CN121528552B - 基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于健康评估技术领域，具体涉及基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法及系统。本发明包括将下肢肌肉健康指数与预设阈值进行比较，以生成校对信号，为了响应校对信号，将执行预设的调理方案或执行复测，并将调理方案的执行结果或复测数据定义为待评估参数，然后基于待评估参数执行综合判断，以输出整体健康结论。本发明在生成校对信号后，根据校对信号所指示的正常状态或异常状态，从预设的调理方案集合中自动选择并执行相应的调理方案，实现从肌肉健康指数评估到执行调理方案的自动化，根据评估出的下肢肌肉状态的性质与程度，自动匹配并执行适宜的调理方案，避免了笼统的调理建议，提升了调理效果。

Description

基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法及系统

技术领域

本发明属于健康评估技术领域，具体涉及基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法及系统。

背景技术

下肢肌肉群作为支撑人体活动、维持姿态稳定的核心组成部分，其健康状态直接关乎个体的行动能力，并且对预防运动系统损伤和延缓机能老化具有重要参考意义，因此需要对下肢肌肉状态进行监测与科学的评估。

目前主要依赖于肌电图仪、可穿戴传感器等设备进行生理信号的采集，通过对生理信号的采集，实现对下肢肌肉健康的评估，但现有技术中，所采用的评估方法是基于预设阈值来判断肌肉的疲劳或活跃状态，而忽略了个体间的生理差异，从而导致评估结果不准确，无法提供真正具有针对性的指导意见。并且下肢肌肉的健康问题往往呈现多样性与复合性特征，如急性抑制、持续性疲劳或慢性劳损等，而现有技术无法区分这些本质不同，但表征可能相似的异常情况，导致后续的康复或调养方案缺乏依据。

基于上述问题，本发明提供了基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法及系统。

发明内容

本发明的目的在于提供基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法及系统，以解决现有技术中无法对患者下肢肌肉的异常情况进行分类的问题。

为实现上述目的，本发明采用了以下技术方案：

基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法，包括如下步骤：

基于获取的受试者基准下肢肌肉功率值以及一系列测试功率值，计算下肢肌肉健康指数；

为响应下肢肌肉健康指数的生成，将下肢肌肉健康指数与预设阈值进行比较，以生成校对信号；

为响应校对信号，执行预设的调理方案或执行复测，并将调理方案的执行结果或复测数据定义为待评估参数；

以及，基于待评估参数执行综合判断，以输出整体健康结论；

其中，基于获取的受试者基准下肢肌肉功率值以及一系列测试功率值，计算下肢肌肉健康指数包括：将一系列测试功率值输入预设的评价模型，以生成平均功率参数，计算基准下肢肌肉功率值与平均功率参数之间的评估差值，并将评估差值输入预设的估分函数，以生成下肢肌肉健康指数；其中，估分函数包括至少一个带有可调节比例因子的子函数，比例因子用于调整下肢肌肉健康指数的计算精度。

优选地，评价模型具有最大输入容限；且将一系列测试功率值输入预设的评价模型，以生成平均功率参数包括：

计算一系列测试功率值中时间上相邻的两个测试功率值之间的差值作为输入功率；

以及，在判断输入功率的数值在最大输入容限的范围之内时，将输入功率输入评价模型，以计算平均功率参数。

优选地，一系列测试功率值由如下步骤生成：

将初始采集的功率信号定义为待测参数；

对待测参数执行预设的替换操作，以生成校对参数；

基于校对参数计算校对功率，并获取校对功率与基准下肢肌肉功率值之间的校对偏差；

以及，基于校对偏差执行延迟操作以生成校对延迟值，并基于校对功率和校对延迟值，生成构成一系列测试功率值的单个测试功率值。

优选地，为响应校对信号，执行预设的调理方案包括：

根据校对信号从预设的调理方案集合中选择调理方案以执行，调理方案集合中的调理方案被预先分类为一级调理方案和二级调理方案；

其中，当所述校对信号为正常状态信号时，选择包括安抚、热敷以及预设的肢体伸展操作的所述一级调理方案；

以及，当所述校对信号为异常状态信号时，选择包括具有预设电刺激参数和预设执行周期的连续性电刺激的所述二级调理方案。

优选地，执行复测包括：

监测下肢肌肉功率的时间序列以确定功率变化趋势的类型；

以及，基于所确定的功率变化趋势的类型，选择对应的采样时段和采样模式，以采集所述复测数据；

执行综合判断的步骤包括：

基于待评估参数计算评估偏差，并将评估偏差与预设的偏差范围进行比较以执行偏差校验，从而生成校验信号；

以及，基于校验信号执行下肢肌肉状态分析，以生成整体健康结论。

本发明还提供了基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估系统，包括如下模块：

功率获取模块，用于获取受试者的基准下肢肌肉功率值以及在动态测试中产生的一系列测试功率值；

健康指数评估模块，用于基于基准下肢肌肉功率值和一系列测试功率值计算下肢肌肉健康指数，并将下肢肌肉健康指数与预设阈值进行比较以生成校对信号；

调理复测执行模块，用于为响应校对信号，执行预设的调理方案或执行复测，以生成调理方案的执行结果或复测数据，其中执行结果或复测数据被定义为待评估参数；

以及，健康结论生成模块，用于基于待评估参数执行综合判断，以输出整体健康结论。

优选地，健康指数评估模块用于：

将一系列测试功率值输入预设的评价模型，以生成平均功率参数；

以及，计算基准下肢肌肉功率值与平均功率参数之间的评估差值，并将评估差值输入预设的估分函数，以生成下肢肌肉健康指数；

其中，估分函数包括至少一个带有可调节比例因子的子函数，比例因子用于调整下肢肌肉健康指数的计算精度。

优选地，评价模型具有最大输入容限；且健康指数评估模块在将一系列测试功率值输入评价模型时，用于：

计算一系列测试功率值中时间上相邻的两个测试功率值之间的差值作为输入功率；

以及，在判断输入功率的数值在最大输入容限的范围之内时，将输入功率输入评价模型，以计算平均功率参数。

优选地，功率获取模块用于通过如下方式生成一系列测试功率值：

将初始采集的功率信号定义为待测参数；

对待测参数执行预设的替换操作，以生成校对参数；

基于校对参数计算校对功率，并获取校对功率与基准下肢肌肉功率值之间的校对偏差；

以及，基于校对偏差执行延迟操作以生成校对延迟值，并基于校对功率和校对延迟值，生成构成一系列测试功率值的单个测试功率值。

优选地，调理复测执行模块在执行预设的调理方案时，用于：

根据校对信号从预设的调理方案集合中选择调理方案以执行，调理方案集合中的调理方案被预先分类为一级调理方案和二级调理方案；

其中，当校对信号为正常状态信号时，选择包括安抚、热敷以及预设的肢体伸展操作的一级调理方案；

以及，当校对信号为异常状态信号时，选择包括具有预设电刺激参数和预设执行周期的连续性电刺激的二级调理方案；

调理复测执行模块在执行复测时，用于：

监测下肢肌肉功率的时间序列以确定功率变化趋势的类型；

以及，基于所确定的功率变化趋势的类型，选择对应的采样时段和采样模式，以采集复测数据；

健康结论生成模块用于：

基于待评估参数计算评估偏差，并将评估偏差与预设的偏差范围进行比较以执行偏差校验，从而生成校验信号；

以及，基于校验信号执行下肢肌肉状态分析，以生成整体健康结论。

有益效果

1、本发明通过将下肢肌肉健康指数与预设阈值进行比较，以生成校对信号，然后根据校对信号执行调理方案或执行复测，并将调理方案的执行结果或复测数据定义为待评估参数后，基于待评估参数执行综合判断，以输出整体健康结论，从而实现对下肢肌肉状态的量化评估，通过将生成的校对信号与后续的调理方案或复测进行直接关联，然后依据调理方案或复测的实际效果形成整体健康结论，实现克服单次评估信息孤立和缺乏后续跟踪验证的缺陷的目的，进而提升整体健康结论的动态和准确性。

2、本发明在生成一系列测试功率值的过程中，对初始采集的功率信号执行替换操作与延迟操作；并且在将测试功率值输入评价模型时，预先判断由时间上相邻的测试功率值计算出的输入功率是否在所述评价模型的最大输入容限之内，仅在最大输入容限之内才接收该输入功率，通过对输入数据的双重处理机制，能够有效滤除初始采集的功率信号中可能存在的噪声和突发性异常值，对功率信号的校对操作保证了输入评价模型的数据质量，而评价模型的输入容限防止了异常数据点对平均功率参数计算的干扰，从而确保了评估依据的纯净性，进而提高了下肢肌肉健康指数的计算准确度与整体健康结论的稳定性。

3、本发明在生成校对信号后，根据校对信号所指示的正常状态或异常状态，从预设的调理方案集合中自动选择并执行相应的调理方案，实现从肌肉健康指数评估到执行调理方案的自动化，根据评估出的下肢肌肉状态的性质与程度，自动匹配并执行适宜的调理方案，避免了笼统的调理建议，提升了调理效果。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；

图2是本发明的系统模块图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在根据本实施例的启示下作出的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例一

参阅图1，本实施例公开了基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法，包括如下步骤：

S1、数据采集与预处理，获取用于评估的基准数据和动态测试数据，并对数据进行净化处理以确保其有效性，具体地：

获取受试者在预设静态条件下测得的基准下肢肌肉功率值；预设静态条件是指受试者在无主动发力、身体姿态固定的状态，如在测试设备上静坐或静躺；此时测得的功率值反映了肌肉在静息状态下的基础能量消耗或固有张力水平，作为后续动态比较的零点基准。

获取受试者在预设单位时间内进行动态测试所产生的一系列测试功率值；其中动态测试为标准化可重复的动作，如匀速的屈膝伸膝运动或在功率自行车上以恒定阻力进行踏蹬，此过程由传感器初始采集的未经任何处理的原始功率信号被定义为待测参数。

对待测参数执行预设的筛选与修正处理，以生成校对参数，从而确保数据的生理学意义，具体地：包括识别并剔除由非生理性因素引起的瞬时异常尖峰，其中非生理性因素包括设备信号干扰或受试者非自主的瞬间动作；

进一步地，将任何超出预设生理正常范围的瞬时数值，均替换为该数值前后若干个时间点上的数值的中间值或平均值，以生成校对参数。

进一步地，基于校对参数，计算并输出校对功率。

进一步地，采取如下步骤以应对传感器长期使用可能产生的信号漂移或受试者每次测试前初始状态的微小生理差异：

获取校对功率与基准下肢肌肉功率值之间的差值作为校对偏差，若该校对偏差超过预设的稳定阈值，则表明测试初始条件不稳定，启动延迟计时，延迟时长的具体数值可根据校对偏差的大小按预设比例确定；其中稳定阈值指为校对偏差设定的一个可接受的上限值；

在延迟期间暂停正式的数据记录，直至肌肉状态或设备信号稳定后，再开始正式记录；

基于稳定后的校对功率和已清零的校对延迟值，逐个生成构成一系列测试功率值的单个测试功率值，并按时间顺序进行记录。

S2、健康指数计算，用于将采集到的功率数据序列，通过计算流程转化为量化的健康指数，具体步骤包括：

将一系列测试功率值，通过预设的计算规程进行处理，以生成平均功率参数；

其中计算规程包含输入值约束条件，即最大输入容限，其目的在于防止因受试者突然的剧烈动作或肌肉痉挛导致的功率突变值对整体评估准确性的干扰，具体而言：

在处理数据前，先计算一系列测试功率值中，在时间上相邻的两个测试功率值之间的差值，并将差值定义为输入功率；判断输入功率的绝对值是否在最大输入容限的范围之内，若输入功率的数值在最大输入容限的范围之内，则该时间点的测试功率值被接纳并用于计算平均功率参数；若超出，则该时间点的测试功率值被视为非典型生理活动数据，不被纳入后续计算。

在生成平均功率参数后，基于平均功率参数和基准下肢肌肉功率值，计算并输出下肢肌肉健康指数，以用于综合量化评估受试者下肢肌肉健康状况的最终数值，具体计算过程包括：

计算基准下肢肌肉功率值与平均功率参数之间的差值，并将差值定义为评估差值，评估差值客观反映了肌肉从静息状态转换至动态工作状态的功率输出能力；

将评估差值通过多维度的计分处理流程进行量化，以生成下肢肌肉健康指数；

其中，计分处理流程包括多个并行的计算分支，每个分支依据独立的计分标准对评估差值的不同特性进行评分；

上述不同的特性是肌肉健康状况的不同维度表征，具体来说：

一个计算分支可用于评估功率输出的稳定性，即评估差值在时间序列上的离散程度，另一个计算分支可用于评估功率输出的峰值或总做功量；

此外，具体应用时，每个计算分支的评分结果在最终合并为下肢肌肉健康指数时，可乘以一个对应的可根据受试者年龄、体重或既往病史等方面的个体差异进行调节的可调节比例因子，用于调整不同维度评分在总指数中的权重，实现对不同维度评分的个性化加权，从而实现适配个性化，提高评估结果的针对性和准确性。

其中，多维度的计分处理流程是用于将评估差值通过加权求和的方式，量化为下肢肌肉健康指数的计算模型, 其具体定义如下:

；

式中，表示下肢肌肉健康指数，其含义为综合量化受试者下肢肌肉健康状况的最终得分；

表示评估维度总数，其含义为计分所依据的肌肉健康状况维度的总个数，例如稳定性、峰值能力、耐力等；

表示比例因子，其含义为第个评估维度的权重系数，可根据受试者个体情况进行调整，且满足；

表示维度计分函数，其含义为针对第个评估维度的计分函数，其依据独立的计分标准，将输入的评估差值时间序列映射为该维度的分值，例如，稳定性维度的可以是评估差值序列方差的倒数函数；

表示评估差值，其含义为在时刻的评估差值，即动态功率与基准功率的差。

计分标准是在多维度的计分处理流程中，每个计算分支所依据的用于对评估差值的特定维度进行量化评分的独立规则或函数。

S3、生成校对信号与执行反馈，具体步骤包括：

根据计算出的健康指数进行决策，并启动相应的后续流程，将下肢肌肉健康指数与一组预设阈值进行比较，以生成校对信号；

预设阈值将健康指数的连续数值区间划分为若干个离散的状态等级，例如正常范围、预警范围和异常范围；

生成的校对信号被输出至调理复测执行单元，其根据接收到的校对信号，从预设的包含多种干预措施的调理方案集合中选择并执行相应的调理方案，或决定启动复测流程；

其中，调理方案集合中的方案被预先分类为一级调理方案和二级调理方案，以应对不同的肌肉状态，具体地：

校对信号包括正常状态信号和异常状态信号，当下肢肌肉健康指数处于正常范围时，生成正常状态信号；

调理复测执行单元在接收到正常状态信号时，从调理方案集合中选取并启动对应的一级调理方案；

一级调理方案用于进行常规的肌肉维护与放松，包括对目标肌群进行低强度震动安抚、局部热敷；

进一步地，一级调理方案还包括通过视觉或语音指令引导受试者完成预设的肢体伸展操作，以促进局部血液循环和缓解潜在的肌肉紧张；

当下肢肌肉健康指数低于预设的下限阈值时，即进入异常范围，生成异常状态信号，此时代表肌肉处于过度疲劳、功能受损或需要主动干预的状态；

二级调理方案在调理复测执行单元接收到异常状态信号时被选择；

其中二级调理方案用于提供更强的生理干预，如包括对目标肌肉施加连续性电刺激，连续性电刺激具有预设的电刺激参数和预设的执行周期，电刺激参数包括电流强度、频率和波形，其目的是被动激活深层肌肉纤维，增强神经肌肉募集能力，以促进肌肉功能恢复。

S4、执行调理或复测并定义待评估参数，具体步骤包括：

根据上一步生成的校对信号，执行预设的调理方案或执行复测以采集复测数据；

若执行调理方案，则在调理过程结束后，再次采用步骤S1的动态测试方法，采集一组新的测试功率值，并将由该组新的测试功率值计算出的新下肢肌肉健康指数，定义为用以量化调理干预的效果的待评估参数；

若系统决定执行复测，即当初始下肢肌肉健康指数处于预警范围，需要确认其状态稳定性时，则启动复测流程，复测流程包括：

持续监测下肢肌肉功率的时间序列，并依据该时间序列在一段时间内的变化规律，确定其功率变化趋势的类型，功率变化趋势的类型包括稳定输出型、渐进衰减型和不规则波动型；

基于所确定的功率变化趋势的类型，从预设的采样策略库中选择对应的采样时段和采样模式；

其中，对于渐进衰减型趋势，选择一个更能捕捉到疲劳临界点的采样时段，并采用在该时段内加密采样点的采样模式，以获取更详细的衰减曲线数据；

根据所选择的采样时段和采样模式，采集复测数据，并将复测数据或由其计算出的新健康指数定义为待评估参数。

功率变化趋势的类型是指对下肢肌肉功率在一段时间内的变化规律进行的分类。

其中采样策略库是预设的存储有多种采样时段和采样模式组合的数据库，每种策略与特定的功率变化趋势类型相对应，采样时段和采样模式分别指从采样策略库中选定的具体数据采集时间窗口和采集频率模式，用于更精确地捕捉特定功率变化趋势的关键特征。

复测数据是在执行所述复测流程并采用所选定的采样时段和采样模式后，新采集的测试功率值序列。

S5、综合判断与输出结论，用于输出对受试者当前状态的综合性结论，基于待评估参数，执行综合判断以输出整体健康结论，具体步骤包括：

基于待评估参数与调理或复测前的下肢肌肉健康指数进行比较，计算出二者之间的变化量，并将该变化量定义为评估偏差；

将评估偏差与预设代表不同改善程度的偏差范围进行比较，其中比较过程即为偏差校验，其目的是确认肌肉状态的变化是否符合预期的生理响应；

根据比较结果，生成一个表征状态变化性质的校验信号；

基于校验信号，并结合初始的所述下肢肌肉健康指数，通过预设的结论生成规则，输出整体健康结论，具体地：

若初始指数偏低，但评估偏差为显著正值，即超出预设的改善阈值，则结论可判定为状态改善，建议持续观察；

若初始指数处于预警范围，且复测后的所述评估偏差接近于零，即在预设的稳定范围内，则结论可判定为状态稳定，存在潜在风险；

若初始指数偏低，且调理后的评估偏差为负值，则结论可判定为异常待复查，并建议进行更深入的医学检查。

实施例二

参阅图2，本实施例公开了基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估系统，包括如下模块：

功率获取模块，被配置以获取受试者在预设静态条件下测得的基准下肢肌肉功率值，以及获取受试者在预设单位时间内进行动态测试所产生的一系列测试功率值。

进一步地，通过以下方式生成一系列测试功率值：

通过表面肌电传感器结合测力计采集受试者在执行深蹲、跳跃等特定动作时的初始采集的功率信号，初始采集的功率信号被定义为待测参数；

对待测参数执行预设的替换操作，如使用滑动窗口均值替换原始数据点，以生成校对参数，从而滤除信号噪声或进行标准化处理；

基于校对参数，计算出校对功率；

获取校对功率与基准下肢肌肉功率值之间的校对偏差，该校对偏差反映了瞬时功率与基准状态的差异程度；

基于该校对偏差，执行延迟操作以生成校对延迟值，该延迟值可用于模拟肌肉反应的生理延迟；

基于校对功率和校对延迟值，通过预设的计算逻辑生成一个单个测试功率值，通过在动态测试过程中重复此过程，生成构成评估基础的一系列测试功率值。

健康指数评估模块，用于基于功率获取模块提供的数据，计算下肢肌肉健康指数。具体包括：

将功率获取模块生成的一系列测试功率值输入至预设的计算规程，用于处理功率波动数据并提取关键特征，并生成能够代表该系列测试功率总体水平的平均功率参数；

其中在将数据输入前，执行校验步骤：计算一系列测试功率值中时间上相邻的两个测试功率值之间的差值，定义为输入功率，由于计算规程可能设定有最大输入容限以避免异常值干扰，因此判断输入功率的数值是否在该容限范围之内，只有在满足条件时，该时间点的测试功率值才会被接纳并用于计算平均功率参数。

在获得平均功率参数后，计算基准下肢肌肉功率值与该平均功率参数之间的评估差值，评估差值直观地反映了受试者当前肌肉表现与基准状态的偏离程度；

将此评估差值输入预设的多维度的计分处理流程，该多维度的计分处理流程将功率域的差值映射到标准化的分数或指数上，从而生成下肢肌肉健康指数；

进一步地，多维度的计分处理流程包括至少一个带有可调节比例因子的计算分支，通过调整该比例因子，实现针对不同人群或测试场景，微调下肢肌肉健康指数的计算精度，进而提高评估的灵活性和准确性。

信号生成模块，被配置为用于将下肢肌肉健康指数与预设阈值进行比较，以生成校对信号，根据下肢肌肉健康指数的数值落入由预设阈值定义的正常范围、预警范围或异常范围中的具体区间，生成包含相应状态指令的校对信号，例如正常状态信号或异常状态信号，以供调理复测执行模块调用。

调理复测执行模块，被配置为根据校对信号，选择并执行相应的后续操作，以生成用于最终判断的所述待评估参数。

当接收到的校对信号指示需要执行预设的调理方案时，根据校对信号的具体内容，从预设的调理方案集合中选择并执行相应的方案；

进一步地，调理方案集合被预先分类，例如：

当校对信号为正常状态信号时，表明肌肉状态良好但可进行常规维护，则选择执行一级调理方案，该方案包括对受试者下肢进行安抚、热敷以及指导其完成预设的肢体伸展操作；

当校对信号为异常状态信号时，表明肌肉可能存在疲劳、损伤风险或功能下降，则选择执行二级调理方案，该方案包括启动外部设备，对受试者下肢施加具有预设电刺激参数和预设执行周期的连续性电刺激，以促进肌肉恢复或功能激活；

在调理方案执行完毕后，再次采集一组新的测试功率值，根据新的测试功率值计算出新下肢肌肉健康指数，将其定义为待评估参数。

当接收到的校对信号指示需要执行复测时，则启动复测流程，具体为：

监测下肢肌肉功率的时间序列，通过分析其波动形态、频率或幅度变化，来确定功率变化趋势的类型，如稳定型、渐进疲劳型、突发波动型等，基于所确定的功率变化趋势的类型，从预设的采样策略库中选择对应的采样时段和相应的采样模式，如高频密集采样、低频定时采样等，以更具针对性地采集复测数据，采集到的复测数据，或由其计算出的新健康指数即被定义为待评估参数。

健康结论生成模块，被配置为基于调理或复测的结果，输出一份整体健康结论。

接收由调理复测执行模块生成的待评估参数，具体如下：

基于待评估参数与调理或复测前的下肢肌肉健康指数进行比较，计算出二者之间的变化量，并将该变化量定义为评估偏差；

将该评估偏差与预设的偏差范围进行比较，执行偏差校验，从而判断调理效果是否显著，或复测结果是否确认了初步评估；

校验的结果会生成一个校验信号，基于此校验信号，并结合初始的下肢肌肉健康指数，通过预设的结论生成规则，输出整体健康结论；

整体健康结论是对受试者下肢肌肉当前状态的详细描述、潜在风险的预警、以及个性化的训练或康复建议。

Claims (5)

1.基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法，其特征在于，包括如下步骤：

基于获取的受试者基准下肢肌肉功率值以及一系列测试功率值，计算下肢肌肉健康指数；为响应下肢肌肉健康指数的生成，将下肢肌肉健康指数与预设阈值进行比较，以生成校对信号；为响应校对信号，执行预设的调理方案或执行复测，并将调理方案的执行结果或复测数据定义为待评估参数；以及，基于待评估参数执行综合判断，以输出整体健康结论；

其中，基于获取的受试者基准下肢肌肉功率值以及一系列测试功率值，计算下肢肌肉健康指数包括：将一系列测试功率值输入预设的评价模型，以生成平均功率参数，计算基准下肢肌肉功率值与平均功率参数之间的评估差值，并将评估差值输入预设的估分函数，以生成下肢肌肉健康指数；其中，估分函数包括至少一个带有可调节比例因子的子函数，比例因子用于调整下肢肌肉健康指数的计算精度；

评价模型具有最大输入容限；且将一系列测试功率值输入预设的评价模型，以生成平均功率参数包括：计算一系列测试功率值中时间上相邻的两个测试功率值之间的差值作为输入功率；在判断输入功率的数值在最大输入容限的范围之内时，将输入功率输入评价模型，以计算平均功率参数；

一系列测试功率值由如下步骤生成：将初始采集的功率信号定义为待测参数；对待测参数执行预设的替换操作，以生成校对参数；基于校对参数计算校对功率，并获取校对功率与基准下肢肌肉功率值之间的校对偏差；基于校对偏差执行延迟操作以生成校对延迟值，并基于校对功率和校对延迟值，生成构成一系列测试功率值的单个测试功率值；

当所述校对信号为正常状态或异常状态时，执行预设的调理方案；当下肢肌肉健康指数处于预警范围时，执行复测。

2.根据权利要求1所述的基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法，其特征在于，为响应校对信号，执行预设的调理方案包括：

根据校对信号从预设的调理方案集合中选择调理方案以执行，调理方案集合中的调理方案被预先分类为一级调理方案和二级调理方案；

其中，当所述校对信号为正常状态信号时，选择包括安抚、热敷以及预设的肢体伸展操作的所述一级调理方案；

以及，当所述校对信号为异常状态信号时，选择包括具有预设电刺激参数和预设执行周期的连续性电刺激的所述二级调理方案。

3.根据权利要求1所述的基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估方法，其特征在于，所述执行复测包括：

监测下肢肌肉功率的时间序列以确定功率变化趋势的类型；

以及，基于所确定的功率变化趋势的类型，选择对应的采样时段和采样模式，以采集所述复测数据；

执行综合判断的步骤包括：

基于待评估参数计算评估偏差，并将评估偏差与预设的偏差范围进行比较以执行偏差校验，从而生成校验信号；

以及，基于校验信号执行下肢肌肉状态分析，以生成整体健康结论。

4.基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估系统，其特征在于，包括如下模块：

功率获取模块，用于获取受试者的基准下肢肌肉功率值以及在动态测试中产生的一系列测试功率值；

健康指数评估模块，用于基于基准下肢肌肉功率值和一系列测试功率值计算下肢肌肉健康指数，并将下肢肌肉健康指数与预设阈值进行比较以生成校对信号；

调理复测执行模块，用于为响应校对信号，执行预设的调理方案或执行复测，以生成调理方案的执行结果或复测数据，其中执行结果或复测数据被定义为待评估参数；

以及，健康结论生成模块，用于基于待评估参数执行综合判断，以输出整体健康结论；

健康指数评估模块用于：将一系列测试功率值输入预设的评价模型，以生成平均功率参数；计算基准下肢肌肉功率值与平均功率参数之间的评估差值，并将评估差值输入预设的估分函数，以生成下肢肌肉健康指数；

其中，估分函数包括至少一个带有可调节比例因子的子函数，比例因子用于调整下肢肌肉健康指数的计算精度；

评价模型具有最大输入容限；且健康指数评估模块在将一系列测试功率值输入评价模型时，用于：计算一系列测试功率值中时间上相邻的两个测试功率值之间的差值作为输入功率；以及，在判断输入功率的数值在最大输入容限的范围之内时，将输入功率输入评价模型，以计算平均功率参数；

功率获取模块用于通过如下方式生成一系列测试功率值：将初始采集的功率信号定义为待测参数；对待测参数执行预设的替换操作，以生成校对参数；基于校对参数计算校对功率，并获取校对功率与基准下肢肌肉功率值之间的校对偏差；以及，基于校对偏差执行延迟操作以生成校对延迟值，并基于校对功率和校对延迟值，生成构成一系列测试功率值的单个测试功率值；

当所述校对信号为正常状态或异常状态时，执行预设的调理方案；当下肢肌肉健康指数处于预警范围时，执行复测。

5.根据权利要求4所述的基于下肢肌肉功率分析的肌肉健康指数评估系统，其特征在于，调理复测执行模块在执行预设的调理方案时，用于：

根据校对信号从预设的调理方案集合中选择调理方案以执行，调理方案集合中的调理方案被预先分类为一级调理方案和二级调理方案；

其中，当校对信号为正常状态信号时，选择包括安抚、热敷以及预设的肢体伸展操作的一级调理方案；

以及，当校对信号为异常状态信号时，选择包括具有预设电刺激参数和预设执行周期的连续性电刺激的二级调理方案；

调理复测执行模块在执行复测时，用于：

监测下肢肌肉功率的时间序列以确定功率变化趋势的类型；

以及，基于所确定的功率变化趋势的类型，选择对应的采样时段和采样模式，以采集复测数据；

健康结论生成模块用于：

基于待评估参数计算评估偏差，并将评估偏差与预设的偏差范围进行比较以执行偏差校验，从而生成校验信号；

以及，基于校验信号执行下肢肌肉状态分析，以生成整体健康结论。