[发明专利]一种前束交叉韧带损伤评估方法及装置

权利要求书

1.一种前束交叉韧带损伤评估方法，其特征在于，包括：

获取待检测者的OptiKneee膝关节三维运动数据；

将所述的OptiKneee膝关节三维运动数据输入至预设的损伤评估模型中，以使所述损伤评估模型根据所述OptiKneee膝关节三维运动数据对所述待检测者的前束交叉韧带进行损伤评估。

2.如权利要求1所述的前束交叉韧带损伤评估方法，其特征在于，所述获取待检测者的OptiKneee膝关节三维运动数据，具体包括：

接收由OptiKnee膝关节三维运动分析系统实时测量所述待检测者在一个行走周期内膝关节六自由度运动数据的均值，获得所述待检测者的OptiKneee膝关节三维运动数据；其中，膝关节六自由度运动数据包括：外展度数、内收度数、前屈度数、后伸度数、内旋度数、外旋度数、前后位移、内外位移以及上下位移。

3.如权利要求1所述的前束交叉韧带损伤评估方法，其特征在于，所述损伤评估模型的构建方法包括：

获取若干测试者在一个行走周期内膝关节六自由度运动数据的均值，生成若干训练样本；其中，所述若干测试者包括若干前束交叉韧带损伤的测试者以及若干前束交叉韧带未损伤的测试者；

将若干所述训练样本并行输入多参数VGG网络以及基于注意力的LSTM的网络进行训练，生成所述损伤评估模型；

其中，在将若干所述训练样本并行输入多参数VGG网络以及基于注意力的LSTM的网络进行训练时，通过所述多参数VGG网络以及基于注意力的LSTM网络对每一所述训练样本进行特征提取，将所述多参数VGG网络以及基于注意力的LSTM的网络所提取的特征进行特征融合获得每一所述训练样本的特征向量，继而根据每一所述训练样本的特征向量生成每一训练样本的预测值，根据每一所述训练样本的预测值确定每一所述训练样本对应的前束交叉韧带损伤评估结果。

4.如权利要求3所述的前束交叉韧带损伤评估方法，其特征在于，所述多参数VGG网络的每个通道内设置有7个卷积层、7个激活函数层、3个池化层以及1个压平层；所述基于注意力的LSTM的网络包括级联的第一LSTM层和第二LSTM层。

5.一种前束交叉韧带损伤评估装置，其特征在于，包括数据获取模块以及损伤评估模块；

所述数据获取模块，用于获取待检测者的OptiKneee膝关节三维运动数据；

所述损伤评估模块，用于将所述的OptiKneee膝关节三维运动数据输入至预设的损伤评估模型中，以使所述损伤评估模型根据所述OptiKneee膝关节三维运动数据对所述待检测者的前束交叉韧带进行损伤评估。

6.如权利要求5所述的前束交叉韧带损伤评估装置，其特征在于，所述数据获取模块，用于获取待检测者的OptiKneee膝关节三维运动数据，具体包括：

所述数据获取模块，接收由OptiKnee膝关节三维运动分析系统实时测量所述待检测者在一个行走周期内膝关节六自由度运动数据的均值，获得所述待检测者的OptiKneee膝关节三维运动数据；其中，所述膝关节六自由度运动数据包括：外展度数、内收度数、前屈度数、后伸度数、内旋度数、外旋度数、前后位移、内外位移以及上下位移。