[发明专利]基于人体姿态角的疼痛程度评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于人体姿态角的疼痛程度评估方法，其特征在于，该方法包括步骤：

a.采用人体惯性传感器获取每位下背痛患者在站立位、躯干尽力前倾弯曲、返回站立位过程中躯干弯曲姿态信号；

b.对上述获取的躯干弯曲姿态信号进行解算，得到下背痛患者人体躯干弯曲姿态角度信号；

c.对上述得到的人体躯干弯曲姿态角度信号进行低通滤波处理；

d.提取所述低通滤波处理后人体躯干弯曲姿态角度信号的角度峰值，并求取平均角度峰值，以求取的平均角度峰值作为特征参数；

e.采用Pearson相关性检验，统计分析所述特征参数与自身疼痛程度的相关性系数；

f.根据得到的相关性系数，判断上述平均角度峰值能否作为评估下背痛患者疼痛水平的客观方法。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a具体包括：

采用两枚惯性传感器分别放置在脊柱顶端部位和L2-L5部位，采集多例下背痛患者在站立位→躯干尽力前倾弯曲→返回站立位过程中脊柱姿态角信号。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤b具体包括：

对获取的躯干弯曲姿态信号通过Matlab2010b软件进行四元数方法和欧拉角法编程，解算出下背痛患者在进行上述前倾运动中人体躯干弯曲姿态角度信号。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤d具体包括：

提取所述低通滤波处理后人体躯干弯曲姿态角度信号的五个角度峰值，并对所述五个角度峰值求取平均角度峰值，以求取的平均角度峰值作为特征参数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤e具体包括：

对肌肉放电有效参数值和疼痛程度进行双侧Pearson相关性检验，得到相关性系数。

6.一种基于人体姿态角的疼痛程度评估系统，其特征在于，该系统包括获取模块、解算模块、滤波模块、提取模块、统计模块及判定模块，其中：

所述获取模块用于采用人体惯性传感器获取每位下背痛患者在站立位、躯干尽力前倾弯曲、返回站立位过程中躯干弯曲姿态信号；

所述解算模块用于对上述获取的躯干弯曲姿态信号进行解算，得到下背痛患者人体躯干弯曲姿态角度信号；

所述滤波模块用于对上述得到的人体躯干弯曲姿态角度信号进行低通滤波处理；

所述提取模块用于提取所述低通滤波处理后人体躯干弯曲姿态角度信号的角度峰值，并求取平均角度峰值，以求取的平均角度峰值作为特征参数；

所述统计模块用于采用Pearson相关性检验，统计分析所述特征参数与自身疼痛程度的相关性系数；

所述判定模块用于根据得到的相关性系数，判断上述平均角度峰值能否作为评估下背痛患者疼痛水平的客观方法。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，所述的获取模块具体用于：

采用两枚惯性传感器分别放置在脊柱顶端部位和L2-L5部位，采集多例下背痛患者在站立位→躯干尽力前倾弯曲→返回站立位过程中脊柱姿态角信号。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述的解算模块具体用于：

对获取的躯干弯曲姿态信号通过Matlab2010b软件进行四元数方法和欧拉角法编程，解算出下背痛患者在进行上述前倾运动中人体躯干弯曲姿态角度信号。

9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述的提取模块具体用于：

提取所述低通滤波处理后人体躯干弯曲姿态角度信号的五个角度峰值，并对所述五个角度峰值求取平均角度峰值，以求取的平均角度峰值作为特征参数。

10.如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述的统计模块具体用于：

对肌肉放电有效参数值和疼痛程度进行双侧Pearson相关性检验，得到相关性系数。