[发明专利]脊柱健康情况监测方法

权利要求书

1.一种脊柱健康情况监测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1、标定监测点：

采用穿戴传感器对监测对象脊柱的关键部位进行监测点标定，标定的监测点包括：A、颈椎：C7突起处；B、胸椎：左、右乳头；C、肺叶：第十二对肋骨最低点；D、腰椎：肚脐；E胯部：髋骨两侧突起处；

S2、采集静态数据：

以肚脐为原点，建立监测对象正面的二维坐标系，在监测对象静态立正的状态下，采集所述监测点在该坐标系中的投影坐标记录为静态数据；

S3、采集动态数据：

以肚脐为原点，建立监测对象正面的二维坐标系，监测对象以最大角度进行左/右转身动作、左/右侧身动作和前/后屈体动作，分别在上述状态下，采集所述监测点在所述坐标系中的投影坐标记录为动态数据；

S4、数据标注：

对监测对象进行X光成像，由医生判断其脊柱是否健康，用判断结果对静态数据和动态数据进行标注；

S5、聚合矩阵：

将静态数据和标注直接连接聚合为静态矩阵；将静态数据、动态数据和标注聚合为动态矩阵；所述动态矩阵为[左转身活动度特征值,右转身活动度特征值,左侧身活动度特征值,右侧身活动度特征值,前屈活动度特征值,后凸活动度特征值,cobb特征值,腰骶特征值,健康OR患病]；

S6、多组采集：

对若干不同的监测对象进行监测，重复S1～S5步骤，得到若干组静态矩阵和动态矩阵；

S7、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；

S8、用户监测：

对用户进行监测，重复S1～S3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。

2.如权利要求1所述的脊柱健康情况监测方法，其特征在于，所述静态数据的格式为：

[静态,颈椎,(X_A01,Y_A01),

静态,胸椎,(X_B01,Y_B01),(X_B02,Y_B02),

静态,肺叶,(X_C01,Y_C01),(X_C02,Y_C02),

静态,腰椎,(X_D01,Y_D01),

静态,胯部,(X_E01,Y_E01),(X_E02,Y_E02)]；

所述动态数据的格式为：

[动态,左转身,颈椎,(X_A11,Y_A11),

动态,左转身,胸椎,(X_B11,Y_B11),(X_B12,Y_B12),

动态,左转身,肺叶,(X_C11,Y_C11),(X_C12,Y_C12),

动态,左转身,腰椎,(X_D11,Y_D11),

动态,左转身,胯部,(X_E11,Y_E11),(X_E12,Y_E12),

动态,右转身,颈椎,(X_A21,Y_A21),

动态,右转身,胸椎,(X_B21,Y_B21),(X_B22,Y_B22),

动态,右转身,肺叶,(X_C21,Y_C21),(X_C22,Y_C22),

动态,右转身,腰椎,(X_D21,Y_D21),

动态,右转身,胯部,(X_E21,Y_E21),(X_E22,Y_E22),

动态,左侧身,颈椎,(X_A31,Y_A31),

动态,左侧身,胸椎,(X_B31,Y_B31),(X_B32,Y_B32),

动态,左侧身,肺叶,(X_C31,Y_C31),(X_C32,Y_C32),

动态,左侧身,腰椎,(X_D31,Y_D31),

动态,左侧身,胯部,(X_E31,Y_E31),(X_E32,Y_E32),

动态,右侧身,颈椎,(X_A41,Y_A41),

动态,右侧身,胸椎,(X_B41,Y_B41),(X_B42,Y_B42),

动态,右侧身,肺叶,(X_C41,Y_C41),(X_C42,Y_C42),

动态,右侧身,腰椎,(X_D41,Y_D41),

动态,右侧身,胯部,(X_E41,Y_E41),(X_E42,Y_E42),

动态,前屈体,颈椎,(X_A51,Y_A51),

动态,前屈体,胸椎,(X_B51,Y_B51),(X_B52,Y_B52),

动态,前屈体,肺叶,(X_C51,Y_C51),(X_C52,Y_C52),

动态,前屈体,腰椎,(X_D51,Y_D51),

动态,前屈体,胯部,(X_E51,Y_E51),(X_E52,Y_E52),

动态,后屈体,颈椎,(X_A61,Y_A61),

动态,后屈体,胸椎,(X_B61,Y_B61),(X_B62,Y_B62),

动态,后屈体,肺叶,(X_C61,Y_C61),(X_C62,Y_C62),

动态,后屈体,腰椎,(X_D61,Y_D61),

动态,后屈体,胯部,(X_E61,Y_E61),(X_E62,Y_E62)]。