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一种基于大数据的阴道松弛评估训练系统及方法

申请号: CN202311802368.5
申请人: 南京麦豆健康科技有限公司
更新日期: 2026-03-09

专利详细信息

项目 内容
专利名称 一种基于大数据的阴道松弛评估训练系统及方法
专利类型 发明授权
申请号 CN202311802368.5
申请日 2023/12/26
公告号 CN117473328B
公开日 2024/3/15
IPC主分类号 G06F17/18
权利人 南京麦豆健康科技有限公司
发明人 滕柱; 郑伟峰
地址 江苏省南京市江宁区乾德路2号1幢2层(江宁高新园)

摘要文本

南京麦豆健康科技有限公司取得“一种透气窗帘布”专利技术,本发明公开了一种基于大数据的阴道松弛评估训练系统及方法,属于评估训练技术领域。现今阴道松弛训练方案均根据用户具体的症状给予对应的训练方案,方案参数固定。同样的病症,即使症状程度不同,损伤部位不同,均会选择同样的训练方案。本发明是基于个人的盆底损伤评估结果,针对快肌,慢肌等不同的损伤部位,先确定方案类型,并再此基础上根据评估结果的分项分,进一步修正方案的详细参数。提供千人千面的训练方案。此方案针对损伤程度的不同,训练方案难度智能调整,帮助用户坚持训练全程,且针对用户个人的方案有利于提高训练效果。 (来 自 专利查询网)

专利主权项内容

1.一种基于大数据的阴道松弛评估训练方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:S1、当对盆底损伤进行评估前,根据训练方案模板结合自身症状选择模板方案;S2、在选择初步的训练方案后,对盆底慢肌阶段、耐力阶段和快肌阶段进行统计计算,并且采集腹部肌力判断腹部肌力对阴道松弛评估的影响,得到主动训练模板的难度系数,调节主动训练的难度;在选择初步的训练方案后,对盆底慢肌阶段、耐力阶段和快肌阶段进行统计计算,并且采集腹部肌力判断腹部肌力对阴道松弛评估的影响,得到主动训练模板的难度系数,调节主动训练的难度,具体为:对训练过程进行采样,采样频率为N,取慢肌收缩阶段5次收缩保持,每次10秒的数据为N×10×5,组成一维数组Nm_arr,取耐力阶段收缩保持60秒的数据为N×60,组成一维数组Nn_arr;计算Nm_arr 数组个数记为 m_count ,计算Nn_arr数组个数记为n_coun,数组总个数为all_count=m_count+n_count,进行for循环all_count次,将数组Nm_arr和Nn_arr合并,组成数组Nm_n_arr,遍历数组Nm_n_arr,结合平均值算法公式可以得到慢肌+耐力阶段收缩保持的综合肌力平均值Nm_n_avg,具体公式为:;代入样本标准差公式可以得到慢肌+耐力阶段收缩保持综合样本标准差Nm_n_σ,具体公式为:;根据上述相同的方法,取快肌阶段,5秒时间发力,10秒放松,取前5秒采样的数据假定点为{N1,N2,N3...Nn},组成的数组记为Narr1,设数据最小值为Nmin1,数据最大值为Nmax1,Nsum1为数据最大值和最小值的和,遍历数组Narr1判断当N1>N2,Nmin1 = N2,Nmax1 =N1,Nsum1 = N1+N2,循环N次之后得到;重复以上步骤5次;分别得到/>,取5次最大值平均值定义为/>,具体公式为:/>;在对盆底信号进行采集时,利用电极片在腹部采集腹部肌力,记录腹部肌力的数据,在计算盆底数据的同时,将采集腹部肌力的数据组成的数组设为Farr,代入计算平均值公式得到腹部肌力平均值Favg,代入样本标准差公式得到腹部肌力样本标准差Fσ;定义主动训练模板难度系数为:;根据难度系数调整训练方案,具体步骤为:a1、每个方案存在1~10个的方案组件,每个组件是电刺激、触发电刺激、凯格尔模板训练、多媒体游戏训练中的训练模式,凯格尔模板训练、多媒体游戏训练为纯主动训练;a2、计算当前方案中组件个数,总个数记为unit_count;a3、for循环unit_count次数,每次先判断方案类型,当方案属于格尔模板训练或多媒体游戏训练,继续下一步;否则跳过当前方案,继续下一个组件类型判断;a4、主动训练为N个点组成的一维数组,每个点代表当前收缩保持的幅值,假定为每个点幅值H,单位是μV,遍历N个点,每个点根据难度系数调整为H = H × 1 × D,判断当H >100的时候 H =100,当H < 2的时候,H =2 , 当H有小数位的时候四舍五入取整;a5、循环上述步骤a1-a4,直到遍历一个方案的所有组件;S3、在主动调节训练模板的难度后,利用计算得到的前后静息、慢肌+耐力阶段的参数,根据电刺激调节参数公式实现对电刺激参数的调节;在主动调节训练模板的难度后,利用计算得到的前后静息、慢肌阶段和耐力阶段的参数,根据电刺激调节参数公式实现对电刺激参数的调节,具体为:首先对电刺激调节系数计算,采集频率为N,合并前静息阶段60秒,后静息阶段60秒;采集数据为(60 + 60)×N个数值组成的数组Nq_h,通过平均值计算公式得到前后静息阶段采集肌电平均值Nq_h_avg,通过样本标准差公式求得前后静息阶段采集肌电样本标准差Nq_h_σ,求得前后静息离散系数为:/>;取慢肌收缩阶段5次收缩保持,每次10秒的数据:N×10×5,组成一维数组Nm_arr,取耐力阶段收缩保持60秒的数据:N×60,组成一维数组Nn_arr;计算Nm_arr 数组个数记为 m_count ,计算Nn_arr数组个数记为n_count;总个数all_count = m_count + n_count,进行for 循环all_count次,将数组Nm_arr和Nn_arr合并,组成数组Nm_n_arr,遍历数组Nm_n_arr,结合平均值算法公式可以得到慢肌+耐力阶段收缩保持的综合肌力平均值Nm_n_avg,代入样本标准差公式可以得到慢肌+耐力阶段收缩保持综合样本标准差Nm_n_σ,代入离散系数公式得到慢肌+耐力阶段离散系数为:/>;根据上诉所得到的前后静息离散系数、综合肌力平均值Nm_n_avg、综合样本标准差Nm_n_σ,计算得出电刺激调节参数S,具体为:Nm_n_avg 在[0,10] ,;Nm_n_avg 在(10,20] ,;Nm_n_avg 在(20,30],;根据电刺激调节参数调节方案,具体步骤为:b1、计算当前方案中组件个数,总个数记为unit_count;b2、for循环unit_count次数,每次先判断当前组件类型,当前组件属于电刺激,继续下一步,否则跳过当前组件,继续下一个组件类型判断;b3、电刺激组件参数包含电刺激频率,脉宽,上升时间,下降时间,根据计算得到的电刺激调节参数S,调节当前方案脉宽参数,设当前组件脉宽为P,Pnew为调节后的新的脉宽,Pnew=P+S;b4、循环上述步骤b1-b4,直至遍历一个方案的所有组件;S4、在对电刺激参数进行调节后,根据已知的前静息、后静息、腹部肌线、慢肌+耐力阶段平均值和标准差的计算,对智能组件进行判断,并添加新的智能组件;对智能组件进行判断,并添加新的智能组件,实现对智能组件的优化,具体为:根据得到的前静息平均值Nstart_avg,前静息阶段样本标准差Nstart_σ,后静息阶段平均值Nend_avg,后静息阶段样本标准差Nend _σ;根据得到的腹部肌线平均值Favg,腹肌肌线样本标准差Fσ,慢肌+耐力阶段平均值Nm_n_avg;利用智能组件新增系数公式计算高张调节系数和腹部发力调节系数,具体为:;;根据计算得到的调节系数调节方案,具体步骤为:c1、计算当前方案中组件个数,总个数记为unit_count;c2、for循环unit_count次数,每次先判断当前组件类型,当前组件为主动训练,则继续下一步;否则跳过当前组件,继续下一个组件类型判断;c3、判断G值,当G >=1.0,当前组件之前加入“放松电刺激”组件;频率100HZ,脉宽200μs,时长10分钟;当abd>0.3,当前主动训练前加入“腹部-会阴协调性收缩训练”,循环结束;否则继续循环;S5、根据阴道松弛评估大数据,寻找大数据中相同病症且评估结果最为接近的用户,进而得到训练效果最优的方案。。来自: