【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及动态监测，具体地，涉及精确负重智能评估及动态监测方法及系统。
技术介绍
1、对于骨科下肢术后患者，合理有效的负重训练能促进骨质愈合与肢体功能恢复。为防止再次发生损伤，患者下肢负重不能超出合理范围。为获得良好的训练效果，患者下肢负重不能过低。然而，在实际负重训练中，由于缺乏有效的监测手段，患者往往难以遵从医生所给的合理负重力度，影响康复效果的同时，安全性难以得到保障。
2、专利文献cn117556324a(申请号：202311540010.x)公开了一种基于足底压力监测的人体姿态评估方法，包括以下步骤：s1.个人信息输入与处理：在评估前输入待评估人员的基本信息；s2.足底压力数据的收集与处理：使参与评估的人员穿戴足底压力监测设备，收集相关信号，进行数据采集，设定足底压力测试评估时间为8-10分钟，压力值采样率为80ms-100ms；被评估人开始进行8-10分钟的正常行走，在被评估人经过8-10分钟的行走后，将行走过程中产生的数据进行采集，该专利技术通过简便易行的方式为用户提供准确、实时的步态和姿态分析，从而在更广泛的层面上推动健康管理和医疗辅助的实施，通过这种方法，人们能够更容易地获得关于自己步态和姿态的有价值信息，并据此采取适当的措施以预防潜在的健康问题。
技术实现思路
1、针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种一种精确负重智能评估及动态监测方法及系统。
2、根据本专利技术提供的一种精确负重智能评估及动态监测方法，包括：
4、步骤s2：通过运动传感器实时采集用户膝关节运动信息；
5、步骤s3：基于采集到的足底压力数据、膝关节运动信息分析足底压力分布和膝关节运动状态；
6、步骤s4：根据分析得到的足底压力分布和膝关节运动状态，对用户的步态和足-膝偶联机制下的生物力学变化进行量化评估；
7、步骤s5：根据量化评估结果提供个性化运动指导和建议。
8、优选地，将所述柔性压力传感器集成到可穿戴鞋垫上，从而能够实时监测足底的压力情况，并将监测到的压力数据传输至智能设备。
9、优选地，所述步骤s3采用：
10、步骤s2.1：对采集到的压力数据进行预处理，包括：去噪处理、滤波处理、校正处理；
11、步骤s2.2：根据压力传感器布局，将每个部位对应的压力数据进行分割和提取；
12、步骤s2.3：从每个部位的压力数据中提取特征，包括：平均压力、最大压力、压力分布图形状特征；
13、步骤s2.4：利用统计分析方法或机器学习方法对提取的特征进行分析，比较不同部位的压力特征，得到各部位的压力分布情况；
14、步骤s2.5：将分析得到的不同部位的压力分布情况以曲线图的形式进行可视化展示。
15、优选地，所述步骤s3采用：根据压力数据和生理学知识，基于各部位的压力分布情况，判断各部位承受的负重情况。
16、优选地，根据得到的各部位承受的负重情况，基于人体各部位对应的骨骼、肌肉、关节的负重承受能力，给出相应的姿态调整建议。
17、根据本专利技术提供的一种精确负重智能评估及动态监测系统，包括：
18、模块m1：通过集成的柔性压力传感器实时采集用户足底压力数据；
19、模块m2：通过运动传感器实时采集用户膝关节运动信息；
20、模块m3：基于采集到的足底压力数据、膝关节运动信息分析足底压力分布和膝关节运动状态；
21、模块m4：根据分析得到的足底压力分布和膝关节运动状态，对用户的步态和足-膝偶联机制下的生物力学变化进行量化评估；
22、模块m5：根据量化评估结果提供个性化运动指导和建议。
23、优选地，将所述柔性压力传感器集成到可穿戴鞋垫上，从而能够实时监测足底的压力情况，并将监测到的压力数据传输至智能设备。
24、优选地，所述模块m3采用：
25、模块m2.1：对采集到的压力数据进行预处理，包括：去噪处理、滤波处理、校正处理；
26、模块m2.2：根据压力传感器布局，将每个部位对应的压力数据进行分割和提取；
27、模块m2.3：从每个部位的压力数据中提取特征，包括：平均压力、最大压力、压力分布图形状特征；
28、模块m2.4：利用统计分析方法或机器学习方法对提取的特征进行分析，比较不同部位的压力特征，得到各部位的压力分布情况；
29、模块m2.5：将分析得到的不同部位的压力分布情况以曲线图的形式进行可视化展示。
30、优选地，所述模块m3采用：根据压力数据和生理学知识，基于各部位的压力分布情况，判断各部位承受的负重情况。
31、优选地，根据得到的各部位承受的负重情况，基于人体各部位对应的骨骼、肌肉、关节的负重承受能力，给出相应的姿态调整建议。
32、与现有技术相比，本专利技术具有如下的有益效果：
33、1、本专利技术可以根据不同部位的压力分布情况来评估负重情况，帮助用户了解身体各部位的负重状况，采取相应的措施保护身体健康；
34、2、利用人工智能算法对收集到的数据进行深入分析，以识别关键的足底压力指标和步态异常，支持个性化康复和运动优化。
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1.一种精确负重智能评估及动态监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的精确负重智能评估方法，其特征在于，将所述柔性压力传感器集成到可穿戴鞋垫上，从而能够实时监测足底的压力情况，并将监测到的压力数据传输至智能设备。
3.根据权利要求1所述的精确负重智能评估方法，其特征在于，所述步骤S3采用：
4.根据权利要求1所述的精确负重智能评估方法，其特征在于，所述步骤S3采用：根据压力数据和生理学知识，基于各部位的压力分布情况，判断各部位承受的负重情况。
5.根据权利要求1所述的精确负重智能评估方法，其特征在于，根据得到的各部位承受的负重情况，基于人体各部位对应的骨骼、肌肉、关节的负重承受能力，给出相应的姿态调整建议。
6.一种精确负重智能评估及动态监测系统，其特征在于，包括：
7.根据权利要求6所述的精确负重智能评估系统，其特征在于，将所述柔性压力传感器集成到可穿戴鞋垫上，从而能够实时监测足底的压力情况，并将监测到的压力数据传输至智能设备。
8.根据权利要求6所述的精确负重智能评估系统，其特征
9.根据权利要求6所述的精确负重智能评估系统，其特征在于，所述模块M3采用：根据压力数据和生理学知识，基于各部位的压力分布情况，判断各部位承受的负重情况。
10.根据权利要求6所述的精确负重智能评估系统，其特征在于，根据得到的各部位承受的负重情况，基于人体各部位对应的骨骼、肌肉、关节的负重承受能力，给出相应的姿态调整建议。
...【技术特征摘要】
1.一种精确负重智能评估及动态监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的精确负重智能评估方法，其特征在于，将所述柔性压力传感器集成到可穿戴鞋垫上，从而能够实时监测足底的压力情况，并将监测到的压力数据传输至智能设备。
3.根据权利要求1所述的精确负重智能评估方法，其特征在于，所述步骤s3采用：
4.根据权利要求1所述的精确负重智能评估方法，其特征在于，所述步骤s3采用：根据压力数据和生理学知识，基于各部位的压力分布情况，判断各部位承受的负重情况。
5.根据权利要求1所述的精确负重智能评估方法，其特征在于，根据得到的各部位承受的负重情况，基于人体各部位对应的骨骼、肌肉、关节的负重承受能力，给出相应的姿态调整建议。
...【专利技术属性】
技术研发人员：王欣，王宏，张晓乐，王琪，徐雁，李葆华，王健全，
申请(专利权)人：北京大学第三医院北京大学第三临床医学院，
类型：发明
国别省市：
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