一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于脊柱关节振动信息的表皮提取定位方法，其特征在于，包括以下步骤：基于脊柱关节的振动信号，采用信号捕捉与滤波处理算法，进行数据捕捉，并通过高通滤波去除噪声，生成预处理后的振动数据；基于所述预处理后的振动数据，采用深度神经网络学习算法进行特征学习和模式识别，生成训练好的振动识别模型；基于所述训练好的振动识别模型，采用模式识别与分类算法对振动信号进行特征提取和状态分类，生成分类后的振动特征数据；基于所述分类后的振动特征数据，采用三维映射与可视化算法将数据转化为脊柱的三维视觉模型，生成脊柱的三维振动模型；基于所述脊柱的三维振动模型，采用振动分析与定位算法分析振动模式并定位问题区域，生成问题区域定位报告的步骤具体为：基于所述脊柱的三维模型数据，采用频谱分析算法，提取振动信号频谱特征，进行振动模式分析，并生成频谱特征数据；基于所述频谱特征数据，采用模式识别算法，分析异常振动模式，并生成异常振动模式识别报告；基于所述异常振动模式识别报告，采用波束成形技术，确定问题区域的初步位置，并生成问题区域初步定位信息；基于所述问题区域初步定位信息，采用成像技术，定位问题区域，并生成问题区域定位报告；所述频谱分析具体为通过快速傅里叶变换提取振动信号的频率成分，所述模式识别具体为利用聚类和分类算法对振动模式进行识别，所述波束成形技术具体指利用多传感器的数据进行波前重构定位振动源，所述成像技术具体指利用图像处理和分析算法进行空间定位；基于所述问题区域定位报告，采用人工智能预测分析算法对脊柱健康趋势进行预测分析，生成健康趋势预测报告的步骤具体为：基于所述问题区域定位报告，采用数据预处理技术，准备预测分析数据，并生成预处理后的数据集；基于所述预处理后的数据集，应用时间序列分析算法，分析健康趋势变化，并生成时间序列分析报告；基于所述时间序列分析报告，采用机器学习预测模型，预测未来时间段内健康趋势，并生成初步健康趋势预测；基于所述初步健康趋势预测，运用深度学习算法，优化预测结果，并生成健康趋势预测报告；所述数据预处理包括数据清洗和归一化处理，所述时间序列分析具体为利用自回归模型或移动平均模型进行趋势预测，所述机器学习预测模型包括支持向量机和随机森林算法。