CN108492875A - 一种用于康复治疗的***、及其健康状态评估方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及康复治疗技术领域，提供一种用于康复治疗的***，及其基于生理数据和心理数据的健康状态评估方法和装置，获取与健康状态相关的生理数据和心理数据，接着对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取，将经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理，根据数据挖掘和机器学习技术处理的生理心理综合数据进行健康状态评估。通过上述方式，本发明能够同时根据病人的生理数据和心理数据进行针对性的治疗，而且能够对生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理，使得健康状态评估更加准确，切合每个病人的实际情况，进而实现快速有效的康复治疗。

Description

一种用于康复治疗的***、及其健康状态评估方法和装置
技术领域
本申请涉及康复治疗技术领域，具体涉及一种用于康复治疗的***，及其健康状态评估方法和装置。
背景技术
多年来，人们一直使用生物反馈来减轻并改变个体的消极行为模式，但是现有的***存在如下多个明显缺点：目前大多数的***都依赖于功能强大的计算机。首先，它们要求用户曾得到过保健专家或者综合的在线程序师的培训。在用户经过训练以后，他们必须牢记要处理他们日常生活中的内部生理变化。生物反馈进程很少以天为标准，当然更不会是实时的。这就要求用户记住多天以前发生的具体事件，并回忆他确切的情绪反应。
Korenman等人在1997年2月6日提交的、题为“Biofeedback apparatusfor use intherapy”的美国专利6,026,322公开了一种设计用于通过控制代表用户的心理生理学参数的信号(例如，可以通过其两个触点位于用户的相邻手指上传感器单元而检测到的皮肤电阻)来训练用户控制他/她的心理生理状态的一个或者更多个方面的装置和程序。该传感器单元可与接收器单元分离设置，该接收器单元与运行该程序的计算机相连接。所公开的装置被描述为用于治疗具有生理症状(例如，肠易激综合症)的患者。在治疗进程中，对患者的一个或者更多个心理生理参数进行感测，并利用感测到的参数来改变患者观看的显示器。该显示器包括表示正在治疗的生理症状的视觉或图片表示，该视觉或图片表示的外观按照与患者所希望的生理变化相对应的方式而变化。
但是，针对一下慢性疾病，比如高血压、糖尿病和关节炎等等，康复时间漫长，短时间内很难看到康复效果。慢性疾病的治疗一般通过服药，理疗等手段。病人在漫长的治疗过程中，运动机能可能会发生变化，心理状况也可能发生变化。传统的康复治疗效果评估一般只关注身体机能的变化，对心理问题关注较少。事实上，对于慢性疾病患者，生理疾病的治疗固然重要，心理问题的疏导同样不可忽视。
因此，本技术领域亟需提供一种新的康复治疗***。
发明内容
基于此，有必要针对上述问题，提供一种用于康复治疗的***，及其健康状态评估方法和装置，能够同时根据病人的生理数据和心理数据进行针对性的治疗，而且能够对生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理，使得健康状态评估更加准确，切合每个病人的实际情况，进而实现快速有效的康复治疗。
一种基于生理数据和心理数据的健康状态评估方法，所述健康状态评估方法包括：
获取与健康状态相关的生理数据和心理数据；
对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取；
将经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理；
根据数据挖掘和机器学习技术处理的生理心理综合数据进行健康状态评估。
一种基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，所述健康状态评估装置包括处理器，所述处理器用于执行健康状态评估程序数据，以实现上述的健康状态评估方法。
一种用于康复治疗的***，所述***采用上述的基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，通过所述基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置对用户进行健康状态评估，并根据不同的健康状态评估进行对应的康复治疗。
上述用于康复治疗的***，及其健康状态评估方法和装置，获取与健康状态相关的生理数据和心理数据，接着对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取，将经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理，根据数据挖掘和机器学习技术处理的生理心理综合数据进行健康状态评估。通过上述方式，本申请能够同时根据病人的生理数据和心理数据进行针对性的治疗，而且能够对生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理，使得健康状态评估更加准确，切合每个病人的实际情况，进而实现快速有效的康复治疗。
附图说明
图1为一实施例中基于生理数据和心理数据的健康状态评估方法的流程示意图。
图2为一实施例中健康状态评估装置的模块框图。
具体实施方式
请参阅图1，图1为一实施例中基于生理数据和心理数据的健康状态评估方法的流程示意图。
在本实施方式中，所述健康状态评估方法包括但不限于如下几个步骤。
步骤S101，获取与健康状态相关的生理数据和心理数据。
步骤S102，对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取。
步骤S103，将经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理；
步骤S104，根据数据挖掘和机器学习技术处理的生理心理综合数据进行健康状态评估。
其中在对用户进行健康状态评估之后，可以给出书面评估分析报告，或者给出语音评估分析报告，还可以图文并茂的方式展示给用户，以供用户进行趣味性的参与操作。
需要说明的是，所述对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取之后，还可以包括步骤：对经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行量化处理。
进一步而言，所述对经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行量化处理的步骤，具体还可以包括：对生理数据和心理数据中可直接量化的第一数据进行量化处理，将不可直接量化的第二数据与标准数据库的参考数据进行对比，以得到数据偏差值，并根据所述数据偏差值对所述第二数据进行量化处理。
在本实施方式中，所述将经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理的步骤之前，还可以包括：判断量化后的生理数据和心理数据是否在同一预定评价纬度上；如果量化后的生理数据和心理数据是否在同一预定评价纬度上，对量化后的生理数据和心理数据进行数据融合处理，以使其处于同一预定评价纬度上。
值得注意的是，本实施方式所述获取与健康状态相关的生理数据和心理数据的步骤，具体可以包括：分别用生理传感器和心理评估专用量表获取与健康状态相关的生理数据和心理数据。
具体而言，本实施方式具体包括如下两种情况：
所述生理数据包括表面肌电信号、力信号、经皮氧分压和血流灌注量；所述生理传感器分别对应为表面肌电信号传感器、力信号传感器、经皮氧分压传感器和激光散斑传感器；
所述心理数据包括个人行为习惯、自我认知和个人期望；所述心理评估专用量表包括与个人行为习惯相关的吸烟、喝酒、饮食、运动和睡眠，或与自我认知相关的焦虑、抑郁和压力，或与个人期望相关的疾病的康复期望和生活目标。
不难理解的是，针对上述情况，所述对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取的步骤，具体可以包括下述三种处理过程：
根据生理数据中表面肌电信号、力信号和经皮氧分压的数值-时间曲线的数据特征，对数值-时间曲线中特征明显的范围进行特征选择/特征提取；
根据生理数据中血流灌注量的图片或视频的数据特征，对图片或视频中的特征图像部位进行特征选择/特征提取；
对个人行为习惯、自我认知和个人期望的心理数据采用心理评估专用量表进行测试，删去无效数据，对心理评估专用量表中特征明显的数据进行特征选择/特征提取。
与前面相对应的是，所述对经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行量化处理的步骤，具体则可以包括：将可直接量化的第一数据进行量化处理；将不可直接量化的包括生理数据和心理测试数据的第二数据、对比包括血流灌注量图片标准库和心理测试数据标准库的参考数据，以得到数据偏差值，并根据所述数据偏差值对所述第二数据进行量化指标处理。
本申请能够同时根据病人的生理数据和心理数据进行针对性的治疗，而且能够对生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理，使得健康状态评估更加准确，切合每个病人的实际情况，进而实现快速有效的康复治疗。
请接着参阅图2，图2为一实施例中健康状态评估装置的模块框图。
在本实施方式中，所述基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，可以包括处理器21和存储器22，所述处理器21用于执行健康状态评估程序数据，以实现上述的健康状态评估方法。
所述存储器22，可以用于存储所述健康状态评估程序数据、所述生理数据和心理数据等。
在本实施方式中，所述所述处理器21，可以用于执行下述步骤流程。
所述处理器21，获取与健康状态相关的生理数据和心理数据。
所述处理器21，对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取。
所述处理器21，将经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理；
所述处理器21，根据数据挖掘和机器学习技术处理的生理心理综合数据进行健康状态评估。
需要说明的是，所述处理器21对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取之后，所述处理器21对经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行量化处理。
进一步而言，所述处理器21对经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行量化处理，具体还可以包括：所述处理器21对生理数据和心理数据中可直接量化的第一数据进行量化处理，将不可直接量化的第二数据与标准数据库的参考数据进行对比，以得到数据偏差值，并根据所述数据偏差值对所述第二数据进行量化处理。
在本实施方式中，所述处理器21将经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理之前，所述处理器21判断量化后的生理数据和心理数据是否在同一预定评价纬度上；如果量化后的生理数据和心理数据是否在同一预定评价纬度上，对量化后的生理数据和心理数据进行数据融合处理，以使其处于同一预定评价纬度上。
值得注意的是，本实施方式所述获取与健康状态相关的生理数据和心理数据，可以分别用生理传感器和心理评估专用量表获取与健康状态相关的生理数据和心理数据。
具体而言，本实施方式具体包括如下两种情况：
所述生理数据包括表面肌电信号、力信号、经皮氧分压和血流灌注量；所述生理传感器分别对应为表面肌电信号传感器、力信号传感器、经皮氧分压传感器和激光散斑传感器；
所述心理数据包括个人行为习惯、自我认知和个人期望；所述心理评估专用量表包括与个人行为习惯相关的吸烟、喝酒、饮食、运动和睡眠，或与自我认知相关的焦虑、抑郁和压力，或与个人期望相关的疾病的康复期望和生活目标。
不难理解的是，针对上述情况，所述处理器21对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取，具体可以包括下述三种处理过程：
所述处理器21根据生理数据中表面肌电信号、力信号和经皮氧分压的数值-时间曲线的数据特征，对数值-时间曲线中特征明显的范围进行特征选择/特征提取；
所述处理器21根据生理数据中血流灌注量的图片或视频的数据特征，对图片或视频中的特征图像部位进行特征选择/特征提取；
所述处理器21对个人行为习惯、自我认知和个人期望的心理数据采用心理评估专用量表进行测试，删去无效数据，对心理评估专用量表中特征明显的数据进行特征选择/特征提取。
所述处理器21对经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行量化处理，可以包括：所述处理器21将可直接量化的第一数据进行量化处理；所述处理器21将不可直接量化的包括生理数据和心理测试数据的第二数据、对比包括血流灌注量图片标准库和心理测试数据标准库的参考数据，以得到数据偏差值，并根据所述数据偏差值对所述第二数据进行量化指标处理。
本申请还可以提供一种用于康复治疗的***，所述***采用上述的基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，通过所述基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置对用户进行健康状态评估，并根据不同的健康状态评估进行对应的康复治疗。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，还可以进行模块或单元的划分，且仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (11)

1.一种基于生理数据和心理数据的健康状态评估方法，其特征在于，所述健康状态评估方法包括：
获取与健康状态相关的生理数据和心理数据；
对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取；
将经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理；
根据数据挖掘和机器学习技术处理的生理心理综合数据进行健康状态评估。
2.根据权利要求1所述的健康状态评估方法，其特征在于，所述对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取之后，还包括步骤：
对经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行量化处理。
3.根据权利要求2所述的健康状态评估方法，其特征在于，所述对经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行量化处理的步骤，具体包括：
对生理数据和心理数据中可直接量化的第一数据进行量化处理，将不可直接量化的第二数据与标准数据库的参考数据进行对比，以得到数据偏差值，并根据所述数据偏差值对所述第二数据进行量化处理。
4.根据权利要求3所述的健康状态评估方法，其特征在于，所述将经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行数据挖掘和机器学习技术处理的步骤之前，还包括：
判断量化后的生理数据和心理数据是否在同一预定评价纬度上；
如果量化后的生理数据和心理数据是否在同一预定评价纬度上，对量化后的生理数据和心理数据进行数据融合处理，以使其处于同一预定评价纬度上。
5.根据权利要求1所述的健康状态评估方法，其特征在于，所述获取与健康状态相关的生理数据和心理数据的步骤，具体包括：
分别用生理传感器和心理评估专用量表获取与健康状态相关的生理数据和心理数据。
6.根据权利要求5所述的健康状态评估方法，其特征在于：
所述生理数据包括表面肌电信号、力信号、经皮氧分压和血流灌注量；所述生理传感器分别对应为表面肌电信号传感器、力信号传感器、经皮氧分压传感器和激光散斑传感器；
所述心理数据包括个人行为习惯、自我认知和个人期望；所述心理评估专用量表包括与个人行为习惯相关的吸烟、喝酒、饮食、运动和睡眠，或与自我认知相关的焦虑、抑郁和压力，或与个人期望相关的疾病的康复期望和生活目标。
7.根据权利要求6所述的健康状态评估方法，其特征在于，所述对获取的所述生理数据和心理数据分别进行特征选择/特征提取的步骤，具体包括：
根据生理数据中表面肌电信号、力信号和经皮氧分压的数值-时间曲线的数据特征，对数值-时间曲线中特征明显的范围进行特征选择/特征提取；
根据生理数据中血流灌注量的图片或视频的数据特征，对图片或视频中的特征图像部位进行特征选择/特征提取；
对个人行为习惯、自我认知和个人期望的心理数据采用心理评估专用量表进行测试，删去无效数据，对心理评估专用量表中特征明显的数据进行特征选择/特征提取。
8.根据权利要求7所述的健康状态评估方法，其特征在于，所述对经过特征选择/特征提取的生理数据和心理数据进行量化处理的步骤，具体还包括：
将可直接量化的第一数据进行量化处理；将不可直接量化的包括生理数据和心理测试数据的第二数据、对比包括血流灌注量图片标准库和心理测试数据标准库的参考数据，以得到数据偏差值，并根据所述数据偏差值对所述第二数据进行量化指标处理。
9.一种基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，其特征在于，所述健康状态评估装置包括处理器，所述处理器用于执行健康状态评估程序数据，以实现根据权利要求1-8任一项所述的健康状态评估方法。
10.根据权利要求9所述的健康状态评估装置，其特征在于，所述健康状态评估装置还包括存储器，用于存储所述健康状态评估程序数据、所述生理数据和心理数据。
11.一种用于康复治疗的***，其特征在于，所述***采用根据权利要求9或10所述的基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置，通过所述基于生理数据和心理数据的健康状态评估装置对用户进行健康状态评估，并根据不同的健康状态评估进行对应的康复治疗。
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