈部仿生模块通过监测在颈部牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述颈部仿生模块施加的牵引力度获取,所述颈部仿生模块中设有耦合的第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元,所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元用于拟合操作对象的颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势。
本发明实施例1中人体仿生装置至少包括颈部仿生模块,所述颈部仿生模块中设有耦合的第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元,所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元用于拟合操作对象的颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势。
本发明实施例中第一类型操作者可以为待测量评估手法能力或状态的学习者。需要说明的是,本发明实施例中仰卧拔伸牵引手法检测方法,可以在学习过程中对第一类型操作者的动态手法进行实时检测,方便学习、训练阶段及时了解手法信息和调整正确手法,也可以用在测试评估阶段,实时信息并不展示给手法操作者,而在手法操作完成时,基于检测方法进行手法结果的评价。
本发明实施例1中基于目标操作对象颈部形态信息采集第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据中,所述第一类型操作者针对所述目标操作对象,即颈部仿生模块采集的仰卧拔伸牵引手法是和所述目标操作对象颈部形态信息关联的。例如,面对较重神经根型颈椎病手法在角度和力度均需要稍小,即不同颈部形态信息对应的操作手法需要适当调整。另外本发明实施例中一种优选实施例,每次第一类型操作者进行仰卧拔伸牵引手法操作前,需要根据实际要进行操作手法对应的人体的颈椎状态,确定颈部形态信息,并进行人体仿真装置的初始状态设置。
本发明实施例中设置所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据至少包括牵引力大小-牵引位移-时间数据,是基于仰卧拔伸牵引手法中最核心的是操作者一手托举受试者颈枕部,以拇指及其余四指在两侧夹紧,另一手食中环尾四指并拢后扶住受试者下颌,两手协同发力,向头部方向牵引,要求发力均匀且持续,即其针对拔伸手法中最重要的牵引力通过其位置和大小来表达,选择牵引力大小-牵引位移-时间数据能够以较少的数据精准反应拔伸手法与标准手法之间差别,因此减少了手法检测中的复杂度,保证了精准度,进而能够在实际应用中对仰卧拔伸牵引手法数据检测和评价中普及使用。本发明实施中所述牵引力大小-牵引位移-时间数据由颈部仿生模块通过监测在牵引变化过程中颈部发生的牵引延展量以及操作人员对所述头部仿生模块施加的牵引力度获取。
参见附图2.1-附图2.4为本发明实施例包括了颈部仿生模块的一种人体仿生装置结构示意图。
本发明实施例中,人体仿生装置包括头部仿生模块(1)以及颈部仿生模块(2);
所述头部仿生模块(1)连接所述颈部仿生模块(2);所述颈部仿生模块(2)中设有耦合的第一级刚度动态调节单元(24)以及第二级刚度动态调节单元(25);
在操作人员对所述仰卧前屈拔伸牵引手法的操作模拟装置进行操作时:
所述头部仿生模块(1)用于模拟操作对象头部反馈到操作人员的作用力,测量操作人员对所述头部仿生模块(1)施加的旋转角度;
所述颈部仿生模块(2)用于模拟操作对象颈部的牵引变化过程,监测在所述牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述头部仿生模块(1)施加的牵引力度;
所述第一级刚度动态调节单元(24)以及第二级刚度动态调节单元(25)用于拟合操作对象的颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势。
需要说明的是,所述颈部仿生模块(2)还包括依序连接的头颈连接结构(21)、力传感器(22)以及牵引位移部件(23);
所述头颈连接结构(21)的另一端连接所述头部仿生模块(1);所述力传感器(22)用于测量操作人员对所述头部仿生模块(1)施加的牵引力度;所述牵引位移部件(23)的位移受限于所述第一级刚度动态调节单元(24)以及第二级刚度动态调节单元(25)。
需要说明的是,所述颈部仿生模块(2)还包括安装限位架构(27);所述安装限位架构(27)包括安装框体(271)、第一限位滑杆(272)以及第二限位滑杆(273);
所述第一限位滑杆(272)连接所述安装框体(271)的上下两侧;所述第二限位滑杆(273)设于所述第一限位滑杆(272)之间,与所述第一限位滑杆(272)垂直,连接所述安装框体(271)的左右两侧;
所述头颈连接结构(21)安装在所述第二限位滑杆(273),可移动地穿设于所述安装框体(271)的右侧;
所述牵引位移部件(23)安装在所述第二限位滑杆(273);
所述第一级刚度动态调节单元(24)安装在所述安装框体(271)上下两侧以及所述第一限位滑杆(272);
所述第二级刚度动态调节单元(25)安装在所述安装框体(271)的左侧以及所述第二限位滑杆(273)。
其中,所述第一级刚度动态调节单元(24)包括对称设于所述安装限位架构(27)上下两侧的第一级弹簧组件(244)以及滚轴(245);
所述第一级弹簧组件(244)安装在所述第一限位滑杆(272);所述滚轴(245)安装在所述第一级弹簧组件(244)的内端,分别抵住所述牵引位移部件(23)的上下两侧。所述第二级刚度动态调节单元(25)包括电动推杆(251)以及第二级弹簧组件;所述第二级弹簧组件包括压板(252)、牵引传动板(253)以及连接杆(254);所述压板(252)与所述牵引传动板(253)之间连接有弹簧;所述电动推杆(251)安装在所述安装框体(271)的左侧;所述压板(252)与所述牵引传动板(253)安装在所述第二限位滑杆(273);所述电动推杆(251)的伸缩端连接所述压板(252);所述连接杆(254)可移动地穿设于所述压板(252),所述连接杆(254)的一端连接所述牵引传动板(253),另一端连接所述牵引位移部件(23)。
其中,所述颈部仿生模块(2)还包括第一直线位移传感器(26);所述第一直线位移传感器(26)与所述牵引传动板(253)传动连接,用于测量所述牵引位移部件(23)的位移情况,以所述第一直线位移传感器(26)的测量结果作为所述牵引延展量。所述第二级刚度动态调节单元(25)还包括第二直线位移传感器(255);所述第二直线位移传感器(255)与所述压板(252)传动连接,用于测量所述压板(252)与所述牵引传动板(253)之间的距离。
本发明实施例中人体仿生装置机器包括的颈部仿生模块结构,不仅以刚度作为复现人体颈部信息、模拟颈部在仰卧拔伸牵引手法变化过程的切入点,还通过在颈部仿生模块中设置两级耦合的刚度动态调节单元,在仰卧前屈拔伸牵引手法操作过程中,对颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势进行拟合;本装置能够精准地提供操作人员在对操作对象使用仰卧前屈拔伸牵引手法时操作对象人体组织的力学反馈,采集操作数据用于进行评估,从而帮助提升仰卧前屈拔伸牵引手法质量的一致性。
S105:从仰卧拔伸牵引手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据;
所述第二类型操作者为能够按照标准的仰卧拔伸牵引手法提前采集录入的专家手法,作为本发明实施例中一种最优选实施方式,采用林定坤教授为第二类型操作者,其他实施方式中也可以设置能够熟练按照标准仰卧拔伸牵引手法进行实施的操作者均可以作为第二类型操作者。
需要说明的是,第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的采集可以通过本发明实施例中包含了所述颈部仿生模块的人体仿生装置采集,也可以通过带有传感器的手套进行采集,所述手法采集手套至少包括6个的纽扣式压力传感器、信号处理电路、无线通信器,第一类型操作盒的力学数据通过压力传感器收集,经过传感器信号预处理算法处理后获取。一种实施方式中,所述纽扣式压力传感器可以设置在手掌及五个手指的位置。
所述仰卧拔伸牵引手法数据库为第二类型操作者针对不同颈部形态信息按照标准仰卧拔伸牵引手法进行操作采取和录入的手法数据,至少包括牵引力大小-牵引位移-时间数据。步骤S105根据与第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法一致的目标操作对象颈部形态信息从数据库中选取标准的第二操作类型手法数据,为后续评估过程提供了评价依据。
S107:计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度。
在获取了针对同一目标操作者对象颈部形态信息的第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,以及第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据后,通过步骤S107计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度。本发明实施例一种优选的方式中,所述匹配度可以是对第一类型操作者和第二类型操作者手法数据曲线重合度表示,也可以是通过对第一类型操作者和第二类型操作者手法数据曲线采样后的采样点之间的数值差进行表示。
本发明实施例中基于所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度,一方面能够在第一类型操作者学习过程中根据匹配度进行实施调整和修正,进而提高学习效果,另外一方面教学培训中也能够实现自动化,精准地在对多个第一类型操作者的评价中,比如考试,定级等评价,根据匹配度以客观标准进行评价,对在经典手法的扩大应用中发挥了巨大作用。
附图3为本发明实施例2一种仰卧拔伸牵引手法检测方法流程图,具体包括
S201:采集预设数量的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,建立仰卧拔伸牵引手法数据库,所述第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据包括牵引力大小-牵引位移-时间数据。
本发明实施例中,一种实现方式是,所述采集预设数量的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,通过第二类型操作者双手带着的手法采集手套采集第二类型操作者对至少三种颈部状态类型对应的仰卧拔伸牵引手法操作时的仰卧拔伸牵引手法数据,所述手法采集手套至少包括6个的纽扣式压力传感器、信号处理电路、无线通信器,第二类型操作者的力学数据通过压力传感器收集,经过传感器信号预处理算法处理后被获取。
另外一种实现方式是,所述采集预设数量的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,包括通过实施例1中人体仿生装置所述颈部仿生模块采集第二类型操作者对至少三种颈部状态类型对应的仰卧拔伸牵引手法操作时的仰卧拔伸牵引手法数据。
S201中所述预设数量可以根据仰卧拔伸牵引手法中颈部形态信息种类复杂度、第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据采集精准度,第二类型操作者专业程度等因素由本领域技术人员自行选择设置,以满足较为精准的反映仰卧拔伸牵引手法标准数据,能够为后续手法检测评估提供基础对比依据为要求。
步骤S203:接收目标操作对象颈部形态信息,所述目标操作对象颈部形态信息,至少包括:目标操作对象颈部状态类型;所述颈部状态类型至少包括根痛型神经根颈椎态、麻木型神经根颈椎态、萎缩型神经根颈椎态。
步骤S205:基于目标操作对象颈部形态信息采集第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据至少包括牵引力大小-牵引位移-时间数据。
本发明实施例中所述牵引力大小-牵引位移-时间数据由实施例1中颈部仿生模块通过监测在所述牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述头部仿生模块施加的牵引力度获取,所述颈部仿生模块中设有耦合的第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元,所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元用于拟合操作对象的颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势;
本发明实施例中,所述牵引力大小-牵引位移-时间数据具体包括两条曲线数据,其中第一曲线为牵引力大小与时间的曲线,第二曲线为牵引位移与时间的曲线。
步骤S207:从仰卧拔伸牵引手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据。
步骤S209:确定预设数量的采样时间点,获取所述预设数量的采样时间点对应的所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据和所述预设数量的采样时间点对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据。
本发明实施例中,所述采样数据包括对所述第一曲线对应所述预设数量的采样时间点下的牵引力大小以及对所述第二曲线对应所述预设数量采样点下的牵引力位移。
S211:确定每一个第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据与对应采样时间点下的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据之间的差值,计算每一个所述差值与所述对应采样时间点下的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据之间的比例,确定匹配度。所述匹配度的数量与采样时间点数量相同。
S213:根据所述匹配度计算第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法评级信息。
一种优选的实施方式中,本发明实施例中,所述根据所述匹配度计算第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法评级信息,具体包括,根据每个采样时间点对应的匹配度,以及预设的每个采样时间点的数据权重,计算综合匹配度,根据所述综合匹配度确定所述手法评级。
需要说明的是,本发明各个采样时间点的数据权重,可以根据仰卧拔伸牵引标准手法中对颈椎状态影响效果较大的时间点匹配较多权重的原则进行,比如手法刚开始时间点,或者手法开始5分钟后的时间点等。本发明实施例中,所述手法评级包括,不合格、合格、良好、优秀。
本发明提供的仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,在理清仰卧拔伸核心手法发力位置、角度、大小等信息基础上,通过创新性设计的颈部仿生模块单一围绕牵引手法的精准测量,并选取牵引力大小-位置-时间数据来表达手法,能够以较小的数据量精准代表仰卧拔伸牵引手法表示和评价中所需的信息,保证了数据采集过程和处理过程的效率的同时,能够得到精准结果的双重需求。进一步采集到第二操作者仰卧拔伸牵引手法数据并形成手法数据库后,再从仰卧拔伸牵引手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,通过对第一曲线、第二曲线进行预设数量采样,采样点比对计算,匹配权重影响因素综合计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度,根据匹配度计算第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法级别信息,能够精准有效得到两种类型操作者手法数据差异,实现了手法数据检测评估中自动、准确、客观性,能够成为实际医学数据检测中能够有效应用的检测评估方法。
如附图4所示,本发明第三实施例提供一种仰卧拔伸牵引手法检测评估装置,具体包括,接收单元301,用于接收目标操作对象颈部形态信息;
采集单元303,用于基于目标操作对象颈部形态信息采集第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,所述第一类型操作者仰卧拔伸手法数据至少包括牵引力大小-牵引位移-时间数据所述牵引力大小-牵引位移-时间数据由颈部仿生模块通过检测在所述牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述头部仿生模块施加的牵引力度获取,所述颈部仿生模块中设有耦合的第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元,所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元用于拟合操作对象的颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势;
选取单元305,用于从仰卧拔伸手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸手法数据;
第一计算单元307,用于计算所述第一类型操作者仰卧拔伸手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸手法数据的匹配度。
一种优选的实施方式中,所述计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸手法数据的匹配度,具体包括,确定预设数量的采样时间点,获取所述预设数量的采样时间点对应的所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据和所述预设数量的采样时间点对应的第二类型操作者仰卧拔伸手法采样数据,所述采样数据包括对所述第一曲线对应所述预设数量的采样时间点下的牵引力大小以及对所述第二曲线对应所述预设数量采样点下的牵引力位移,将所述采样数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸手法数据中所述预设数量的采样时间点下对应的采样数据进行比对,根据比对结果确定所述匹配度。
本发明实施例中,一种优选的实施方式中,所述根据比对结果确定所述匹配度,具体包括,确定每一个第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据与对应采样时间点下的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据之间的差值,计算每一个所述差值与所述对应采样时间点下的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据之间的比例,确定匹配度;所述匹配度的数量与采样时间点数量相同。
本发明实施例中,一种优选的实施方式,本发明实施例中仰卧拔伸牵引手法检测评估装置还包括
第二计算单元309,根据所述匹配度计算第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法评级信息,所述手法评级包括不合格、合格、良好、优秀。
需要说明的是,本发明实施例中,所述根据所述匹配度计算第一类型操作者仰卧拔伸手法评级信息,具体包括,根据每个采样时间点对应的匹配度,以及预设的每个采样时间点的数据权重,计算综合匹配度,根据所述综合匹配度确定所述手法评级。
本发明实施例中各个单元实现功能和仰卧手法检测在实施例1和实施例2中已经全面地公开的内容部分,此处不再重复描述。
附图5示例了一种本发明实施例4中电子设备结构示意图,如图5所示,该电子设备500可以包括:处理器(processor)510、通信接口(Communications Interface)520、存储器(memory)530和通信总线540,其中,处理器510,通信接口520,存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。处理器510可以调用存储器530中的逻辑指令,以执行本发明一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,该方法包括:
接收目标操作对象颈部形态信息;
基于目标操作对象颈部形态信息采集第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,所述第一类型操作者仰卧拔伸手法数据至少包括牵引力大小-牵引位移-时间数据,所述牵引力大小-牵引位移-时间数据由颈部仿生模块通过检测在所述牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述头部仿生模块施加的牵引力度获取,所述颈部仿生模块中设有耦合的第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元,所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元用于拟合操作对象的颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势;
从仰卧拔伸手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据;
计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度。
此外,上述的存储器530中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术作出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下,即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述,本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件。基于这样的理解,上述技术方案本质上或者说对现有技术作出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,如ROM/RAM、磁碟、光盘等,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,其特征在于,所述方法包括,
接收目标操作对象颈部形态信息;
基于目标操作对象颈部形态信息采集第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据至少包括牵引力大小-牵引位移-时间数据所述牵引力大小-牵引位移-时间数据由人体仿生装置中的颈部仿生模块通过检测在颈部牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述颈部仿生模块施加的牵引力度获取,所述颈部仿生模块用于模拟操作对象颈部的牵引变化过程,监测在所述牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述头部仿生模块施加的牵引力度;所述颈部仿生模块中设有耦合的第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元,所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元用于拟合操作对象的颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势;其中,人体仿生装置包括头部仿生模块以及颈部仿生模块,所述颈部仿生模块还包括依序连接的头颈连接结构、力传感器以及牵引位移部件,所述头颈连接结构的另一端连接人体仿生装置的头部仿生模块;所述力传感器用于测量操作人员对所述头部仿生模块施加的牵引力度;所述牵引位移部件的位移受限于所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元;
从仰卧拔伸牵引手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据;
计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度
2.如权利要求1所述的仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,其特征在于,所述目标操作对象颈部形态信息,至少包括:目标操作对象颈部状态类型;所述颈部状态类型至少包括根痛型神经根颈椎态、麻木型神经根颈椎态、萎缩型神经根颈椎态。
3.如权利要求2所述的仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,其特征在于,所述仰卧拔伸牵引手法数据库由如下方式建立:
采集预设数量的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,建立仰卧拔伸牵引手法数据库,所述第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据包括牵引力大小-牵引位移-时间数据。
4.如权利要求3所述的仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,其特征在于,所述采集预设数量的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,具体包括,通过第二类型操作者双手带着的手法采集手套采集第二类型操作者对至少三种颈部状态类型对应的仰卧拔伸牵引手法操作时的仰卧拔伸牵引手法数据,所述手法采集手套至少包括6个的纽扣式压力传感器、信号处理电路、无线通信器,第二类型操作者的力学数据通过压力传感器收集,经过传感器信号预处理算法处理后被获取。
5.如权利要求1-4任一项所述仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,其特征在于,所述牵引力大小-牵引位移-时间数据具体包括两条曲线数据,其中第一曲线为牵引力大小与时间的曲线,第二曲线为牵引位移与时间的曲线;
所述计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度,具体包括,确定预设数量的采样时间点,获取所述预设数量的采样时间点对应的第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据和所述预设数量的采样时间点对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据,所述采样数据包括对所述第一曲线对应所述预设数量的采样时间点下的牵引力大小以及对所述第二曲线对应所述预设数量采样点下的牵引力位移,将所述采样数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据中所述预设数量的采样时间点下对应的采样数据进行比对,根据比对结果确定所述匹配度。
6.如权利要求5所述的仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,其特征在于,所述根据比对结果确定所述匹配度,具体包括,确定每一个第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据与对应采样时间点下的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据之间的差值,计算每一个所述差值与所述对应采样时间点下的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法采样数据之间的比例,确定匹配度;所述匹配度的数量与采样时间点数量相同。
7.如权利要求6所述的仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,其特征在于,所述方法还包括,根据所述匹配度计算第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法评级信息,所述手法评级包括,不合格、合格、良好、优秀。
8.如权利要求7所述的仰卧拔伸牵引手法检测评估方法,其特征在于,所述根据所述匹配度计算第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法评级信息,具体包括,根据每个采样时间点对应的匹配度,以及预设的每个采样时间点的数据权重,计算综合匹配度,根据所述综合匹配度确定所述手法评级。
9.一种仰卧拔伸牵引手法检测评估装置,其特征在于,具体包括:
接收单元,用于接收目标操作对象颈部形态信息
采集单元,用于基于目标操作对象颈部形态信息采集第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据,所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据至少包括牵引力大小-牵引位移-时间数据所述牵引力大小-牵引位移-时间数据由人体仿生装置中的颈部仿生模块通过检测在颈部牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述颈部仿生模块施加的牵引力度获取,所述颈部仿生模块用于模拟操作对象颈部的牵引变化过程,监测在所述牵引变化过程中发生的牵引延展量以及操作人员对所述头部仿生模块施加的牵引力度;所述颈部仿生模块中设有耦合的第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元,所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元用于拟合操作对象的颈椎与颈部软组织共同表征的颈部非线性非平滑刚度变化趋势;其中,人体仿生装置包括头部仿生模块以及颈部仿生模块,所述颈部仿生模块还包括依序连接的头颈连接结构、力传感器以及牵引位移部件,所述头颈连接结构的另一端连接人体仿生装置的头部仿生模块;所述力传感器用于测量操作人员对所述头部仿生模块施加的牵引力度;所述牵引位移部件的位移受限于所述第一级刚度动态调节单元以及第二级刚度动态调节单元;
选取单元,用于从仰卧拔伸牵引手法数据库中选取所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据;
第一计算单元,用于计算所述第一类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据与所述目标操作对象颈部形态信息对应的第二类型操作者仰卧拔伸牵引手法数据的匹配度。
10.一种电子设备,包括:处理器和存储器;其中,所述存储器存储有计算机程序,所述计算机程序适于由处理器加载并执行如权利要求1-8任一项的方法步骤。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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CN115394146A (zh) * 2022-09-22 2022-11-25 中国中医科学院望京医院(中国中医科学院骨伤科研究所) 面向旋提手法培训的人体颈椎模拟装置及教学机器人
CN115469752A (zh) * 2022-11-14 2022-12-13 中国中医科学院望京医院(中国中医科学院骨伤科研究所) 摇拔戳手法操作的评估系统

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018133029A1 (zh) * 2017-01-20 2018-07-26 无限极(中国)有限公司 一种青少年枕生物力学性能分析及设计优化方法及装置
CN115394146A (zh) * 2022-09-22 2022-11-25 中国中医科学院望京医院(中国中医科学院骨伤科研究所) 面向旋提手法培训的人体颈椎模拟装置及教学机器人
CN115469752A (zh) * 2022-11-14 2022-12-13 中国中医科学院望京医院(中国中医科学院骨伤科研究所) 摇拔戳手法操作的评估系统

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