[发明专利]一种肌肉状态量化评定方法、装置、存储介质及智能终端有效
| 申请号： | 201910959669.6 | 申请日： | 2019-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN110516762B | 公开（公告）日： | 2022-11-15 |
| 发明（设计）人： | 周永进;孙诗雨 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G16H50/30;A61B5/00 |
| 代理公司： | 深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙) 44268 | 代理人： | 王永文;刘文求 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种肌肉状态量化评定方法、装置、存储介质及智能终端，所述方法：获取待测试者的肌肉超声图像以及体能特征数据，并根据所述肌肉超声图像以及体能特征数据进行特征选择；构建特征数据集，并根据所述特征数据集确定出最优特征数据集；将所述最优特征数据集输入至已训练好的分类器进行分类，获取到所述待测试者的运动频率类别；将所述最优特征数据集输入至已训练好的评定模型进行肌肉状态量化评定，获取评定结果，所述评定结果为所述待测试者的运动能力分数。本发明通过对肌肉超声图像进行分析，并利用数据挖掘技术与机器学习模型来对运动频率进行分类，并对肌肉状态进行量化评定，从而更加准确地了解肌肉的状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 肌肉 状态 量化 评定 方法 装置 存储 介质 智能 终端 | ||
【主权项】：
1.一种肌肉状态量化评定方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待测试者的肌肉超声图像以及体能特征数据，并根据所述肌肉超声图像以及体能特征数据进行特征选择；/n构建特征数据集，并根据所述特征数据集确定出最优特征数据集；/n将所述最优特征数据集输入至已训练好的分类器进行分类，获取到所述待测试者的运动频率类别；/n将所述最优特征数据集输入至已训练好的评定模型进行肌肉状态量化评定，获取评定结果，所述评定结果为所述待测试者的运动能力分数。/n
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