[发明专利]一种肌肉老化程度检测方法、装置及系统

权利要求书

1.一种肌肉老化程度检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待测者在指定运动状态下的多通道原始肌肉电信号；

分别提取每一通道原始肌肉信号中用于表征肌肉老化程度的信号特征，得到信号特征矩阵；

建立肌肉电信号样本集，采用分类器对所述肌肉电信号样本集进行训练，得到分类模型；

将所述信号特征矩阵输入所述分类模型，得到所述原始肌肉电信号的老化类别，以实现肌肉老化程度检测。

2.根据权利要求1所述的肌肉老化程度检测方法，其特征在于，基于肌肉老化机理假说特征选取所述信号特征。

3.根据权利要求1所述的肌肉老化程度检测方法，其特征在于，所述信号特征为时域信号特征参数。

4.根据权利要求1所述的肌肉老化程度检测方法，其特征在于，建立肌肉电信号样本集，采用分类器对所述肌肉电信号样本集进行训练，得到分类模型，具体为：

采集肌肉电信号的样本信号，计算所述样本信号的信号特征，得到信号特征向量，标记所述样本信号的年龄区间，得到标签类别；

以所述样本信号的信号特征向量作为输入，以所述样本信号的标签类别作为输出，对分类器进行训练，得到分类模型。

5.根据权利要求4所述的肌肉老化程度检测方法，其特征在于，以所述样本信号的信号特征向量作为输入，以所述样本信号的标签类别作为输出，对分类器进行训练，得到分类模型，具体为：

初始化分类器的各项参数；

将所述样本信号划分为训练样本和测试样本两类；

将所述训练样本的信号特征向量输入所述分类器，得到与所述训练样本相对应的预测类别；

将所述预测类别与对应的标签类别进行对比，根据对比结果对所述分类器的参数进行修正，得到分类模型；

采用所述测试样本对当前分类模型进行测试；

判断测试结果是否满足终止条件，如果是，则输出当前分类模型，否则采用下一个训练样本继续对所述分类器进行训练。

6.根据权利要求5所述的肌肉老化程度检测方法，其特征在于，所述分类器为支持向量机，所述支持向量机的参数包括边界函数参数、决策函数参数以及损失函数参数。

7.根据权利要求4所述的肌肉老化程度检测方法，其特征在于，建立肌肉电信号样本集，采用分类器对所述肌肉电信号样本集进行训练，得到分类模型，还包括：

对所述肌肉电信号样本集中样本信号的性别以及肌肉收缩程度进行标记，得到性别标签以及肌肉收缩程度标签，建立多标签的肌肉电信号样本集；

采用多标签的肌肉电信号样本集对所述分类器进行训练，得到多标签的分类模型。

8.一种肌肉老化程度检测装置，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的肌肉老化程度检测方法。

9.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机该程序被处理器执行时，实现如权利要求1-7任一项所述的肌肉老化程度检测方法。

10.一种肌肉老化程度检测系统，其特征在于，包括如权利要求8所述的肌肉老化程度检测装置，还包括肌肉电信号采集装置；

所述肌肉电信号采集装置用于采集待测者在指定运动状态下的原始肌肉电信号，并将所述原始肌肉电信号发送至所述肌肉老化程度检测装置；

所述肌肉老化程度检测装置用于采用所述肌肉老化程度检测方法对所述原始肌肉电信号进行检测，得到待测者的老化类别，以实现肌肉老化程度检测。