一种用于手臂运动的实时监测系统的制作方法

本发明涉及医疗康复，更具体地说，本发明涉及一种用于手臂运动的实时监测系统。

背景技术：

1、在医疗康复领域，手臂运动功能的恢复对于许多中枢瘫患者来说至关重要，传统的康复方法通常依赖于医疗人员的观察和患者的主观感受来评估康复进展，这种方法不仅效率低下，而且往往存在主观性和不准确性，近年来，随着传感器技术和数据分析技术的快速发展，实时监测系统逐渐被引入到康复领域中，用于精确监测和分析患者的运动数据，从而提供更为科学、客观的康复评估手段。

2、然而，现有的手臂运动实时监测系统虽然在一定程度上提高了康复评估的准确性和效率，但在实际应用中仍存在一些局限性，例如，部分系统只能监测到手臂的宏观运动数据，如关节角度、运动轨迹等，而忽略了肌肉活动、精细动作等微观数据的监测和分析，导致康复评估不够全面，此外，一些系统缺乏对不同运动数据的综合分析功能，无法提供详细的康复进展分析和建议，从而限制了其在康复领域的应用效果。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供一种用于手臂运动的实时监测系统，通过以下方案，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于手臂运动的实时监测系统，包括：

3、手臂运动监测区域划分模块：用于将目标中枢瘫患者的手臂运动监测时间确定为目标时间区域，通过等时间划分的方式将目标时间区域划分为各子时间区域，并依次标记为1、2……n；

4、手臂运动数据采集模块：用于采集各子时间区域的肌肉活动数据、关节运动数据、手臂运动轨迹数据，以及精细动作数据，并将采集到的数据传输到手臂运动数据分析模块；

5、手臂运动数据分析模块：包括肌肉活动数据分析单元、关节运动数据分析单元、手臂运动轨迹数数据分析单元，以及精细动作数据分析单元，用于对手臂运动数据采集模块传输的数据分析，并将分析后的数据传输到综合分析模块；

6、综合分析模块：用于建立综合分析模型，将手臂运动数据分析模块传输的数据导入综合分析模型中，计算出目标时间区域的综合异常指数，并传输到康复进展分析模块；

7、康复进展分析模块：用于建立综合异常指数预设值，根据综合异常指数预设值对目标时间区域的综合异常指数进行判断，并根据判断结果分析目标中枢瘫患者的康复进展。

8、优选的，所述肌肉活动数据包括指伸肌肌纤维收缩频率、指屈肌肌束长度、小指外展肌运动单位放电频率，以及重复动作力量变化值，分别标记为mf、ml、me，以及mc，关节运动数据包括关节压力值、腕关节旋转角度、手掌反转角度，以及手指独立屈伸频率，分别标记为js、jr、jl，以及jf，手臂运动轨迹数据包括指尖相对手腕距离、手掌质心相对前臂位移距离、小指轨迹曲率半径，以及手腕旋转角加速度，分别标记为ft、fc、fr，以及fv，精细动作数据包括指腹静脉血氧饱和度、指尖触觉压阻反射延迟、手掌角质层电阻率，以及指纹皮下组织压力，分别标记为sa、sd、sr，以及sp。

9、优选的，所述肌肉活动数据分析单元用于建立肌肉活动数据分析模型，将手臂运动数据采集模块传输的肌肉活动数据导入肌肉活动数据分析模型中，计算出各子时间区域的肌肉活动动态力量指数，具体表示为：rmi表示第i个子时间区域的肌肉活动动态力量指数，mfi表示第i个子时间区域的指伸肌肌纤维收缩频率，mli表示第i个子时间区域的指屈肌肌束长度，mei表示第i个子时间区域的小指外展肌运动单位放电频率，mci表示第i个子时间区域的重复动作力量变化值。

10、优选的，所述关节运动数据分析单元用于建立关节运动数据分析模型，将手臂运动数据采集模块传输的关节运动数据导入关节运动数据分析模型中，计算出各子时间区域的关节运动动态分析值，具体表示为：rji表示第i个子时间区域的关节运动动态分析值，jsi表示第i个子时间区域的关节压力值，jri表示第i个子时间区域的腕关节旋转角度，jli表示第i个子时间区域的手掌反转角度，jfi表示第i个子时间区域的手指独立屈伸频率，jrmax表示目标时间区域的腕关节旋转最大角度。

11、优选的，所述手臂运动轨迹数据分析单元用于建立手臂运动轨迹数据分析模型，将手臂运动数据采集模块传输的手臂运动轨迹数据导入手臂运动轨迹数据分析模型中，计算出各子时间区域的手臂运动特征集成值，具体表示为：rfi表示第i个子时间区域的手臂运动特征集成值，fti表示第i个子时间区域的指尖相对手腕距离，fci表示第i个子时间区域的手掌质心相对前臂位移距离，fri表示第i个子时间区域的小指轨迹曲率半径，fvi表示第i个子时间区域的手腕旋转角加速度，fcmin表示目标时间区域的手掌质心相对前臂最小位移距离，fcmax表示目标时间区域的手掌质心相对前臂最大位移距离。

12、优选的，所述精细动作数据分析单元用于建立精细动作数据分析模型，将手臂运动数据采集模块传输的精细动作数据导入精细动作数据分析模型中，计算出各子时间区域的精细动作生理指标，具体表示为：rsi表示第i个子时间区域的精细动作生理指标，sai表示第i个子时间区域的指腹静脉血氧饱和度，sdi表示第i个子时间区域的指尖触觉压阻反射延迟，sri表示第i个子时间区域的手掌角质层电阻率，spi表示第i个子时间区域的指纹皮下组织压力。

13、优选的，所述综合分析模块具体表示为：η表示目标时间区域的综合异常指数，rmi表示第i个子时间区域的肌肉活动动态力量指数，rji表示第i个子时间区域的关节运动动态分析值，rfi表示第i个子时间区域的手臂运动特征集成值，rsi表示第i个子时间区域的精细动作生理指标，rmdef表示肌肉活动动态力量指数预设值，rjdef表示关节运动动态分析预设值，rfdef表示手臂运动特征集成预设值，rsdef表示精细动作生理指标预设值，β1表示肌肉活动动态力量指数的权重，β2表示关节运动动态分析值的权重，β3表示手臂运动特征集成值的权重，β4表示精细动作生理指标的权重，λ表示综合异常指数的其他影响因子。

14、优选的，所述综合异常指数预设值标记为ηdef，当ηdef>η时，表示目标时间区域的综合异常指数小于综合异常指数预设值，说明目标中枢瘫患者的康复进展良好，当ηdef<η时，表示目标时间区域的综合异常指数大于综合异常指数预设值，说明目标中枢瘫患者的康复进展差，并发出报警信号通知医生或康复师。

15、本发明的技术效果和优点：

16、本发明通过手臂运动监测区域划分模块精确划分手臂运动的监测区域，系统能够专注于关键的运动部位，提供更为精准的数据支持，有助于医生或康复师更准确地评估患者的运动能力和康复进展；通过手臂运动数据采集模块能够实时、连续地采集手臂运动过程中的各种数据，为后续的分析和评估提供了丰富的资料，使得系统能够全面了解患者的运动表现；通过手臂运动数据分析模块运用先进的算法和技术进行深度分析，通过分析，系统能够识别出运动中的异常模式、潜在问题以及改进空间，为患者提供个性化的康复建议；通过综合分析模块将各模块的数据和分析结果进行整合，形成全面的评估报告，不仅有助于医生或康复师快速了解患者的整体情况，还能为制定更为精准的康复计划提供有力支持；通过康复进展分析模块实时评估康复进展，一旦发现进展缓慢或停滞不前的情况，系统能够及时发出警报，提醒医生或康复师采取相应措施，确保康复计划的顺利进行。