CN117370878B - 一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及振动信号测量技术领域，具体为一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法及系统，包括以下步骤：基于脊柱关节的振动信号，采用信号捕捉与滤波处理算法，进行数据捕捉，并通过高通滤波去除噪声，生成预处理后的振动数据。本发明中，通过信号捕捉与滤波处理算法，有效去除噪声，提升数据质量，为分析提供精准输入，深度神经网络学习算法增强特征识别精度和效率，精确识别振动模式，模式识别与分类算法精准提取并分类振动特征，三维映射与可视化算法将数据转化为脊柱三维视觉模型，增强结果解释性，振动分析与定位算法结合人工智能预测分析，准确定位问题区域，预测脊柱健康趋势，为临床诊断治疗提供支持。

Description

一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法及系统
技术领域
本发明涉及振动信号测量技术领域，尤其涉及一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法及系统。
背景技术
振动信号测量技术领域专注于通过检测和分析物体或生物体产生的振动信号来获取信息。在医学和生物力学中，振动信号测量技术常用于监测和评估肌肉和骨骼系统的功能状态。这种技术通过检测特定部位的振动模式，可以帮助诊断各种疾病，例如骨质疏松、关节炎或肌肉退化。此外，还在物理治疗和康复中发挥着重要作用，用于监测治疗进展和评估治疗效果。
其中，基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法是一种利用从脊柱关节振动信号中提取的信息来进行表皮定位的技术。此方法的目的是通过分析脊柱关节产生的振动信号，准确地定位人体表皮上的特定点或区域。这种定位用于医疗诊断、治疗计划的制定，或在物理治疗和康复过程中跟踪和评估肌肉和骨骼的健康状况。通过精确地定位表皮上的特定点，可以更有效地进行针对性治疗，如按摩、针灸或局部药物治疗。通常通过使用高灵敏度的传感器来实现，这些传感器能够捕捉到脊柱关节在运动或承受压力时产生的微小振动。收集到的振动数据随后通过专门的分析软件进行处理和解析，以确定振动信号的确切来源和特性。这涉及到复杂的信号处理技术，如频率分析、波形解析和模式识别。这些信息被用于指导医疗专业人员对特定的表皮区域进行准确的评估和治疗。
传统的脊柱关节振动分析方法存在几个明显的不足。首先，传统方法缺乏高效的特征学习和模式识别能力，使得识别过程既耗时又低效，难以适应复杂多变的振动模式。传统方法在振动信号的分类和特征提取上也不够精准，会导致错误的诊断和分析。通常缺乏将分析结果直观展现的能力，这降低了结果的可解释性和临床应用价值。传统方法在预测脊柱的健康趋势方面通常能力有限，这在预防和早期干预方面构成了重大缺陷。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法及系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，包括以下步骤：
S1：基于脊柱关节的振动信号，采用信号捕捉与滤波处理算法，进行数据捕捉，并通过高通滤波去除噪声，生成预处理后的振动数据；
S2：基于所述预处理后的振动数据，采用深度神经网络学习算法进行特征学习和模式识别，生成训练好的振动识别模型；
S3：基于所述训练好的振动识别模型，采用模式识别与分类算法对振动信号进行特征提取和状态分类，生成分类后的振动特征数据；
S4：基于所述分类后的振动特征数据，采用三维映射与可视化算法将数据转化为脊柱的三维视觉模型，生成脊柱的三维振动模型；
S5：基于所述脊柱的三维振动模型，采用振动分析与定位算法分析振动模式并定位问题区域，生成问题区域定位报告；
S6：基于所述问题区域定位报告，采用人工智能预测分析算法对脊柱健康趋势进行预测分析，生成健康趋势预测报告。
作为本发明的进一步方案，所述预处理后的振动数据包括滤除噪声和非关键频率成分的清洁信号，所述训练好的振动识别模型用于识别差异化健康状况下振动信号的特征模式，所述分类后的振动特征数据具体指按健康和异常状态分类的振动特征，所述脊柱的三维振动模型具体为脊柱结构和振动特征的三维视觉表示，所述问题区域定位报告包括脊柱的潜在问题区域及其振动特征的分析结果，所述健康趋势预测报告具体为脊柱疾病的未来时间段内发展趋势和潜在风险评估。
作为本发明的进一步方案，基于脊柱关节的振动信号，采用信号捕捉与滤波处理算法，进行数据捕捉，并通过高通滤波去除噪声，生成预处理后的振动数据的步骤具体为：
S101：基于所述脊柱关节的振动信号，采用时间域采集算法进行信号捕捉，生成原始振动信号数据；
S102：基于所述原始振动信号数据，采用数据归一化处理算法进行信号预处理，生成预处理信号数据；
S103：基于所述预处理信号数据，采用数字高通滤波算法去除低频噪声，生成高通滤波处理后的数据；
S104：基于所述高通滤波处理后的数据，进行数据合并和错误校正，生成预处理后的振动数据；
所述时间域采集算法具体包括信号采样、量化和编码，所述数据归一化处理算法具体包括信号放大、偏置校正和归一化，所述数字高通滤波算法具体为设置截止频率，过滤低于该频率的信号，所述数据合并和错误校正具体包括多通道数据融合和信号完整性检查。
作为本发明的进一步方案，基于所述预处理后的振动数据，采用深度神经网络学习算法进行特征学习和模式识别，生成训练好的振动识别模型的步骤具体为：
S201：基于所述预处理后的振动数据，采用频域特征提取算法进行特征提取，生成特征提取数据；
S202：基于所述特征提取数据，进行人工或半自动标注，生成标注后的训练数据；
S203：基于所述标注后的训练数据，采用深度神经网络构建技术建立模型，生成深度学习模型；
S204：基于所述深度学习模型，采用反向传播和优化算法进行模型训练和调优，生成训练好的振动识别模型；
所述频域特征提取算法具体为频谱分析和振动模式识别，所述人工或半自动标注具体为标识正常和异常振动特征，所述深度神经网络构建技术具体为设计多层神经网络结构和激活函数选择，所述反向传播和优化算法具体包括梯度下降、权重更新和过拟合预防。
作为本发明的进一步方案，基于所述训练好的振动识别模型，采用模式识别与分类算法对振动信号进行特征提取和状态分类，生成分类后的振动特征数据的步骤具体为：
S301：基于所述训练好的振动识别模型，采用时频分析和波形解码技术进行振动信号的特征提取，生成振动信号关键特征数据；
S302：基于所述振动信号关键特征数据，采用主成分分析算法和非线性动态建模进行特征优化，生成优化后的特征数据；
S303：基于所述优化后的特征数据，采用支持向量机分类算法和统计学习方法进行健康和异常状态的分类，生成状态分类数据；
S304：基于所述状态分类数据，采用数据融合技术进行数据整合，生成分类后的振动特征数据；
所述时频分析技术包括小波变换用于分离信号的差异化频率成分，所述波形解码技术基于振动波形的形状识别和模式解析，所述主成分分析算法用于降低数据维度和提取主要特征，所述非线性动态建模包括混沌理论分析识别复杂的动态变化和相空间重构，所述支持向量机分类算法用于建立区分不同状态的高效分类模型，所述统计学习方法包括贝叶斯分类器和决策树，用于基于概率论和决策逻辑对数据进行分析，所述数据融合技术包括信息融合用于合并多源数据和多维度数据整合用于统一差异化类型的数据表示。
作为本发明的进一步方案，基于所述分类后的振动特征数据，采用三维映射与可视化算法将数据转化为脊柱的三维视觉模型，生成脊柱的三维振动模型的步骤具体为：
S401：基于所述分类后的振动特征数据，采用计算几何和图形学算法，生成脊柱初始三维模型；
S402：基于所述脊柱初始三维模型，采用几何形态匹配技术将振动特征映射到三维模型上，生成特征映射后的三维模型；
S403：基于所述特征映射后的三维模型，采用高级渲染技术增强模型的可视化效果，生成优化的三维可视化模型；
S404：基于所述优化的三维可视化模型，进行细节调整和性能优化，验证模型的准确性和实用性，生成脊柱的三维振动模型；
所述计算几何技术包括多边形网格建模用于构建结构的三维表示，所述几何形态匹配技术包括特征点匹配，用于将数据点精确映射到模型的对应位置，所述高级渲染技术通过环境光遮蔽，提供光影效果。
作为本发明的进一步方案，基于所述脊柱的三维振动模型，采用振动分析与定位算法分析振动模式并定位问题区域，生成问题区域定位报告的步骤具体为：
S501：基于所述脊柱的三维模型数据，采用频谱分析算法，提取振动信号频谱特征，进行振动模式分析，并生成频谱特征数据；
S502：基于所述频谱特征数据，采用模式识别算法，分析异常振动模式，并生成异常振动模式识别报告；
S503：基于所述异常振动模式识别报告，采用波束成形技术，确定问题区域的初步位置，并生成问题区域初步定位信息；
S504：基于所述问题区域初步定位信息，采用成像技术，定位问题区域，并生成问题区域定位报告；
所述频谱分析具体为通过快速傅里叶变换提取振动信号的频率成分，所述模式识别具体为利用聚类和分类算法对振动模式进行识别，所述波束成形技术具体指利用多传感器的数据进行波前重构定位振动源，所述成像技术具体指利用图像处理和分析算法进行空间定位。
作为本发明的进一步方案，基于所述问题区域定位报告，采用人工智能预测分析算法对脊柱健康趋势进行预测分析，生成健康趋势预测报告的步骤具体为：
S601：基于所述问题区域定位报告，采用数据预处理技术，准备预测分析数据，并生成预处理后的数据集；
S602：基于所述预处理后的数据集，应用时间序列分析算法，分析健康趋势变化，并生成时间序列分析报告；
S603：基于所述时间序列分析报告，采用机器学习预测模型，预测未来时间段内健康趋势，并生成初步健康趋势预测；
S604：基于所述初步健康趋势预测，运用深度学习算法，优化预测结果，并生成健康趋势预测报告；
所述数据预处理包括数据清洗和归一化处理，所述时间序列分析具体为利用自回归模型或移动平均模型进行趋势预测，所述机器学习预测模型包括支持向量机和随机森林算法。
一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位系统，所述基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位系统用于执行上述基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，所述系统包括信号捕捉与预处理模块、特征学习与模型构建模块、振动信号分类模块、三维映射与可视化模块、振动分析与定位模块、健康趋势预测分析模块。
作为本发明的进一步方案，所述信号捕捉与预处理模块基于脊柱振动信号，采用时间域采集，进行数据归一化处理和高通滤波，生成预处理后的振动数据；
所述特征学习与模型构建模块基于预处理后的振动数据，采用频域特征提取，进行深度神经网络建模和训练，生成训练好的振动识别模型；
所述振动信号分类模块基于训练好的振动识别模型，采用时频分析和波形解码，进行特征优化和支持向量机分类，生成分类后的振动特征数据；
所述三维映射与可视化模块基于分类后的振动特征数据，采用计算几何和图形学算法，进行特征映射和模型渲染，生成脊柱的三维振动模型；
所述振动分析与定位模块基于脊柱的三维振动模型，采用频谱分析和模式识别，进行波束成形和成像定位，生成问题区域定位报告；
所述健康趋势预测分析模块基于问题区域定位报告，采用数据预处理和时间序列分析，进行机器学习预测和深度学习优化，生成健康趋势预测报告。
与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：
本发明中，通过信号捕捉与滤波处理算法，能有效去除噪声，提高数据质量，为后续分析提供更准确的输入。利用深度神经网络学习算法进行特征学习和模式识别，显著提高了识别精度和效率，能够更准确地识别出各种振动模式。通过模式识别与分类算法，能有效地提取振动特征并进行精确分类。采用三维映射与可视化算法，将数据直观地转化为脊柱的三维视觉模型，大大提高了结果的可解释性。应用振动分析与定位算法及人工智能预测分析算法，不仅能准确定位问题区域，还能预测脊柱的健康趋势，为临床诊断和治疗提供了有力支持。
附图说明
图1为本发明的工作流程示意图；
图2为本发明的S1细化流程图；
图3为本发明的S2细化流程图；
图4为本发明的S3细化流程图；
图5为本发明的S4细化流程图；
图6为本发明的S5细化流程图；
图7为本发明的S6细化流程图；
图8为本发明的系统流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”、“宽度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
实施例一：
请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，包括以下步骤：
S1：基于脊柱关节的振动信号，采用信号捕捉与滤波处理算法，进行数据捕捉，并通过高通滤波去除噪声，生成预处理后的振动数据；
S2：基于预处理后的振动数据，采用深度神经网络学习算法进行特征学习和模式识别，生成训练好的振动识别模型；
S3：基于训练好的振动识别模型，采用模式识别与分类算法对振动信号进行特征提取和状态分类，生成分类后的振动特征数据；
S4：基于分类后的振动特征数据，采用三维映射与可视化算法将数据转化为脊柱的三维视觉模型，生成脊柱的三维振动模型；
S5：基于脊柱的三维振动模型，采用振动分析与定位算法分析振动模式并定位问题区域，生成问题区域定位报告；
S6：基于问题区域定位报告，采用人工智能预测分析算法对脊柱健康趋势进行预测分析，生成健康趋势预测报告。
预处理后的振动数据包括滤除噪声和非关键频率成分的清洁信号，训练好的振动识别模型用于识别差异化健康状况下振动信号的特征模式，分类后的振动特征数据具体指按健康和异常状态分类的振动特征，脊柱的三维振动模型具体为脊柱结构和振动特征的三维视觉表示，问题区域定位报告包括脊柱的潜在问题区域及其振动特征的分析结果，健康趋势预测报告具体为脊柱疾病的未来时间段内发展趋势和潜在风险评估。
通过有效的信号捕捉与滤波处理，去除噪声并提供清晰的数据，从而实现对脊柱健康状况的精确监测和早期识别。利用深度神经网络学习算法，识别健康和异常状态下的特征模式，大幅提升诊断准确性。三维映射和可视化技术使得问题区域直观可见，便于医生和患者理解。结合振动分析与定位算法，该方法能够精确定位问题区域，并提供详细的分析报告，有助于制定针对性的治疗方案。借助人工智能预测分析，不仅能分析当前状况，还能预测未来健康趋势，为长期健康管理和预防性治疗计划提供支持。
请参阅图2，基于脊柱关节的振动信号，采用信号捕捉与滤波处理算法，进行数据捕捉，并通过高通滤波去除噪声，生成预处理后的振动数据的步骤具体为：
S101：基于脊柱关节的振动信号，采用时间域采集算法进行信号捕捉，生成原始振动信号数据；
S102：基于原始振动信号数据，采用数据归一化处理算法进行信号预处理，生成预处理信号数据；
S103：基于预处理信号数据，采用数字高通滤波算法去除低频噪声，生成高通滤波处理后的数据；
S104：基于高通滤波处理后的数据，进行数据合并和错误校正，生成预处理后的振动数据；
时间域采集算法具体包括信号采样、量化和编码，数据归一化处理算法具体包括信号放大、偏置校正和归一化，数字高通滤波算法具体为设置截止频率，过滤低于该频率的信号，数据合并和错误校正具体包括多通道数据融合和信号完整性检查。
在步骤S101中，采用时间域采集算法捕捉脊柱关节的振动信号。这一步涉及信号的采样、量化和编码，以获取原始振动信号数据。具体操作包括使用传感器系统捕获脊柱振动信号，并将这些模拟信号转换为数字格式，便于后续处理。
在步骤S102中，对原始数据进行数据归一化处理。这一步骤通过信号放大、偏置校正和归一化操作，旨在减小设备和环境因素的影响，保证数据的一致性和可比性。归一化处理后的数据有助于消除不同测量设备间的差异，使数据分析更加准确。
在步骤S103中，使用数字高通滤波算法去除低频噪声。此步骤设置一个特定的截止频率，以过滤低于该频率的信号。这是关键步骤，有效去除来自环境或设备本身的低频干扰，如人体其他部分的微小运动或电气噪音。
在步骤S104中，进行数据合并和错误校正。这包括多通道数据融合和信号完整性检查，以确保捕获的信号是完整且准确的。数据融合处理是为了综合多个传感器或测量通道的信息，而信号完整性检查则是为了识别和校正可能出现的任何错误或数据丢失。
请参阅图3，基于预处理后的振动数据，采用深度神经网络学习算法进行特征学习和模式识别，生成训练好的振动识别模型的步骤具体为：
S201：基于预处理后的振动数据，采用频域特征提取算法进行特征提取，生成特征提取数据；
S202：基于特征提取数据，进行人工或半自动标注，生成标注后的训练数据；
S203：基于标注后的训练数据，采用深度神经网络构建技术建立模型，生成深度学习模型；
S204：基于深度学习模型，采用反向传播和优化算法进行模型训练和调优，生成训练好的振动识别模型；
频域特征提取算法具体为频谱分析和振动模式识别，人工或半自动标注具体为标识正常和异常振动特征，深度神经网络构建技术具体为设计多层神经网络结构和激活函数选择，反向传播和优化算法具体包括梯度下降、权重更新和过拟合预防。
S201中，采用频域特征提取算法对预处理后的振动数据进行分析。这一步骤包括频谱分析和振动模式识别，旨在从数据中提取出有助于模式识别的关键特征。通过分析数据的频谱，可以识别出不同的振动模式，这是后续深度学习模型训练的基础。
S202中，对特征提取数据进行人工或半自动标注，生成标注后的训练数据。这一步骤涉及将正常和异常的振动特征进行分类标识，为深度学习模型提供训练样本。准确的数据标注对于模型训练的成功至关重要，因为直接影响模型学习的效果。
S203中，使用深度神经网络构建技术建立模型。这包括设计多层神经网络结构和选择合适的激活函数，以构建一个能够有效学习和识别振动模式的深度学习模型。模型的结构设计要考虑到问题的复杂性和数据的特性。
S204中，采用反向传播和优化算法对深度学习模型进行训练和调优。这一步骤包括使用梯度下降法更新网络权重和预防过拟合的策略，以确保模型能够有效学习数据中的模式并具有良好的泛化能力。
请参阅图4，基于训练好的振动识别模型，采用模式识别与分类算法对振动信号进行特征提取和状态分类，生成分类后的振动特征数据的步骤具体为：
S301：基于训练好的振动识别模型，采用时频分析和波形解码技术进行振动信号的特征提取，生成振动信号关键特征数据；
S302：基于振动信号关键特征数据，采用主成分分析算法和非线性动态建模进行特征优化，生成优化后的特征数据；
S303：基于优化后的特征数据，采用支持向量机分类算法和统计学习方法进行健康和异常状态的分类，生成状态分类数据；
S304：基于状态分类数据，采用数据融合技术进行数据整合，生成分类后的振动特征数据；
时频分析技术包括小波变换用于分离信号的差异化频率成分，波形解码技术基于振动波形的形状识别和模式解析，主成分分析算法用于降低数据维度和提取主要特征，非线性动态建模包括混沌理论分析识别复杂的动态变化和相空间重构，支持向量机分类算法用于建立区分不同状态的高效分类模型，统计学习方法包括贝叶斯分类器和决策树，用于基于概率论和决策逻辑对数据进行分析，数据融合技术包括信息融合用于合并多源数据和多维度数据整合用于统一差异化类型的数据表示。
S301中，使用小波变换来分离信号中的不同频率成分，并基于振动波形的形状进行识别和模式解析。这样可以生成包含振动信号关键特征的数据，为后续的分类提供基础。
S302中，对提取出的关键特征数据进行进一步优化。这一步使用主成分分析算法降低数据的维度并提取主要特征，同时运用非线性动态建模，包括混沌理论分析和相空间重构，以识别复杂的动态变化。优化后的特征数据将更加准确和有效地反映振动信号的实际状态。
S303中，SVM算法用于建立一个高效的分类模型，而统计学习方法，如贝叶斯分类器和决策树，用于基于概率论和决策逻辑对数据进行分析。这一步骤的目的是准确区分不同的健康状态，生成状态分类数据。
S304中，信息融合，用于合并来自不同源的数据，以及多维度数据整合，用于统一不同类型的数据表示。这一步骤生成最终的分类后的振动特征数据，为后续的应用和分析提供完整的数据集。
请参阅图5，基于分类后的振动特征数据，采用三维映射与可视化算法将数据转化为脊柱的三维视觉模型，生成脊柱的三维振动模型的步骤具体为：
S401：基于分类后的振动特征数据，采用计算几何和图形学算法，生成脊柱初始三维模型；
S402：基于脊柱初始三维模型，采用几何形态匹配技术将振动特征映射到三维模型上，生成特征映射后的三维模型；
S403：基于特征映射后的三维模型，采用高级渲染技术增强模型的可视化效果，生成优化的三维可视化模型；
S404：基于优化的三维可视化模型，进行细节调整和性能优化，验证模型的准确性和实用性，生成脊柱的三维振动模型；
计算几何技术包括多边形网格建模用于构建结构的三维表示，几何形态匹配技术包括特征点匹配，用于将数据点精确映射到模型的对应位置，高级渲染技术通过环境光遮蔽，提供光影效果。
S401中，使用多边形网格建模技术，构建脊柱的结构三维表示。这种方法可以精确地模拟脊柱的几何形状和结构特征，为后续的特征映射打下基础。
S402中，采用几何形态匹配技术将振动特征映射到三维模型上。此步骤包括特征点匹配，将数据点精确地映射到模型的对应位置上。通过这种技术，振动特征数据可以直观地展示在三维模型上，便于观察和分析。
S403中，基于特征映射后的三维模型，采用高级渲染技术增强模型的可视化效果。这包括环境光遮蔽等技术，提供更加真实的光影效果，从而使模型更加生动和直观。这一步骤是提升模型可视化质量的关键，帮助用户更好地理解和分析模型。
S404中，对优化的三维可视化模型进行细节调整和性能优化，并验证模型的准确性和实用性。这包括调整模型的细节，以确保其与实际脊柱的形态高度一致，以及优化模型的性能，确保其在不同设备和平台上的高效运行。
请参阅图6，基于脊柱的三维振动模型，采用振动分析与定位算法分析振动模式并定位问题区域，生成问题区域定位报告的步骤具体为：
S501：基于脊柱的三维模型数据，采用频谱分析算法，提取振动信号频谱特征，进行振动模式分析，并生成频谱特征数据；
S502：基于频谱特征数据，采用模式识别算法，分析异常振动模式，并生成异常振动模式识别报告；
S503：基于异常振动模式识别报告，采用波束成形技术，确定问题区域的初步位置，并生成问题区域初步定位信息；
S504：基于问题区域初步定位信息，采用成像技术，定位问题区域，并生成问题区域定位报告；
频谱分析具体为通过快速傅里叶变换提取振动信号的频率成分，模式识别具体为利用聚类和分类算法对振动模式进行识别，波束成形技术具体指利用多传感器的数据进行波前重构定位振动源，成像技术具体指利用图像处理和分析算法进行空间定位。
S501中，使用快速傅里叶变换（FFT）提取振动信号的频率成分。
在程序中，通过如 Python 的 numpy 库实现：
import numpy as np
fft_result = np.fft.fft(signal_data)
S502中，使用聚类算法（如 K-means）对频谱特征进行分类。K-means 的基本步骤包括选择聚类数
K，随机初始化
K 个中心点，然后迭代更新每个点到中心点的归属和中心点的位置，直到收敛。
在 Python 中，这通过 scikit-learn 库实现：
from sklearn.cluster import KMeans
kmeans = KMeans(n_clusters=number_of_clusters)
kmeans.fit(fft_result)
S503中，采用波束成形技术，如延迟求和算法（Delay-and-Sum）。在这个算法中，对于每个潜在的源位置，根据从该位置到每个传感器的距离差计算时间延迟，然后将所有传感器的信号根据这些延迟进行对齐和累加。
#示例代码，需要根据具体情况调整
for each potential source position:
for each sensor:
delay = compute_delay(source_position, sensor_position)
aligned_signal = align_signal(signal, delay)
sum_signal += aligned_signal
S504中，使用成像技术，如基于图像处理的算法，进行空间定位。这涉及到边缘检测、特征提取等图像处理技术。
例如，使用 Sobel 算子进行边缘检测的 Python 实现：
import cv2
# sobel_x 是 x 方向的 Sobel 算子, sobel_y 是 y 方向的
edges_x = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 1, 0, ksize=5)
edges_y = cv2.Sobel(image, cv2.CV_64F, 0, 1, ksize=5)
请参阅图7，基于问题区域定位报告，采用人工智能预测分析算法对脊柱健康趋势进行预测分析，生成健康趋势预测报告的步骤具体为：
S601：基于问题区域定位报告，采用数据预处理技术，准备预测分析数据，并生成预处理后的数据集；
S602：基于预处理后的数据集，应用时间序列分析算法，分析健康趋势变化，并生成时间序列分析报告；
S603：基于时间序列分析报告，采用机器学习预测模型，预测未来时间段内健康趋势，并生成初步健康趋势预测；
S604：基于初步健康趋势预测，运用深度学习算法，优化预测结果，并生成健康趋势预测报告；
数据预处理包括数据清洗和归一化处理，时间序列分析具体为利用自回归模型或移动平均模型进行趋势预测，机器学习预测模型包括支持向量机和随机森林算法。
S601中，基于问题区域定位报告，采用数据预处理技术准备预测分析所需的数据。这包括数据清洗，去除无关或错误的信息，以及归一化处理，确保数据在同一标准下进行分析。预处理后的数据集将成为后续预测分析的基础，其质量直接影响预测的准确性。
S602中，利用时间序列分析算法对预处理后的数据进行分析，以理解健康趋势的变化。这可能包括自回归模型或移动平均模型等方法，以预测未来的健康趋势。这一步骤生成的时间序列分析报告提供了对脊柱健康趋势变化的初步理解。
S603中，基于时间序列分析报告，采用机器学习预测模型对未来时间段内的健康趋势进行预测。这里使用支持向量机、随机森林算法等先进的机器学习技术，来提高预测的准确性和可靠性。生成的初步健康趋势预测为进一步分析提供了基础。
S604中，基于初步健康趋势预测，运用深度学习算法进一步优化预测结果。深度学习算法能够处理更复杂的数据模式和关系，提高预测的精确度。通过这一步骤，最终生成的健康趋势预测报告将具有更高的准确性和实用性。
请参阅图8，一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位系统，基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位系统用于执行上述基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，系统包括信号捕捉与预处理模块、特征学习与模型构建模块、振动信号分类模块、三维映射与可视化模块、振动分析与定位模块、健康趋势预测分析模块。
信号捕捉与预处理模块基于脊柱振动信号，采用时间域采集，进行数据归一化处理和高通滤波，生成预处理后的振动数据；
特征学习与模型构建模块基于预处理后的振动数据，采用频域特征提取，进行深度神经网络建模和训练，生成训练好的振动识别模型；
振动信号分类模块基于训练好的振动识别模型，采用时频分析和波形解码，进行特征优化和支持向量机分类，生成分类后的振动特征数据；
三维映射与可视化模块基于分类后的振动特征数据，采用计算几何和图形学算法，进行特征映射和模型渲染，生成脊柱的三维振动模型；
振动分析与定位模块基于脊柱的三维振动模型，采用频谱分析和模式识别，进行波束成形和成像定位，生成问题区域定位报告；
健康趋势预测分析模块基于问题区域定位报告，采用数据预处理和时间序列分析，进行机器学习预测和深度学习优化，生成健康趋势预测报告。
信号捕捉与预处理模块通过高效的数据处理确保信息的准确性和可靠性，为后续分析提供坚实基础。特征学习与模型构建模块利用深度神经网络大幅提升诊断的精准度，增强系统对脊柱振动数据的理解能力。振动信号分类模块的精细处理优化数据分析，确保分类结果的准确性。三维映射与可视化模块将复杂数据转换为直观的三维模型，极大提高诊断的易理解性和沟通效率。振动分析与定位模块精确定位问题区域，提高治疗的针对性和有效性。健康趋势预测分析模块结合机器学习和深度学习技术，不仅分析当前健康状况，还预测未来趋势，为长期健康管理提供支持。
以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于脊柱关节的振动信号，采用信号捕捉与滤波处理算法，进行数据捕捉，并通过高通滤波去除噪声，生成预处理后的振动数据；
基于所述预处理后的振动数据，采用深度神经网络学习算法进行特征学习和模式识别，生成训练好的振动识别模型；
基于所述训练好的振动识别模型，采用模式识别与分类算法对振动信号进行特征提取和状态分类，生成分类后的振动特征数据；
基于所述分类后的振动特征数据，采用三维映射与可视化算法将数据转化为脊柱的三维视觉模型，生成脊柱的三维振动模型；
基于所述脊柱的三维振动模型，采用振动分析与定位算法分析振动模式并定位问题区域，生成问题区域定位报告的步骤具体为：
基于所述脊柱的三维模型数据，采用频谱分析算法，提取振动信号频谱特征，进行振动模式分析，并生成频谱特征数据；
基于所述频谱特征数据，采用模式识别算法，分析异常振动模式，并生成异常振动模式识别报告；
基于所述异常振动模式识别报告，采用波束成形技术，确定问题区域的初步位置，并生成问题区域初步定位信息；
基于所述问题区域初步定位信息，采用成像技术，定位问题区域，并生成问题区域定位报告；
所述频谱分析具体为通过快速傅里叶变换提取振动信号的频率成分，所述模式识别具体为利用聚类和分类算法对振动模式进行识别，所述波束成形技术具体指利用多传感器的数据进行波前重构定位振动源，所述成像技术具体指利用图像处理和分析算法进行空间定位；
基于所述问题区域定位报告，采用人工智能预测分析算法对脊柱健康趋势进行预测分析，生成健康趋势预测报告的步骤具体为：
基于所述问题区域定位报告，采用数据预处理技术，准备预测分析数据，并生成预处理后的数据集；
基于所述预处理后的数据集，应用时间序列分析算法，分析健康趋势变化，并生成时间序列分析报告；
基于所述时间序列分析报告，采用机器学习预测模型，预测未来时间段内健康趋势，并生成初步健康趋势预测；
基于所述初步健康趋势预测，运用深度学习算法，优化预测结果，并生成健康趋势预测报告；
所述数据预处理包括数据清洗和归一化处理，所述时间序列分析具体为利用自回归模型或移动平均模型进行趋势预测，所述机器学习预测模型包括支持向量机和随机森林算法。
2.根据权利要求1所述的基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，其特征在于，所述预处理后的振动数据包括滤除噪声和非关键频率成分的清洁信号，所述训练好的振动识别模型用于识别差异化健康状况下振动信号的特征模式，所述分类后的振动特征数据具体指按健康和异常状态分类的振动特征，所述脊柱的三维振动模型具体为脊柱结构和振动特征的三维视觉表示，所述问题区域定位报告包括脊柱的潜在问题区域及其振动特征的分析结果，所述健康趋势预测报告具体为脊柱疾病的未来时间段内发展趋势和潜在风险评估。
3.根据权利要求1所述的基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，其特征在于，基于脊柱关节的振动信号，采用信号捕捉与滤波处理算法，进行数据捕捉，并通过高通滤波去除噪声，生成预处理后的振动数据的步骤具体为：
基于所述脊柱关节的振动信号，采用时间域采集算法进行信号捕捉，生成原始振动信号数据；
基于所述原始振动信号数据，采用数据归一化处理算法进行信号预处理，生成预处理信号数据；
基于所述预处理信号数据，采用数字高通滤波算法去除低频噪声，生成高通滤波处理后的数据；
基于所述高通滤波处理后的数据，进行数据合并和错误校正，生成预处理后的振动数据；
所述时间域采集算法具体包括信号采样、量化和编码，所述数据归一化处理算法具体包括信号放大、偏置校正和归一化，所述数字高通滤波算法具体为设置截止频率，过滤低于该频率的信号，所述数据合并和错误校正具体包括多通道数据融合和信号完整性检查。
4.根据权利要求1所述的基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，其特征在于，基于所述预处理后的振动数据，采用深度神经网络学习算法进行特征学习和模式识别，生成训练好的振动识别模型的步骤具体为：
基于所述预处理后的振动数据，采用频域特征提取算法进行特征提取，生成特征提取数据；
基于所述特征提取数据，进行人工或半自动标注，生成标注后的训练数据；
基于所述标注后的训练数据，采用深度神经网络构建技术建立模型，生成深度学习模型；
基于所述深度学习模型，采用反向传播和优化算法进行模型训练和调优，生成训练好的振动识别模型；
所述频域特征提取算法具体为频谱分析和振动模式识别，所述人工或半自动标注具体为标识正常和异常振动特征，所述深度神经网络构建技术具体为设计多层神经网络结构和激活函数选择，所述反向传播和优化算法具体包括梯度下降、权重更新和过拟合预防。
5.根据权利要求1所述的基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，其特征在于，基于所述训练好的振动识别模型，采用模式识别与分类算法对振动信号进行特征提取和状态分类，生成分类后的振动特征数据的步骤具体为：
基于所述训练好的振动识别模型，采用时频分析和波形解码技术进行振动信号的特征提取，生成振动信号关键特征数据；
基于所述振动信号关键特征数据，采用主成分分析算法和非线性动态建模进行特征优化，生成优化后的特征数据；
基于所述优化后的特征数据，采用支持向量机分类算法和统计学习方法进行健康和异常状态的分类，生成状态分类数据；
基于所述状态分类数据，采用数据融合技术进行数据整合，生成分类后的振动特征数据；
所述时频分析包括小波变换用于分离信号的差异化频率成分，所述波形解码技术基于振动波形的形状识别和模式解析，所述主成分分析算法用于降低数据维度和提取主要特征，所述非线性动态建模包括混沌理论分析识别复杂的动态变化和相空间重构，所述支持向量机分类算法用于建立区分不同状态的高效分类模型，所述统计学习方法包括贝叶斯分类器和决策树，用于基于概率论和决策逻辑对数据进行分析，所述数据融合技术包括信息融合用于合并多源数据和多维度数据整合用于统一差异化类型的数据表示。
6.根据权利要求1所述的基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，其特征在于，基于所述分类后的振动特征数据，采用三维映射与可视化算法将数据转化为脊柱的三维视觉模型，生成脊柱的三维振动模型的步骤具体为：
基于所述分类后的振动特征数据，采用计算几何和图形学算法，生成脊柱初始三维模型；
基于所述脊柱初始三维模型，采用几何形态匹配技术将振动特征映射到三维模型上，生成特征映射后的三维模型；
基于所述特征映射后的三维模型，采用高级渲染技术增强模型的可视化效果，生成优化的三维可视化模型；
基于所述优化的三维可视化模型，进行细节调整和性能优化，验证模型的准确性和实用性，生成脊柱的三维振动模型；
所述计算几何技术包括多边形网格建模用于构建结构的三维表示，所述几何形态匹配技术包括特征点匹配，用于将数据点精确映射到模型的对应位置，所述高级渲染技术通过环境光遮蔽，提供光影效果。
7.一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位系统，其特征在于，根据权利要求1-6任一项所述的基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，所述系统包括信号捕捉与预处理模块、特征学习与模型构建模块、振动信号分类模块、三维映射与可视化模块、振动分析与定位模块、健康趋势预测分析模块。
8.根据权利要求7所述的基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位系统，其特征在于，所述信号捕捉与预处理模块基于脊柱振动信号，采用时间域采集，进行数据归一化处理和高通滤波，生成预处理后的振动数据；
所述特征学习与模型构建模块基于预处理后的振动数据，采用频域特征提取，进行深度神经网络建模和训练，生成训练好的振动识别模型；
所述振动信号分类模块基于训练好的振动识别模型，采用时频分析和波形解码，进行特征优化和支持向量机分类，生成分类后的振动特征数据；
所述三维映射与可视化模块基于分类后的振动特征数据，采用计算几何和图形学算法，进行特征映射和模型渲染，生成脊柱的三维振动模型；
所述振动分析与定位模块基于脊柱的三维振动模型，采用频谱分析和模式识别，进行波束成形和成像定位，生成问题区域定位报告；
所述健康趋势预测分析模块基于问题区域定位报告，采用数据预处理和时间序列分析，进行机器学习预测和深度学习优化，生成健康趋势预测报告。
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