一种基于生物信号反馈的产后康复状态评估方法与流程

本发明涉产后康复状态评估方法，具体的是一种基于生物信号反馈的产后康复状态评估方法。

背景技术：

1、当前用于产后康复状态评估的方法存在一些不足和弊端，这些问题可能影响评估的准确性、效率和个性化水平，限制了产后妇女康复过程的优化。首先，传统的产后康复评估方法通常依赖于定期的临床访问和医生的主观评估。虽然这些评估由专业的医疗人员进行，但它们可能受到医生经验和专业知识水平的限制。此外，由于产后妇女可能不是经常进行医疗检查，这种评估方式可能错过一些关键的康复过程变化，导致对产后康复状态的评估不够及时和准确。其次，现有的评估方法在数据收集和分析方面存在局限性。传统评估主要依赖于临床观察、自我报告的症状和一些基本的身体测试，如力量和灵活性测试。这些方法可能无法全面捕捉到产后康复过程中的细微变化，特别是在生物信号方面，如肌电信号的变化。因此，这可能导致对某些关键康复指标的监测不够全面。第三，传统方法在个性化康复计划的制定方面通常缺乏灵活性。由于缺乏持续和详细的数据支持，康复计划可能无法精准地反映产后妇女的实际康复需要。例如，对于不同的产后妇女，盆底肌功能的恢复速度和需要的康复类型可能有很大差异。然而，缺乏个性化的数据分析可能导致康复计划不能精确地针对个人的具体情况进行调整。

2、此外，现有方法在持续监测和动态调整方面也存在不足。由于缺乏实时监控能力，传统评估方法可能无法及时响应产后妇女康复状态的变化，从而导致康复计划无法及时调整。例如，如果产后妇女的某个康复目标已经达到，但由于缺乏实时评估，康复计划可能无法及时调整以反映这一进展。

3、最后，传统评估方法在技术和资源方面也存在限制。传统的产后康复评估主要依赖于医疗机构的资源，这可能导致资源分配不均和评估可及性的问题。特别是在资源有限的地区，产后妇女可能无法得到及时和全面的康复评估。此外，缺乏先进技术的应用也限制了传统评估方法在数据处理和分析方面的能力。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种基于生物信号反馈的产后康复状态评估方法，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

2、本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案：首先，建立综合生物信号监测系统，利用穿戴设备和传感器实时收集盆底肌、腹直肌、骨盆部位包括肌电信号、压力传感数据和骨盆位置信号的生物信号，确保设备轻便且易于穿戴以便在日常生活中无干扰地收集数据；

3、其次引入数据分析与评估算法，利用机器学习技术处理和解读收集到的生物信号，以识别出产后康复状态包括盆底肌功能、腹直肌状态和骨盆对称性的关键指标，同时算法识别包括盆底肌功能障碍和腹直肌分离的异常模式；

4、接着基于数据分析与评估算法的分析结果，生成个性化的康复方案，包括定制的运动、康复练习和生活方式调整建议，同时考虑个体差异，如年龄、产后时间、身体状况；

5、然后采用实时反馈机制，通过应用程序或在线平台提供实时反馈，并根据持续监测的生物信号对康复方案进行动态调整；

6、最后进行临床试验以验证系统的有效性和安全性，与医疗机构合作进行试验，收集反馈，持续改进系统。

7、进一步地，所述综合生物信号监测系统建立包括穿戴设备的设计和数学模型，用于实时监测和分析产后妇女的盆底肌、腹直肌和骨盆部位的生物信号；其中所述的穿戴设备采用微型化和柔性材料设计；所述的数学模型采用非线性多参数函数：

8、

9、其中，x,y,z,t代表不同时间点的生物信号参数：x,y,z分别代表包括幅度、频率和波形肌电信号的不同特征，而t表示时间变量；a,b,c,d,e是调整参数，用于个性化模型以适应不同个体的生物信号特征；而e-(…)提供了非线性处理方式，捕捉生物信号中的复杂变化和非线性特性；而b·x2,c·y3,d·cos(z),e·ln(t+1)代表不同的生物信号属性和它们对整体信号分析的贡献；

10、进一步地，自适应和个性化算法采用积分方程：

11、

12、来分析和预测产后康复进展；

13、其中，t代表时间变量，积分上限t表示考虑从时间开始到当前点的整个时间段；s代表传感器收集的生物信号，包括肌电信号、压力信号；α,β,γ用于调整方程以适应个体的康复状态和反馈；α…n代表生物信号的基本属性，其中n提供了调整信号重要性的方式；是加速度项，代表生物信号随时间变化的速率的变化，即信号的变化趋势；e-γs用于平衡和调整生物信号的影响，确保数值稳定性；而积分表示对上述所有影响因素进行时间累积，以得出综合评估。

14、进一步地，所述的数据分析与评估算法包括：

15、s1、首先采用数据预处理技术，包括去噪、归一化和特征提取步骤，以增强信号质量和可分析性，确保后续深度学习模型有效处理数据；

16、s2、接着利用包括卷积神经网络(cnn)或递归神经网络(rnn)的深度学习模型，来分析的生物信号，使模型学习和识别产后康复状态包括盆底肌功能、腹直肌状态和骨盆对称性的关键指标；

17、s3、采用实时数据流分析，允许算法在实时数据流上运行，以快速响应并更新康复状态评估，从而达到连续监控和实时反馈；

18、s4、最后采用包括支持向量机(svm)或随机森林的异常模式检测和分类技术，以识别包括盆底肌功能障碍和腹直肌分离异常模式。

19、进一步地，所述的数据预处理技术实现包括：

20、s1、通过非线性变换函数公式：

21、f(x)＝α·tanh(β·x)+γ·ln(δ·x2+∈)

22、用于针对产后康复过程中的生物信号进行优化；

23、其中，tanh(β·x)用于平滑数据并降低极端值的影响，β控制平滑的程度；ln(δ·x2+∈)用于放大信号中的微小变化，通过∈同时保持数值稳定性；α和γ用于加权上述两种变换的影响，以达到去噪目的；

24、s2、应用动态归一化函数：

25、

26、以适应产后康复过程中生物信号的变化；而归一化过程考虑到产后妇女生物信号的动态变化，确保数据在不同时间点和不同个体间具有可比性；

27、其中，(x-μ(x))q是数据中心化后的幂次变换，q控制幂次的非线性效果；σ(x)p标准差的幂次变换，用于调节数据的分布范围；λ用于防止除以零的情况，并维持数值稳定性；

28、s3、利用高级特征提取方法的逻辑函数：

29、

30、提取与产后康复状态相关的关键特征，包括盆底肌的活动程度和腹直肌的状态；

31、其中，所述的逻辑函数通过形式，用于从原始信号中提取复杂的非线性特征；而ai,bi,ci,di用于调节每个逻辑函数的形状和尺度，使其捕捉到针对特定生物信号的特征；

32、s4、适应性数据预处理流程，结合以上步骤，形成自适应的预处理流程，通过优化函数：

33、

34、来实现；而自适应机制根据不同产后康复阶段和个体差异调整预处理策略；

35、其中，是对每个数据点进行标准化处理，减去均值并除以标准差；wi用于加权不同特征在优化过程中的重要性；ri用于调节每个特征的非线性影响程度。

36、进一步地，所述的深度学习模型学习和识别产后康复状态采用的方法包括：

37、s1、针对生物信号的cnn架构，采用激活函数：

38、

39、其中，是通过对数变换扩展的双曲正切函数，增强了模型对输入信号中细微变化的敏感性；所述激活函数用于cnn模型中处理包括盆底肌和腹直肌的活动模式的生物信号，

40、所述的对数变换扩展形式允许模型识别产后康复过程中包括盆底肌的微小收缩或腹直肌的轻微张力变化的细微生物信号变，而参数k的调整使得模型根据生物信号特性定制化，提高对产后康复状态特征的识别精度；

41、s2、利用长短时记忆网络(lstm)或门控循环单元(gru)的rnn架构来处理时间序列数据；引入递归函数：

42、

43、其中，是双曲正切函数的变体，用于增强模型在处理时间序列数据时的非线性表达能力；wxh和whh是权重矩阵，分别对应于输入和隐藏状态的权重；引入的非线性变换和指数增强了模型对历史数据的处理能力，使其具有预测和评估产后康复过程中的骨盆状态变化能力；而b是偏置项；

44、s3、利用多模态融合架构，结合cnn和rnn的优势来同时处理空间特征和时间序列数据；引入数据融合函数：

45、

46、其中c和r分别代表cnn和rnn提取的特征，σ(ci·ri)是包括sigmoid或relu的非线性函数，用于单独处理每一对特征的乘积；表示对所有特征进行求和，实现特征的整合；q用于调节融合后特征的非线性影响程度，提高模型对不同模式的区分能力；所述的数据融合函数将包括盆底肌和腹直肌的活动模式的空间特征与包括骨盆对称性的变化的时间序列特征结合。

47、进一步地，所述的实时数据流分析方法包括：

48、首先采用实时数据流处理框架，使用数据处理公式：

49、

50、其中x(t)表示实时采集的生物信号，an和bn是调节数据流处理速度和灵敏度的参数，tn是时间延迟因子；所述数据处理公式处理连续的数据流，确保数据实时更新；

51、然后使传感器和信号采集设备，结合信号采集公式：

52、

53、其中t是当前时间，k是信号采集频率参数，t0是信号采集起始时间；通过信号采集公式高频率连续采集生物信号，捕捉到产后康复过程中的每个细微变化；

54、最后建立基于实时数据分析结果的自适应反馈系统，采用决策函数：

55、f(d)＝∫0dγ·log(1+ρ·s(t))dt

56、其中s(t)表示实时生物信号，γ和ρ是调节反馈灵敏度的参数，d是决策延迟时间；通过决策函数根据实时分析结果调整反馈策略，提供及时的康复指导和警告。

57、进一步地，所述的异常模式检测和分类技术包括：

58、s1、采用生物信号设计的核函数：

59、

60、其中，是径向基函数(rbf)，用于捕捉输入向量x和y之间的非线性相似度；在产后康复状态评估中，这有助于识别复杂的、非线性的生物信号模式；λ(x·y)d是多项式核，用于提取输入数据的高阶特征，在产后康复评估中揭示更复杂的生物信号关系；参数γ、λ和d控制着核函数的形状和特征提取的复杂度，使得svm准确地区分正常和异常的康复状态；

61、s2、使用特征转换函数：

62、

63、是逻辑sigmoid变换，用于将原始特征向量x转换成适合随机森林模型处理的形式；每个特征xi通过权重wi被转换，对于识别产后康复状态中包括盆底肌功能障碍的特定异常模式的特征；

64、s3、实施集成函数：

65、e(c,r)＝α·svm(c)+(1-α)·rf(r)

66、用于svm和随机森林模型输出的加权组合，用于产后康复状态的最终判定；其中，svm(c)和rf(r)分别代表svm和随机森林模型的输出；这两个模型分别从不同角度分析生物信号，提供不同类型的洞察；参数α用于调节两个模型输出在最终判定中的相对重要性，根据实际情况灵活调整模型的贡献度。

67、进一步地，所述对康复方案进行动态调整的方法包括：

68、s1、基于机器学习模型采用动态调整函数：

69、

70、其中r是实时收集的康复相关数据，fi(r)是从数据中提取的特征，θi是特征权重，而ω和φ(r)是调整康复计划的参数；根据实时数据连续调整康复方案，以适应患者的当前状态和需求；

71、s2、实施实时数据处理和响应机制，包括实时反馈函数：

72、

73、其中d(t)是时间点t的康复数据，g是基于数据生成反馈的函数，λ是衰减因子，用于控制过去数据对当前反馈的影响；所述实时反馈函数在患者的康复数据发生变化时提供实时反馈，并调整康复建议。

74、本发明具有多项有益效果，这些效果共同为产后妇女提供了先进、精准且高度个性化的康复体验：

75、1.精准评估康复进度：通过实时监测和分析盆底肌、腹直肌和骨盆部位的生物信号，本方法能够准确评估产后妇女的康复状态，包括肌肉恢复、骨盆稳定性等关键指标。

76、2.动态调整康复计划：基于持续收集的生物信号数据，系统可以不断调整和优化康复计划，确保这些计划始终符合产后妇女的当前康复需求和状态。

77、3.及时发现和响应异常模式：利用支持向量机(svm)、随机森林等机器学习技术，本方法能够有效识别康复过程中的异常模式，如盆底肌功能障碍，及时调整康复方案或采取相应措施。

78、4.提供连续监控和实时反馈：通过实时数据流分析和响应机制，系统能够为产后妇女提供即时的康复指导和反馈，增加康复计划的互动性和响应性。

79、5.个性化康复体验：由于本方法考虑了个体差异，如年龄、产后时间、身体状况等因素，因此能够为每位产后妇女量身定制个性化的康复方案。