[发明专利]一种手功能康复训练交互系统及其方法在审
申请号: | 202210774298.6 | 申请日: | 2022-07-01 |
公开(公告)号: | CN115295119A | 公开(公告)日: | 2022-11-04 |
发明(设计)人: | 金序伦;陈建新;马恪;宛晓青 | 申请(专利权)人: | 复旦大学附属中山医院 |
主分类号: | G16H20/30 | 分类号: | G16H20/30;G06Q10/06 |
代理公司: | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人: | 廖程 |
地址: | 200032 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 功能 康复训练 交互 系统 及其 方法 | ||
1.一种手功能康复训练交互系统,其特征在于,包括设置于后台服务端(1)的信息接收模块(101)、训练模块(102)以及结果记录模块(103),所述后台服务端(1)与移动端(2)通信连接,所述移动端(2)用于接收用户的操作训练数据信息、并传输给后台服务端(1),以及接收来自后台服务端(1)的数据信息、并展示给用户;
所述信息接收模块(101)用于从移动端(2)接收获取用户信息、用户操作训练数据;
所述训练模块(102)根据用户信息,以提供对应于不同用户的训练模型数据;
所述结果记录模块(103)根据用户操作训练数据,以计算并记录对应的训练评分数据。
2.根据权利要求1所述的一种手功能康复训练交互系统,其特征在于,所述后台服务端(1)设置有数据库(104),所述数据库(104)内存储有不同用户信息及对应的训练模型数据、操作训练数据、训练评分数据。
3.根据权利要求1所述的一种手功能康复训练交互系统,其特征在于,所述移动端(2)设置有音频播放器(201)和触摸显示屏(202),所述音频播放器(201)用于播放训练模型数据中包含的语音文件;所述触摸显示屏(202)用于实现用户与移动端(2)之间的交互操作。
4.一种手功能康复训练交互方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、收集用户信息,据此设置对应的训练模型数据并存储于后台服务端;
S2、用户在移动端进行登录操作,移动端将相应登录数据传输至后台服务端;
S3、后台服务端对登录数据进行验证,若验证通过,则执行步骤S4,否则输出相应提示信息给移动端进行展示,以提醒用户发生登录错误;
S4、后台服务端将对应于用户的训练模型数据传输给移动端进行展示,用户在移动端完成相应操作训练,移动端将用户操作训练数据实时传输至后台服务端;
S5、根据设定的评分规则,后台服务端对接收的用户操作训练数据进行分析计算,得到对应的训练评分数据、并输出给移动端进行展示。
5.根据权利要求4所述的一种手功能康复训练交互方法,其特征在于,所述用户信息包括用户姓名、年龄、性别、门诊/住院号、左/右利手、主要病情、病情特殊说明和训练日期,所述主要病情信息包括脑卒中、帕金森、骨折、风湿和关节炎,所述病情特殊说明信息包括对应于脑卒中的软瘫期、高张力、恢复期、伴有肩手综合征信息,以及对应于骨折的骨折位置信息。
6.根据权利要求4所述的一种手功能康复训练交互方法,其特征在于,所述训练模型数据包括单指模式数据、多指模式数据、屈曲模式数据和伸展模式数据,所述单指模式数据、多指模式数据、屈曲模式数据和伸展模式数据均包含对应的交互元素体以及活动辅助引导线。
7.根据权利要求4所述的一种手功能康复训练交互方法,其特征在于,所述用户操作训练数据包括用户训练时间、用户各手指的位移次数与活动总时长、各手指的位移方向以及位移总距离。
8.根据权利要求4所述的一种手功能康复训练交互方法,其特征在于,所述训练评分数据包括累计训练时长、累计训练次数、历史评分和综合评分。
9.根据权利要求5所述的一种手功能康复训练交互方法,其特征在于,所述步骤S1的具体过程为:收集用户信息后,按照左/右利手、主要病情、病情特殊说明信息,根据预先设定的评估数据表,从评估数据表中抽取出相应的手功能评估数据,包括关节活动度、关节总活动度、肌张力、肌力数据,以此设定对应的训练模型数据。
10.根据权利要求8所述的一种手功能康复训练交互方法,其特征在于,所述步骤S5的具体过程为:
根据用户操作训练数据,统计出用户的累计训练时长、累计训练次数;
若累计训练时长小于设定的第一时长阈值,则训练时长评分记为3;若累计训练时长大于或等于设定的第二时长阈值、且小于设定的第三时长阈值,则训练时长评分记为5;若累计训练时长大于或等于设定的第三时长阈值,则训练时长评分记为8;
若累计训练次数小于设定的第一次数阈值,则训练次数评分记为3;若累计训练时长大于或等于设定的第二次数阈值、且小于设定的第三次数阈值,则训练次数评分记为5;若累计训练时长大于或等于设定的第三次数阈值,则训练次数评分记为8;
之后采用加权求和方式,将训练时长评分、训练次数评分以及历史评分数据分别与对应的权重系数相乘后求和计算,得到对应的综合评分数据。
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