资源类型：
申请人：
中科全联科技（北京）有限公司
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首都医科大学宣武医院
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当前专利权人：
中科全联科技（北京）有限公司
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首都医科大学宣武医院
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申请号：
申请日期：
授权年份：
公开号：
公开日：
法律状态：
主分类号：
分类号：
摘要：
本发明提供了一种监测颈椎曲度的方法和装置，涉及颈椎监测技术领域。所述方法包括步骤如下：S1、采集静态数据；S2、采集动态数据；S3、数据标注；S4、聚合矩阵；S5、多组采集；S6、训练模型；S7、用户监测；所述装置包括：数据存储模块、算法模块、智能提醒模块和通信模块。本发明中，通过对监测对象的颈椎关键部位进行监测，采集静态和动态数据，再由医生判断监测对象的颈椎是否健康，对数据进行标注，数据与标注聚合得到静态矩阵和动态矩阵，训练模型得到静态模型和动态模型，通过两个模型，用户能够随时随地监测自己的颈椎健康情况，无需去医院挂号拍片检查，节约了大量的时间成本和经济成本，并且能够在病症早期就得到注意，便于医治康复。
主权项：
1.一种监测颈椎曲度的方法，其特征在于，所述方法包括步骤如下： S1、采集静态数据： 将监测颈椎曲度的装置佩戴在监测对象颈椎处，通过所述装置读取并计算颈椎静态数据 D＝[静态右侧面，静态左侧面，静态下截面]； S2、采集动态数据： 监测对象佩戴装置，进行如下动作：左转头、右转头、左偏头、右偏头、抬头、低头；通过所述装置读取并计算颈椎动态数据 E＝[左转头右侧面，左转头左侧面，左转头下截面， 右转头右侧面，右转头左侧面，右转头下截面， 左偏头右侧面，左偏头左侧面，左偏头下截面， 右偏头右侧面，右偏头左侧面，右偏头下截面， 抬头右侧面，抬头左侧面，抬头下截面， 低头右侧面，低头左侧面，低头下截面]； S3、数据标注： 对静态数据和动态数据进行标注； S4、聚合矩阵： 将静态数据和标注直接连接聚合为静态矩阵；所述静态矩阵 D’＝[静态右侧面，静态左侧面，静态下截面，健康OR患病]； 将静态数据、动态数据和标注聚合为动态矩阵；所述动态矩阵 E’＝[左转头右侧面-静态右侧面，左转头左侧面-静态左侧面，左转头下截面-静态下截面， 右转头右侧面-静态右侧面，右转头左侧面-静态左侧面，右转头下截面-静态下截面， 左偏头右侧面-静态右侧面，左偏头左侧面-静态左侧面，左偏头下截面-静态下截面， 右偏头右侧面-静态右侧面，右偏头左侧面-静态左侧面，右偏头下截面-静态下截面， 抬头右侧面-静态右侧面，抬头左侧面-静态左侧面，抬头下截面-静态下截面， 低头右侧面-静态右侧面，低头左侧面-静态左侧面，低头下截面-静态下截面，健康OR患病]； 该处符号“-”代表对应各边的差值； S5、多组采集： 对若干不同的监测对象进行监测，重复S1～S4步骤，得到若干组静态矩阵和动态矩阵； S6、训练模型： 将若干组静态矩阵和动态矩阵分别输入机器学习算法训练模型得到静态模型和动态模型； S7、用户监测： 对用户进行监测，重复S1～S2步骤，并将用户的静态数据和动态数据分别输入模型，获取监测结果；监测结果判断标准为：两模型都认为患病为患病；两模型中仅一个认为患病为有患病风险；两模型都认为健康为健康； 所述S1中的监测颈椎曲度的装置包括： 支架，所述支架包括：第一支架A1、第二支架A2、第三支架A3、第四支架A4、第五支架A5、第六支架A6； 弯曲度传感器，所述弯曲度传感器包括：第一弯曲度传感器B1、第二弯曲度传感器B2、第三弯曲度传感器B3、第四弯曲度传感器B4、第五弯曲度传感器B5；相邻的支架通过对应的弯曲度传感器连接； 所述S1中，第一支架A1和第六支架A6分别紧贴监测对象的双耳根顶部，第三弯曲度传感器B3紧贴颈后突起处，第三支架A3和第四支架A4的前端分别紧贴两锁骨最末端突起处； 所述静态数据和动态数据中的面数据均由其对应的三边长度组成； 静态右侧面为第二支架A2、第一弯曲度传感器B1和第二弯曲度传感器B2构成的三角面，其三边分别为： 静态左侧面为第五支架A5、第四弯曲度传感器B4和第五弯曲度传感器B5构成的三角面，其三边分别为： 静态下截面为第三支架A3、第四支架A4和第三弯曲度传感器B3构成的三角面，其三边分别为： 所述静态矩阵 健康OR患病]； 其中，L1、L2、L3、L4、L5、L6分别为第一支架A1、第二支架A2、第三支架A3、第四支架A4、第五支架A5、第六支架A6两端点之间的直线距离，即支架两端的弯曲度传感器之间的直线距离； b1、b2、b3、b4、b5分别为第一弯曲度传感器B1、第二弯曲度传感器B2、第三弯曲度传感器B3、第四弯曲度传感器B4、第五弯曲度传感器B5的数值； f(x)为弯曲度传感器数值与该数值代表的角度之间的关系。
