一种利用人体长骨和身高数据进行生长评估的方法

本发明涉及人体生长评估，具体而言，涉及一种利用人体长骨和身高数据进行生长评估的方法。

背景技术：

1、人体长骨对身高具有紧密的联系和直接的数值影响，随着年龄的增长，人体的身高会逐渐增加，相应的，长骨的尺寸也会发生相应的变化，以保证长骨的尺寸适应身高的生长，形成匀称的身体体型。目前对于身高的生长评价主要是根据历史数据来进行综合性的统计分析，但大多是基于单一的长骨参数来进行的，并不能完全准确的实现对身高生长的评估。如何做到对身高生长的合理准确的评估以引导对身高生长的关注和调控成为越来越重要的研究方向。

2、因此，设计一种利用人体长骨和身高数据进行生长评估的方法，通过利用人体四大长骨数据来对身高的生长进行综合合理的评价，提高分析准确性的同时还能够对长骨与身高的比例情况进行合理的分析预测，是目前亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种利用人体长骨和身高数据进行生长评估的方法，通过获取分析周期内的四大长骨数据一方面进行基于时间维度方向上的生长评估，取定出四种长骨属于对于身高生长的敏感度，另一方面通过不同对象的长骨身高数据分析确定长骨与身高的相关性，进而实现对身高生长情况的合理判断和评价，同时也能够对长骨与身高的匹配情况进行确定，以确定体型的匀称度，总体上实现合理准确的身高生长评价。

2、第一方面，本发明提供一种利用人体长骨和身高数据进行生长评估的方法，包括获取第一分析周期内同一对象的身高数据和身高数据对应的长骨数据，进行敏感性分析，形成敏感度信息；获取第一分析周期内不同对象的在同一考察时间点上对应的身高数据以及身高数据对应的长骨数据，结合敏感度信息进行相关性分析，形成相关度信息；获取目标对象在目标分析周期内的目标身高数据和目标身高数据对应的目标长骨数据，并结合相关度信息进行第一生长维度的评估，形成第一生长维度评估结果数据；获取目标对象在目标分析周期内的目标身高数据和目标身高数据对应的目标长骨数据，并结合敏感度信息进行第二生长维度的评估，形成第二生长维度评估结果数据；结合第一生长维度评估结果数据和第二生长维度评估结果数据，形成生长评估总体信息。

3、在本发明中，该方法通过获取分析周期内的四大长骨数据一方面进行基于时间维度方向上的生长评估，取定出四种长骨属于对于身高生长的敏感度，另一方面通过不同对象的长骨身高数据分析确定长骨与身高的相关性，进而实现对身高生长情况的合理判断和评价，同时也能够对长骨与身高的匹配情况进行确定，以确定体型的匀称度，总体上实现合理准确的身高生长评价。

4、作为一种可能的实现方式，获取第一分析周期内同一对象的身高数据和身高数据对应的长骨数据，进行敏感性分析，形成敏感度信息，包括：获取第一分析周期内同一对象的身高数据，形成分析周期身高数据集其中，i为第一分析周期内所分析的对象的编号，m为第一分析周期内在同一对象上获取的基于时间维度顺序上的身高数据分析点的编号；获取分析周期身高数据集中每个身高数据对应的长骨数据，形成分析周期尺桡骨数据集分析周期肱骨数据集分析周期胫腓骨数据集以及分析周期股骨数据集并结合分析周期身高数据集进行基于时间维度的生长变化分析，形成生长变化数据；获取不同对象的生长变化数据，进行基于时间维度的敏感性分析，形成不同长骨数据的敏感度信息。

5、在本发明中，敏感度分析主要是在时间维度上获取长骨数据与身高数据的关系，进而确定出长骨的增长变化对身高增长的敏感程度。因此首先获取分析周期内所有对象的身高数据和对应的长骨数据，在将身高数据与长骨数据进行对应分析变化情况，进而基于变化情况完成敏感性分析。

6、作为一种可能的实现方式，获取分析周期身高数据集中每个身高数据对应的长骨数据，形成分析周期尺桡骨数据集分析周期肱骨数据集分析周期胫腓骨数据集以及分析周期股骨数据集并结合分析周期身高数据集进行基于时间维度的生长变化分析，形成生长变化数据，包括：根据分析周期身高数据集和对应的分析周期尺桡骨数据集建立基于时间维度的身高-尺桡骨生长函数根据分析周期身高数据集和对应的分析周期肱骨数据集建立基于时间维度的身高-肱骨生长函数根据分析周期身高数据集和对应的分析周期胫腓骨数据集建立基于时间维度的身高-胫腓骨生长函数根据分析周期身高数据集和对应的分析周期股骨数据集建立基于时间维度的身高-股骨生长函数

7、在本发明中，在进行长骨数据与身高数据的对应生长关系分析时，考虑每种长骨数据都是在时间维度上与身高具有同步的增加变化，进而分别建立起四种长骨数据在时间维度下相对身高的三维函数。这里，需要说明的是，考虑不同对象的身高增长和长骨的增长情况有所不同，所以为了保证不同对象的身高和长骨的对应属于能够在后续进行统一的分析处理，对于分析周期的选取就需要是带有年龄性质的时间周期，即多少岁几个月这样的时间统计方式，这样既符合人体生长的客观规律，也能够保证不同对象的身高和长骨关系数据能够得到统一化的处理，是数据分析具有较强的合理性。

8、作为一种可能的实现方式，获取不同对象的生长变化数据，进行基于时间维度的敏感性分析，形成不同长骨数据的敏感度信息，包括：获取不同对象的身高-尺桡骨生长函数建立基于时间维度上的身高-尺桡骨生长体函数vur(lur，h，t)，并确定出身高-尺桡骨生长体函数vur(lur，h，t)的中心曲线函数cur(lur，h，t)；获取不同对象的身高-肱骨生长函数建立基于时间维度上的身高-肱骨生长体函数vhu(lhu，h，t)，并确定出身高-肱骨生长体函数vhu(lhu，h，t)的中心曲线函数chu(lhu，h，t)；获取身高-尺桡骨生长体函数vur(lur，h，t)随时间变化的身高-尺桡骨生长面积函数sur(lur，h，t)，获取身高-肱骨生长体函数vhu(lhu，h，t)随时间变化的身高-肱骨生长面积函数shu(lhu，h，t)，并将身高-尺桡骨生长面积函数sur(lur，h，t)和身高-肱骨生长面积函数shu(lhu，h，t)进行相同时间下的敏感性对比，将面积值较大的长骨数据对应的长骨确定为上肢第一敏感长骨，将面积值较小的长骨数据对应的长骨确定为上肢第二敏感长骨；获取不同对象的身高-胫腓骨生长函数建立基于时间维度上的身高-胫腓骨生长体函数vtf(ltf，h，t)，并确定出身高-胫腓骨生长体函数vtf(ltf，h，t)的中心曲线函数ctf(ltf，h，t)；获取不同对象的身高-股骨生长函数建立基于时间维度上的身高-股骨生长体函数vfem(lfem，h，t)，并确定出身高-股骨生长体函数vfem(lfem，h，t)的中心曲线函数cfem(lfem，h，t)；获取身高-胫腓骨生长体函数vtf(ltf，h，t)随时间变化的身高-胫腓骨生长面积函数stf(ltf，h，t)，获取身高-股骨生长体函数vfem(lfem，h，t)随时间变化的身高-股骨生长面积函数sfem(lfem，h，t)，并将身高-胫腓骨生长面积函数stf(ltf，h，t)和身高-股骨生长面积函数sfem(lfem，h，t)进行相同时间下的敏感性对比，将面积值较大的长骨数据对应的长骨确定为下肢第一敏感长骨，将面积值较小的长骨数据对应的长骨确定为下肢第二敏感长骨。

9、在本发明中，这里敏感度的分析包括两个方面，一方面是在时间维度的顺序下建立起长骨与身高的同步变化关系，进而提供一个可以参考的人体身高和长骨同步变化的情况，对于形成的生长函数经过对个对象的数据统计，可以形成在不同生长时间段下的合理身高范围和对应的长骨尺寸范围，进而为后续的相关性分析以及基于上下肢的尺寸分析确定的体型匀称性奠定数据基础。另外，这里基于体函数确定了一个中心曲线函数，将其作为后续进行身高的增长快慢的界限，以更好的进行身高生长具体情况的评估。

10、作为一种可能的实现方式，获取第一分析周期内不同对象的在同一考察时间点上对应的身高数据以及身高数据对应的长骨数据，结合敏感度信息进行相关性分析，形成相关度信息，包括：获取第一分析周期内不同对象在同一考察时间点上对应的身高数据，形成考察时间身高数据集获取考察时间身高数据集中每个身高数据对应的尺桡骨数据和肱骨数据，进行上肢生长相关性分析，形成上肢相关度信息；获取考察时间身高数据集中每个身高数据对应的胫腓骨数据和股骨数据，进行下肢生长相关性分析，形成下肢相关度信息。

11、在本发明中，长骨数据与身高数据的相关性分析主要考虑对于同一对象在确定的时间点下身高是与长骨的尺寸具有高度的相关性的，可以根据长骨的尺寸来推定对应时期的身高情况，这种相关性的分析也是为后续进行身高与长骨的匀称度评估提供重要的基础参考数据。

12、作为一种可能的实现方式，获取考察时间身高数据集中每个身高数据对应的尺桡骨数据和肱骨数据，进行上肢生长相关性分析，形成上肢相关度信息，包括：确定考察时间点下的上肢第一敏感长骨和上肢第二敏感长骨，并获取考察时间身高数据集中每个身高数据对应的上肢第一敏感长骨的长骨数据和上肢第二敏感长骨对应的长骨数据并进行相关性分析，确定下式中对应的上肢直接相关因子和上肢调整相关因子获取考察时间点下所有的上肢直接相关因子形成上肢直接相关因子集a1，获取考察时间点下所有的上肢调整相关因子形成上肢调整相关因子集a2。

13、在本发明中，在敏感性分析中确定出了不同长骨数据对于身高的敏感度，即某些长骨与身高的变化同步率较高，身高增长多少，对应的长骨也会增加的比较明显，某些长骨可能敏感度不高的在身高增长较大时变化并不明显，因而本技术考虑，对于敏感性交底的长骨数据可以作为基础的身高数据评价，即这些长骨数据是进行某一阶段的身高的确定数据，而对于敏感性较高的长骨数据则能够对身高的增长进行明显的对应，但由于敏感度较高，基于大数据的这类长骨数据的波动也比较明显，因而直接采用这些敏感性较高的长骨数据进行身高增长的评估会具有较大的数据波动，所以这里通过将敏感性较低的长骨数据作为身高增长评估的基础数据，将敏感性较高的长骨数据作为身高增加评估的基础修正数据，能够更加合理且准确的实现利用长骨数据对身高的增长情况进行评估。因此在本发明中，以敏感度高的长骨数据与敏感度低的长骨数据的差值作为以敏感度低的长骨数据确定的身高数据的调整参量。进而获得较为准确的相关因子作为后续进行长骨与身高数据对应性评价的参考量。可以理解的是，对于上肢长骨数据与下肢长骨数据与身高的相关性，由于人体生长可能出现体型不匀称的情况，进而表明上肢和下肢单独分别建立与身高的相关性会更加合理，毕竟现实情况总会存在上肢不匀称但下肢匀称、上肢匀称但下肢不匀称或者上下肢都匀称或不匀称的情况，分开进行分析更加具有数据处理的现实意义和合理性。对于上肢长骨数据的相关性分析，在先确定哪一个长骨数据更加具有敏感性后再进行相关性分析，毕竟在较长的分析周期下两种长骨数据的敏感性不一定会一直保持不变，生长是具有随意性的。

14、作为一种可能的实现方式，获取考察时间身高数据集中每个身高数据对应的胫腓骨数据和股骨数据，进行下肢生长相关性分析，形成下肢相关度信息，包括：确定考察时间点下的下肢第一敏感长骨和下肢第二敏感长骨，并获取考察时间身高数据集中每个身高数据对应的下肢第一敏感长骨的长骨数据和下肢第二敏感长骨对应的长骨数据并进行相关性分析，确定下式中对应的下肢直接相关因子和下肢调整相关因子获取考察时间点下所有的下肢直接相关因子形成下肢直接相关因子集b1，获取考察时间点下所有的下肢调整相关因子形成下肢调整相关因子集b2。

15、在本发明中，对下肢长骨数据的相关性分析采用和上肢长骨数据的相关性分析相同的方式。首先确定两种长骨数据的敏感性，在基于敏感性建立合理的相关因子确定式，进而完成合理的下肢长骨数据相关性分析。

16、作为一种可能的实现方式，获取目标对象在目标分析周期内的目标身高数据和目标身高数据对应的目标长骨数据，并结合相关度信息进行第一生长维度的评估，形成第一生长维度评估结果数据，包括：获取目标对象在目标分析周期内的目标身高数据和对应的目标尺桡骨数据、目标肱骨数据、目标胫腓骨数据以及目标股骨数据；将目标身高数据与目标尺桡骨数据同身高-尺桡骨生长体函数vur(lur，h，t)以及中心曲线函数cur(lur，h，t)进行对比分析，将目标身高数据与目标肱骨数据同身高-肱骨生长体函数vhu(lhu，h，t)和中心曲线函数chu(lhu，h，t)进行对比分析，将目标身高数据与目标胫腓骨数据同身高-胫腓骨生长体函数vtf(ltf，h，t)以及中心曲线函数ctf(ltf，h，t)进行对比分析，将目标身高数据与目标股骨数据同身高-股骨生长体函数vfem(lfem，h，t)和中心曲线函数cfem(lfem，h，t)进行对比分析，形成四类长骨对比结果，并进行以下判断：若四种目标长骨数据均处于对应的体函数限定的数据空间，且不小于三种长骨数据高于对应的中心曲线函数确定的数据值的情况占目标分析周期的时长超过目标分析周期的三分之一，则确定为生长增长型身高；若四种目标长骨数据均处于对应的体函数限定的数据空间，且小于三种长骨数据高于对应的中心曲线函数确定的数据值的情况占目标分析周期的时长超过目标分析周期的三分之一，小于三种长骨数据低于对应的中心曲线函数确定的数据值，则确定为生长平稳型身高；若四种目标长骨数据均处于对应的体函数限定的数据空间，且不小于三种长骨数据低于对应的中心曲线函数确定的数据值的情况占目标分析周期的时长超过目标分析周期的三分之一，则确定为生长抑制型身高。

17、在本发明中，对身高生长进行第一维度的分析主要是确定身高生长的快慢情况。这里采用分别将目标对象的四种长骨数据进行对应的对比分析，进而综合性的将对比分析结果放在时间维度上进行分析来确定身高的生长情况。将身高的增长情况放在较长的时间维度下分析能够提高分析的准确性和合理性。

18、作为一种可能的实现方式，获取目标对象在目标分析周期内的目标身高数据和目标身高数据对应的目标长骨数据，并结合敏感度信息进行第二生长维度的评估，形成第二生长维度评估结果数据，包括：获取目标对象在目标分析周期内的目标身高数据和对应的目标尺桡骨数据以及目标肱骨数据，进行目标上肢直接相关因子γ1和目标上肢调整相关因子的γ2的确定，并进行以下判断：若存在γ1∈a1，且γ2∈a2的情况占目标分析周期的时长超过目标分析周期的四分之一，则确定为上肢生长同步型身高，反之则确定为上肢生长异步型身高；获取目标对象在目标分析周期内的目标身高数据和对应的目标胫腓骨数据以及目标股骨数据，进行目标下肢直接相关因子η1和目标下肢调整相关因子的η2的确定，并进行以下判断：若存在η1∈b1，且η2∈b的情况占目标分析周期的时长超过目标分析周期的四分之一，则确定为下肢生长同步型身高，反之则确定为下肢生长异步型身高。

19、在本发明中，第二维度的生长评估主要是确定长骨的生长是否和身高生长匹配，进而确定目标对象的体型是否匀称。这里考虑直接相关因子和调整相关因子的组合判断情况有四种，所以在时间维度下占比超过四分之一就能够肯定的进行匀称性的判定，提高了分析的合理性和数据处理的准确性。

20、作为一种可能的实现方式，结合第一生长维度评估结果数据和第二生长维度评估结果数据，形成生长评估总体信息，包括：获取第一生长维度评估结果数据提供四种长骨数据的中心曲线函数对应的预测长骨数据值，并结合相关因子集提供对应的身高预测数值。

21、在本发明中，当然，在获取到目前的身高与长骨的生长评估情况后，还可以基于获取的数据来进行生长的预测，进而为后续进行生长的健康引导提供数据指引，是生长更加具有可控性和科学性。

22、本发明提供的一种利用人体长骨和身高数据进行生长评估的方法的有益效果有：

23、该方法通过获取分析周期内的四大长骨数据一方面进行基于时间维度方向上的生长评估，取定出四种长骨属于对于身高生长的敏感度，另一方面通过不同对象的长骨身高数据分析确定长骨与身高的相关性，进而实现对身高生长情况的合理判断和评价，同时也能够对长骨与身高的匹配情况进行确定，以确定体型的匀称度，总体上实现合理准确的身高生长评价。