基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测方法，包括学习阶段和预测阶段，学习阶段包括：1）分别通过弯曲传感器、陀螺仪测量膝关节的弯曲度；通过足底压力传感器测得足底的压力负载；2）计算每个时刻的综合性负载累积值；3）以弯曲传感器和陀螺仪测得值的一致性定义置信度，计算并更新置信度值；4）当膝关节的最大弯曲度每减少一整数度时，计算当时的综合性负载累积值和标准化置信度值，并估算关节疲劳度；5）进行置信度加权的线性回归分析，得到综合性负载与膝关节疲劳度之间的回归关系；进入预测阶段，通过监测综合性负载累积值，对膝关节的疲劳度进行预测。该系统及方法有利于对膝关节的运动疲劳程度进行准确的评估及预测。

Evaluation and prediction system and method of knee joint fatigue based on confidence weighting

【技术实现步骤摘要】
基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测系统及方法
本专利技术涉及涉及智能穿戴设备
，具体涉及一种基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测系统及方法。
技术介绍
由于运动锻炼时常需要进行屈膝运动，例如跑步、羽毛球、足球等，而过量的重负载屈膝运动超过一定限度后将会损伤膝关节，因此专利技术一直膝关节运动疲劳评估设备及预测方法就显得十分必要。如果能在运动即将过量之时进行报警，敦促运动员或是运动爱好者及时降低运动负荷或停止运动，将达到保护膝关节的目的。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测系统及方法，该系统及方法有利于对膝关节的运动疲劳程度进行准确的评估及预测。为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测系统，包括：弯曲传感器，设置于膝关节处，用于通过弯曲传感器的电阻变化测得膝关节的弯曲度；第一陀螺仪和第二陀螺仪，分别设置于大腿和小腿处，用于通过两个陀螺仪之间的角度差测得膝关节的弯曲度；足底压力传感器，设置于足底，用于测得足底的压力负载；以及评估预测系统，通过无线网络分别与弯曲传感器、第一陀螺仪、第二陀螺仪及足底压力传感器连接以接收各传感器测得的数据，用于进行置信度加权的线性回归分析，以得到综合性负载与膝关节疲劳度之间的回归关系，还用于在得到了综合性负载与膝关节疲劳度之间的回归关系后，通过监测综合性负载累积值，对膝关节的疲劳度进行预测。进一步地，所述弯曲传感器包括分别设置于膝关节内外侧的第一弯曲传感器和第二弯曲传感器，以通过取平均值减少测得的膝关节弯曲度的误差。本专利技术还提供了一种基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测方法，包括学习阶段和预测阶段，所述学习阶段包括以下步骤：步骤1)在膝关节处设置弯曲传感器，以通过弯曲传感器的电阻变化测得膝关节的弯曲度；在大腿和小腿处分别设置第一陀螺仪和第二陀螺仪，以通过两个陀螺仪之间的角度差测得膝关节的弯曲度；在足底处设置足底压力传感器，以测得足底的压力负载；步骤2)计算每个时刻的综合性负载累积值at，即从运动开始时刻直到t时刻，由于人体运动带给膝关节的压力效应的累积值；步骤3)以弯曲传感器和陀螺仪测得的弯曲度的一致性定义置信度，计算每个时刻的置信度值Ctnew，并对临近时刻的置信度值进行更新；步骤4)通过弯曲传感器和陀螺仪测量得到膝关节的最大弯曲度角度值，当膝关节的最大弯曲度每减少一整数度时，计算当时对应的综合性负载累积值ai和标准化置信度值Cinorm，并通过减少的角度估算关节疲劳度fi，直至得到满足数量要求的n个点对(ai,fi)，i＝1,2,…,n，否则返回步骤2)进行循环计算；步骤5)利用得到的点对(ai,fi)进行置信度加权的线性回归分析，得到综合性负载与膝关节疲劳度之间的回归关系；使用者在学习阶段得到综合性负载与其膝关节疲劳度的个性化回归关系后，进入所述预测阶段，通过监测综合性负载累积值，对膝关节的疲劳度进行预测。进一步地，在膝关节的内外侧分别设置第一弯曲传感器和第二弯曲传感器，通过取平均值减少测得的膝关节弯曲度的误差。进一步地，步骤2)中，t时刻的综合性负载累积值at的计算方法为：通过式(1)计算t时刻的综合性负载lt：其中，lt表示t时刻的综合性负载；P表示足底压力传感器测得的足底压力；Pthr表示足底压力阈值；Ca是陀螺仪和弯曲传感器测得的弯曲度弧度值的平均值；Cthr是在平时行走情况下采样的弯曲角弧度阈值；β和γ是设定的调整因子；k是用于调整曲线形状的指数函数底数；BMI表示体重指数；δ是调整参数，是正常体重中BMI的最高值；Φ是设定的补充调整参数；b是另一个用于调整曲线形状的指数函数底数；Δtg是上一次膝关节弯曲与当前膝关节弯曲之间的间隔时间，用于表征膝关节运动的频率；Δtthr是在平时行走情况下采样的膝关节弯曲时间间隔阈值；ρ是设定的调整因子；h也是用于调整曲线形状的指数函数底数；ε、θ、ω是设定的调整因子；得到t时刻的综合性负载lt后，通过式(2)计算0-t时刻的综合性负载累积值at：进一步地，步骤3)中，t时刻的置信度值Ctnew的计算方法为：通过式(3)计算t时刻弯曲传感器和陀螺仪测得的弯曲角弧度值的差Δe：Δe＝|Cg-Ct|(3)其中，Cg、Ct分别表示陀螺仪和弯曲传感器测得的弯曲角弧度值；获得了Δe后，通过式(4)和式(5)对t时刻及其临近时刻的置信度值进行计算：Ctnew和Ctpre分别为更新后和更新前的置信度值，置信度初值设为1；g(x)是置信度传播机制的调整函数，其返回值反映传感器误差的影响，是用于调整曲线g(x)形状的系数，增大值将增加置信度值对传感器误差的灵敏度；σ是用于调整速度的加权系数，η是设定的调节常数；进一步可通过式(7)计算t时刻的标准化置信度值Cinorm：进一步地，步骤5)中，由式(8)和式(9)计算置信度加权的线性回归分析：其中，表示回归系数；A表示由每个点处的综合负荷累积值ai组成的向量；F表示由膝关节疲劳度fi组成的向量；C表示权重对角矩阵，其以标准置信度值作为其元素。进一步地，步骤6)中，通过式(10)预测膝关节的疲劳度：其中，fend表示设定的疲劳度，是回归系数，anow是当前综合负载累积值，lnow表示当前的综合负载；预测时间t用于警告用户在当前锻炼负载下还剩多少时间会导致膝盖极限疲劳，从而使用户降低负载强度或减少运动时间，以保障膝关节健康。相较于现有技术，本专利技术具有以下有益效果：提供了一种基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测系统及方法，该系统及方法设置弯曲传感器和陀螺仪分别测量膝关节的弯曲度，并通过两种传感器测得值的一致性来定义置信度，然后进行置信度加权的线性回归分析，得到综合性负载与膝关节疲劳度之间的回归关系，在此基础上，即可通过监测综合性负载累积值，对膝关节的疲劳度进行预测，从而实现了对膝关节运动疲劳度的准确评估及预测，能在运动即将过量之时进行报警，达到保护膝关节的目的，因此，具有很强的实用性和广阔的应用前景。附图说明图1是本专利技术实施例的方法中学习阶段的实现流程图。具体实施方式下面结合附图及具体实施例对本专利技术作进一步说明。本专利技术提供了一种基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测系统，包括：第一弯曲传感器和第二弯曲传感器，分别设置于膝关节内外侧，用于通过弯曲传感器的电阻变化测得膝关节的弯曲度；设置两个弯曲传感器，是为了取平均值减少测得的膝关节弯曲度的误差；第一陀螺仪和第二陀螺仪，分别设置于大腿和小腿处，用于通过两个陀螺仪之间的角度差测得膝关节的弯曲度；足底压力传感器，设置于足底，用于测得足底的压力负载；以及评估预测系统，通过无线网络分别与弯曲传感器、第一陀螺仪、第二本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测系统，其特征在于，包括：/n弯曲传感器，设置于膝关节处，用于通过弯曲传感器的电阻变化测得膝关节的弯曲度；/n第一陀螺仪和第二陀螺仪，分别设置于大腿和小腿处，用于通过两个陀螺仪之间的角度差测得膝关节的弯曲度；/n足底压力传感器，设置于足底，用于测得足底的压力负载；以及/n评估预测系统，通过无线网络分别与弯曲传感器、第一陀螺仪、第二陀螺仪及足底压力传感器连接以接收各传感器测得的数据，用于进行置信度加权的线性回归分析，以得到综合性负载与膝关节疲劳度之间的回归关系，还用于在得到了综合性负载与膝关节疲劳度之间的回归关系后，通过监测综合性负载累积值，对膝关节的疲劳度进行预测。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测系统，其特征在于，包括：
弯曲传感器，设置于膝关节处，用于通过弯曲传感器的电阻变化测得膝关节的弯曲度；
第一陀螺仪和第二陀螺仪，分别设置于大腿和小腿处，用于通过两个陀螺仪之间的角度差测得膝关节的弯曲度；
足底压力传感器，设置于足底，用于测得足底的压力负载；以及
评估预测系统，通过无线网络分别与弯曲传感器、第一陀螺仪、第二陀螺仪及足底压力传感器连接以接收各传感器测得的数据，用于进行置信度加权的线性回归分析，以得到综合性负载与膝关节疲劳度之间的回归关系，还用于在得到了综合性负载与膝关节疲劳度之间的回归关系后，通过监测综合性负载累积值，对膝关节的疲劳度进行预测。


2.根据权利要求1所述的基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测系统，其特征在于，所述弯曲传感器包括分别设置于膝关节内外侧的第一弯曲传感器和第二弯曲传感器，以通过取平均值减少测得的膝关节弯曲度的误差。


3.一种基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测方法，其特征在于，包括学习阶段和预测阶段，所述学习阶段包括以下步骤：
步骤1)在膝关节处设置弯曲传感器，以通过弯曲传感器的电阻变化测得膝关节的弯曲度；在大腿和小腿处分别设置第一陀螺仪和第二陀螺仪，以通过两个陀螺仪之间的角度差测得膝关节的弯曲度；在足底处设置足底压力传感器，以测得足底的压力负载；
步骤2)计算每个时刻的综合性负载累积值at，即从运动开始时刻直到t时刻，由于人体运动带给膝关节的压力效应的累积值；
步骤3)以弯曲传感器和陀螺仪测得的弯曲度的一致性定义置信度，计算每个时刻的置信度值Ctnew，并对临近时刻的置信度值进行更新；
步骤4)通过弯曲传感器和陀螺仪测量得到膝关节的最大弯曲度角度值，当膝关节的最大弯曲度每减少一整数度时，计算当时对应的综合性负载累积值ai和标准化置信度值Cinorm，并通过减少的角度估算关节疲劳度fi，直至得到满足数量要求的n个点对(ai,fi)，i＝1,2,…,n，否则返回步骤2)进行循环计算；
步骤5)利用得到的点对(ai,fi)进行置信度加权的线性回归分析，得到综合性负载与膝关节疲劳度之间的回归关系；
使用者在学习阶段得到综合性负载与其膝关节疲劳度的个性化回归关系后，进入所述预测阶段，通过监测综合性负载累积值，对膝关节的疲劳度进行预测。


4.根据权利要求3所述的基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测方法，其特征在于，在膝关节的内外侧分别设置第一弯曲传感器和第二弯曲传感器，通过取平均值减少测得的膝关节弯曲度的误差。


5.根据权利要求3所述的基于置信度加权的膝关节运动疲劳评估预测方法，其特征在于，步骤2)中，t时刻的综合性负载累积值at的计算方法为：

【专利技术属性】
技术研发人员：邹腾跃，陈加伦，范克威，张伯琰，
申请(专利权)人：福建农林大学，
类型：发明
国别省市：福建;35