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申请/专利权人：济宁医学院附属医院
摘要：本发明公开了一种踝泵运动智能监测系统及方法，属于运动智能监测技术领域，其具体包括：通过高精度传感器和监测设备实时采集踝关节姿态与生理参数，经数据融合与滤波处理获取精准运动数据；设定标准运动周期，比对修正姿态序列与标准数据库，评估运动标准度及体力消耗、身体负荷，初步判断身体状态；设置身体状况分级，依据姿态评估结果划分风险等级，制定个性化最佳姿势方案，实时监测并纠正不规范姿势；基于历史数据构建机器学习模型，预测运动持续时间与下肢状况，为不同群体定制锻炼或恢复计划，实现了踝泵运动的智能化、个性化监测与管理。
主权项：1.一种踝泵运动智能监测方法，其特征在于，包括：步骤S1：使用传感器和监测设备实时采集目标群体的踝关节姿态数据和生理参数信息，并通过数据融合和自适应滤波方法获得踝泵运动姿态数据；步骤S2：设定标准运动周期，基于踝泵运动姿态数据，使用姿态估计算法提取周期内的修正运动姿态信息序列，并与预先存储在标准姿态信息序列数据库中的数据进行比对，判断目标群体的踝泵运动是否符合标准，同时，建立动态生理模型，分析目标群体生理参数的变化趋势，评估目标群体的体力消耗水平和身体负荷状况，结合姿态信息和生理参数，采用多因素综合评估算法初步评估目标群体的身体状态；步骤S3：设置身体状况分级标准，根据姿态评估结果，判断目标群体的运动质量，结合身体状态，将目标群体分为四个风险等级，针对不同风险等级的目标群体，制定最佳姿势方案，实时监测目标群体的运动姿势，若发现目标群体姿势不规范，则通过监测设备发出提示，指导其调整至最佳姿势；步骤S4：建立机器学习预测模型，基于目标群体姿态信息、生理参数以及运动强度特征，利用机器学习模型预测目标群体还能坚持踝泵运动的时间和身体下肢的状况，并根据预测结果，为目标群体制定锻炼计划或恢复方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 济宁医学院附属医院 一种踝泵运动智能监测系统及方法
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