一种骨科术后康复监测方法及系统与流程

本发明涉及医学电子技术领域，尤其是一种骨科术后康复监测方法及系统。

背景技术：

目前中国已经进入老龄化时代。据统计，2015年60岁及以上人口达到2.22亿，占总人口的16.15％。老年人的骨科问题日渐突出，得到越来越多的关注。骨科康复治疗需要持续观察骨骼生长愈合情况。目前，医生评估骨科康复状况的方式是，直接观测骨科病患的ct或磁共振(mri)影片，主观判断病人恢复状况，导致骨科病患术后恢复效果并不理想，同时，还需要病人在骨科术后较长恢复期内往返医院进行恢复状况检查。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种骨科术后康复监测方法及系统，通过数字化信息采集、分析和共享，搭建医生与病人信息互通的平台。

本发明提供的一种骨科术后康复监测方法，包括：

步骤1，步态采集终端实时采集步态信息；

步骤2，数据匹配分析服务器对实时采集到的步态信息进行匹配分析得到康复评估结果；

步骤3，客户端接收康复评估结果。

进一步地，所述步骤2中数据匹配分析服务器根据步态信息进行数据分析得到康复评估结果的方法为：

步骤2.1，对实时采集到的步态信息进行快速傅里叶变换，得到当前步态频域特征；

步骤2.2，将当前步态频域特征与步态模型库中的步态频域特征进行匹配分析得到康复评估结果。

进一步地，步骤2.2中步态模型库的建立过程为：

步骤2.2.1，分别采集正常人群和障碍人群的步态信息；所述障碍人群包括不同手术方式和不同恢复阶段的人群；

步骤2.2.2，对采集到的正常人群和障碍人群的步态信息进行快速傅里叶变换得到正常人群和障碍人群的步态频域特征；

步骤2.2.3，取步骤2.2.2得到的步态频域特征作为步态模型库中的步态频域特征。

进一步地，步骤2.2.3，的过程还可以是，取步骤2.2.2得到的前n个特征点作为步态模型库中的步态频域特征。

进一步地，步骤2.2，将当前步态频域特征与步态模型库中的步态频域特征进行匹配分析得到康复评估结果的方法为：采用皮氏积矩相关系数遍历计算当前步态频域特征与步态模型库中的步态频域特征的相关系数，取遍历计算得到的相关系数的极大值对应的评估状态作为当前步态频域特征的评估结果；

具体遍历计算公式如下：

其中，xi为某一个当前步态频域特征，为当前步态频域特征的均值，yi为步态模型库中的某一个步态频域特征，为步态模型库中的步态频域特征均值。

本发明还提供一种骨科术后康复监测系统，包括：数据匹配分析服务器，以及与数据匹配分析服务器无线网络连接的步态采集终端和移动户端；所述步态采集终端为可穿戴式设备。

进一步地，所述步态监测模块，包括主控芯片，以及与主控芯片连接的三轴加速传感器和无线通讯模块；所述三轴加速传感器依次经主控芯片和无线通讯模块连接至数据匹配分析服务器。

进一步地，所述无线通讯模块为wifi模块、4g通信模块或5g通信模块。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

本发明通过建立步态采集终端、数据匹配分析服务器和客户端的医生和病人的信息互通平台，通过对病人的步态信息的采集和分析，可以实时监测病人的骨科术后康复情况，并解决了病人在在骨科术后较长恢复期内往返医院进行恢复状况检查的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明的骨科术后康复监测系统的结构图。

图2为本发明的步态采集终端的结构图。

图3为本发明的骨科术后康复监测方法的流程图。

图4为本发明的数据匹配分析服务器的匹配分析的流程图。

图5为本发明的建立步态模型库的流程图。

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用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提供一种骨科术后康复监测系统，包括：数据匹配分析服务器，以及与数据匹配分析服务器无线网络连接的步态采集终端和移动户端。

基于该骨科术后康复监测系统的骨科术后康复监测方法，包括：

步骤1，步态采集终端实时采集步态信息；

步骤2，数据匹配分析服务器对实时采集到的步态信息进行匹配分析得到康复评估结果；

步骤3，客户端接收康复评估结果。

本发明通过建立步态采集终端、数据匹配分析服务器和客户端的医生和病人的信息互通平台，通过对病人的步态信息的采集和分析，可以实时监测病人的骨科术后康复情况，并解决了病人在在骨科术后较长恢复期内往返医院进行恢复状况检查的问题。

以下结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。

本实施例的一种骨科术后康复监测系统，如图1所示，包括：数据匹配分析服务器，以及与数据匹配分析服务器无线网络连接的步态采集终端和移动户端。

其中，所述步态监测模块，如图2所示，包括主控芯片，以及与主控芯片连接的三轴加速传感器和无线通讯模块；所述三轴加速传感器依次经主控芯片和无线通讯模块连接至数据匹配分析服务器。所述三轴加速传感器采用boschsensortec公司的bma250三轴加速度传感器，其封装尺寸仅2mm×2mm×0.95mm，是目前最小的lga封装电子加速度传感器。bma250应用在步态监测模块中，利用了其内部的由于加速度造成的晶体变形并导致电压产生变化的原理，从而能及时并准确测量骨科病人运动时的三轴加速度信号，并且其价格便宜，能满足实验要求。所述主控芯片采用stc15w4k56s4。所述无线通讯模块为wifi模块、4g通信模块或5g通信模块；wifi模块可以采用esp8266，实现串口-wifi通信。

其中，所述数据匹配分析服务器，可以是一般的服务器或云服务器。

其中，所述客户端为手机、平板电脑等设备上运行的app。

搭建客户端、数据匹配分析服务器和步态采集终端基于c/s模式的通讯系统：在microsoftvisualc++集成开发环境中，基于线程池和完成端口技术搭建好socket服务端后，实现终端步态采集终端-数据匹配分析服务器以及数据匹配分析服务器-客户端的双向的通信连接和数据的交换。

基于骨科术后康复监测系统，本实施例提供一种骨科术后康复监测方法，，如图3所示，包括：

步骤1，步态采集终端实时采集步态信息；本实施例使步态采集终端采集的数据保证在2s以内。为了使得采集的数据更准确地反应实际情况，可以进行多次采集，或更长时间的采集。

步骤2，数据匹配分析服务器对实时采集到的步态信息进行匹配分析得到康复评估结果；具体如图4所示，包括：

步骤2.1，对实时采集到的步态信息进行快速傅里叶变换，得到当前步态频域特征；快速傅里叶变换的公式如下：

步骤2.2，采用皮氏积矩相关系数遍历计算当前步态频域特征与步态模型库中的步态频域特征的相关系数，取遍历计算得到的相关系数的极大值对应的评估状态作为当前步态频域特征的评估结果；具体遍历计算公式如下：

其中，xi为某一个当前步态频域特征，为当前步态频域特征的均值，yi为步态模型库中的某一个步态频域特征，为步态模型库中的步态频域特征均值。本发明通过采用多因素一元方差分析和皮氏积矩相关系数进行显著性分析和相关性分析，避免引入干扰。

其中，如图5所示，步态模型库的建立过程为：

步骤2.2.1，分别采集正常人群和障碍人群的步态信息；所述障碍人群包括不同手术方式和不同恢复阶段的人群；

步骤2.2.2，对采集到的正常人群和障碍人群的步态信息进行快速傅里叶变换得到正常人群和障碍人群的步态频域特征；优选地，由于人体运动频率属于低频运动，可以取步骤2.2.2得到的前n个特征点作为步态模型库中的步态频域特征。

步骤2.2.3，取步骤2.2.2得到的步态频域特征作为步态模型库中的步态频域特征。

需要说明的是，为了得到更详细的康复评估结果，建立的步态模型库的信息划分需要相对详细，例如，根据性别、年龄、人体部位等对模型库中的步态频域特征进行对应分组，可以采用简单式标准差的方法计算步态模型库中的步态频域特征的变异性指标，根据变异性指标进行分组。

步骤3，客户端接收康复评估结果。本实施例的客户端分为医生用客户端和病人用客户端；所述医生用客户端和病人用客户端均可以用于接收康复评估结果，同时，对于每次的康复评估结果均保存在数据匹配分析服务器中，可以用过客户端进行查询。另外，医生用客户端还可以建立病人信息档案，对病人信息进行添加、删除、编辑、查看等操作。

使用本发明的骨科术后康复监测系统的过程为：根据使用者需要评估的部位，如右下肢骨折的术后恢复评估，则将终端固定在使用者右腿上部及下步各放置一个，然后使用者正常或者缓慢行走；根据采集到的步态信息提取步态频域特征，然后依据相关系数匹配算法与步态模型库中各个特征进行匹配。将最佳匹配特征作为当前的康复评估结果。通过使用本发明的骨科术后康复监测系统，使用者从康复评估结果可以知道其恢复进度、恢复状况。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。