计时起立行走测试的测试方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了计时起立行走测试的测试方法、装置、设备及存储介质，涉及智慧医疗技术领域。具体实施方式包括：针对计时起立行走测试中的每个测试动作，获取每个测试动作的开始时刻的受试者的运动的关节点；根据测试动作的开始时刻的各个关节点，计算测试动作的运动参数值。本申请实现了针对计时起立行走测试中的测试动作，客观地给出了标准统一的、定量化的运动参数值，为临床诊断提供了客观、定量化的数据依据，有利于提高临床诊断的客观性、准确性。并且，基于计时起立行走测试的受试者的关节点信息和测试动作的运动参数值，使得计时起立行走测试的测试过程有数据记录，进而可回溯。进而可回溯。进而可回溯。

【技术实现步骤摘要】
计时起立行走测试的测试方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理
，具体涉及智慧医疗
，尤其涉及计时起立行走测试的测试方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]计时起立行走测试(TUG)是评估整体功能移动性的一种可靠、经济、安全且省时的方法，此项测试要求受试者首先坐在座椅上，然后起立，起立后以正常速度直行3米再转身，转身后直行三米走到椅子前转身坐下，同时计时。
[0003]目前，临床上通过计时起立行走测试对受试者进行整体功能移动性的评估时，能给出的定量评价参数只有受试者完成计时起立行走测试动作的总时间，对受试者的整体功能移动性的评估非常依赖于医生的主观判断及经验，这种方法最终会导致不同医生的诊断结果存在偏差，且评估过程不可回溯。

技术实现思路

[0004]针对现有技术中计时起立行走测试存在的主观、无法回溯的问题，提供了一种计时起立行走测试的测试方法、装置、电子设备以及存储介质。
[0005]根据第一方面，提供了一种计时起立行走测试的测试方法，包括：
[0006]针对计时起立行走测试中的每个测试动作，获取每个所述测试动作的开始时刻的受试者的运动的关节点；
[0007]根据所述测试动作的开始时刻的各个所述关节点，计算所述测试动作的运动参数值。
[0008]根据第二方面，提供了一种计时起立行走测试的测试装置，包括：
[0009]关节点获取单元，用于针对计时起立行走测试中的每个测试动作，获取每个所述测试动作的开始时刻的受试者的运动的关节点；
[0010]参数计算单元，用于根据所述测试动作的开始时刻的各个所述关节点，计算所述测试动作的运动参数值。
[0011]根据第三方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现如计时起立行走测试的测试方法中任一实施例的方法。
[0012]根据第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如计时起立行走测试的测试方法中任一实施例的方法。
[0013]根据本申请实施例的方案，获取各个测试动作的开始时刻的受试者的运动的关节点后，即可基于测试动作开始时刻的各个关节点，计算出测试动作的运动参数值。实现了针对计时起立行走测试中的测试动作，客观地给出了标准统一的、定量化的运动参数值，为临床诊断提供了客观、定量化的数据依据，有利于提高临床诊断的客观性、准确性。并且，基于计时起立行走测试的受试者的关节点信息和测试动作的运动参数值，使得计时起立行走测
试的测试过程有数据记录，进而可回溯。
附图说明
[0014]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
[0015]图1是本申请一些实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
[0016]图2是根据本申请的计时起立行走测试的测试方法的一个实施例的流程图；
[0017]图3是本申请实施例的计时起立行走测试的运动过程示意图；
[0018]图4是本申请实施例的人体关节点的示意图；
[0019]图5是本申请实施例的数据采集设备的示意图；
[0020]图6是根据本申请的计时起立行走测试的测试方法的一个应用场景的示意图；
[0021]图7是根据本申请的计时起立行走测试的测试方法的又一个实施例的流程图；
[0022]图8是根据本申请的计时起立行走测试的测试装置的一个实施例的结构示意图；
[0023]图9是用来实现本申请实施例的计时起立行走测试的测试方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0024]以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0025]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0026]图1示出了可以应用本申请的计时起立行走测试的测试方法或计时起立行走测试的测试装置的实施例的示例性系统架构100。
[0027]如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
[0028]用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如视频类应用、直播应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。
[0029]这里的终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等，该电子设备接收视觉设备采集的包括关节点的深度信息，进而计算测试动作的运动参数值，视觉设备包括但不限于深度传感器、深度相机等；还可以是集成有视觉设备的电子设备。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
[0030]服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103提供支持
的后台服务器。后台服务器可以接收视觉设备采集的包括关节点的深度信息，进而计算测试动作的运动参数值等处理，并将处理结果(例如运动参数值)反馈给终端设备。
[0031]需要说明的是，本申请实施例所提供的计时起立行走测试的测试方法可以由服务器105或者终端设备101、102、103执行，相应地，计时起立行走测试的测试装置可以设置于服务器105或者终端设备101、102、103中。
[0032]应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
[0033]继续参考图2，示出了根据本申请的计时起立行走测试的测试方法的一个实施例的流程200。该计时起立行走测试的测试方法，包括以下步骤：
[0034]步骤201，针对计时起立行走测试中的每个测试动作，获取每个所述测试动作的开始时刻的受试者的运动的关节点。
[0035]步骤202，根据所述测试动作的开始时刻的各个所述关节点，计算所述测试动作的运动参数值。
[0036]在本实施例中，计时起立行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计时起立行走测试的测试方法，所述方法包括：针对计时起立行走测试中的每个测试动作，获取每个所述测试动作的开始时刻的受试者的运动的关节点；根据所述测试动作的开始时刻的各个所述关节点，计算所述测试动作的运动参数值。2.根据权利要求1所述的方法，其中，获取每个所述测试动作的开始时刻的受试者的运动的关节点，包括：针对所述计时起立行走测试的全周期的深度信息，确定每一帧深度数据对应的所述测试动作的类型；针对每个所述测试动作，相同类型的所述测试动作对应的各帧深度数据组成一个运动状态，按照时序将所述运动状态的第一帧深度数据确定为该类型的所述测试动作的开始时刻的帧数据，从所述第一帧深度数据中获取所述受试者的运动的所述关节点。3.根据权利要求2所述的方法，其中，确定所述每一帧深度数据对应的所述测试动作的类型，包括：从所述每一帧深度数据中获取所述受试者的运动的所述关节点；提取每个所述关节点的运动特征；根据所述每一帧深度数据的各个所述关节点的运动特征，确定所述每一帧深度数据对应的所述测试动作的类型。4.根据权利要求3所述的方法，其中，提取每个所述关节点的运动特征，包括：采集每个所述关节点的空间坐标；根据所述关节点的空间坐标，确定所述关节点的运动特征。5.根据权利要求4所述的方法，其中，根据所述关节点的空间坐标，确定所述关节点的运动特征，包括：针对与空间位置有关的运动特征，根据两帧深度数据中所述关节点的空间坐标，确定当前帧深度数据中所述关节点的运动特征，其中，所述两帧深度数据中的一帧深度数据为所述当前帧深度数据，所述两帧深度数据中的另一帧深度数据为所述当前帧深度数据之前或者之后的第N帧深度数据，或者，所述两帧深度数据中的一帧深度数据为所述当前帧深度数据之前的第M帧深度数据，所述两帧深度数据中的另一帧深度数据为所述当前帧深度数据之后的第L帧深度数据，N、M和L为正整数。6.根据权利要求3所述的方法，其中，根据所述每一帧深度数据的各个所述关节点的运动特征，确定所述每一帧深度数据对应的所述测试动作的类型，包括：将所述每一帧深度数据的各个所述关节点的运动特征的值组成一个向量；将所述向量输入机器学习分类器，所述机器学习分类器输出分类结果，其中，所述分类结果表示所述每一帧深度数据对应的所述测试动作的类型。7.根据权利要求6所述的方法，其中，确定每...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱文成，冯振，
申请(专利权)人：北京中科睿医信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：