CN119523432B - 一种智能颈椎状态数据监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及状态监测技术领域，具体为一种智能颈椎状态数据监测系统，系统包括数据监测预测模块、颈椎风险分析模块、颈椎干预制定模块和干预效果评估模块。本发明，通过实时数据分析和连续监测颈椎的姿态与压力变化，实现了对颈椎健康状况的高敏感度追踪，系统采用动态概率估算，能够即时更新健康状态，提高异常识别的精确度，通过整合姿态与压力的数据分析，系统能够在初始阶段就识别出潜在的健康风险，对风险因素的早期警报使得医疗干预可以更为及时有效地展开，减少了长期治疗的需求与成本，针对性的干预计划根据实时数据调整，确保每项干预措施都精准匹配患者当前的需求，优化了干预过程，提高了颈椎康复速度和效果。

Description

一种智能颈椎状态数据监测系统

技术领域

本发明涉及状态监测技术领域，尤其涉及一种智能颈椎状态数据监测系统。

背景技术

状态监测技术专注于通过连续或定期检测设备、系统或人体状态的方法和设备来实现健康管理和故障预防，在医疗领域，状态监测技术尤其关注对人体健康状况的实时跟踪，涵盖从基础的生理参数测量（如心率、血压）到更专业的生物标志物和生理功能的监测，此技术借助各种传感器和数据处理技术，来实现对个体健康状态的连续监视，旨在早期识别健康问题。

其中，智能颈椎状态数据监测系统指一种用于评估和监控颈椎健康状态的系统，包含多种传感器，能够捕捉关于颈椎的运动、姿态、压力等信息，并通过智能算法分析数据，以识别不正常的颈椎活动或潜在的健康问题，其主要用途包括帮助医生诊断颈椎相关疾病，如颈椎病，提供康复训练的反馈，以及为使用者提供日常颈部健康管理的参考。

现有技术未能充分利用颈椎姿态与压力的关联数据，导致其在颈椎健康管理中的应用效果有限，这种局限性主要体现在动态健康状况的追踪与即时反馈上，现有技术无法提供足够的数据支持以便于实时识别健康风险或调整干预方案，影响了干预的时效性和针对化，例如，缺乏精确的风险评估和及时的健康状态更新，易导致颈椎问题的早期症状被忽视，进而演变为更严重的健康问题，此外，现有技术在针对化干预配置的实施上也存在不足，经常因为反应滞后或数据分析不足而无法为患者提供最适合的干预方案，限制了颈椎康复效率及患者满意度。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种智能颈椎状态数据监测系统。

为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种智能颈椎状态数据监测系统，所述系统包括：

数据监测预测模块基于姿态角度和压力数据，设置颈椎状态监测参数，通过关联两者的变化率，对健康状态进行初步估算，获得初步健康概率，并实时监测颈椎姿态和压力的变化值，更新概率估算，得到健康状态动态指数；

颈椎风险分析模块基于所述健康状态动态指数，对姿态角度和压力数据波动进行监测，依据波动幅度变化和数据趋势进行归因分析，与健康警报阈值进行比较，识别影响颈椎健康的关键风险因素，得到风险因素警报信号；

颈椎干预制定模块基于所述风险因素警报信号，分析颈椎当前姿态角度和压力数据的变化趋势，确定干预的针对性和关键性，获得干预需求结果，依据干预需求结果制定干预过程，包括姿势调整和物理疗法，得到颈椎健康干预配置；

干预效果评估模块基于所述颈椎健康干预配置，持续监测颈椎的姿态角度和压力数据，收集干预执行前后的数据差值，并对干预效果进行实时评估，优化干预过程的调整方向，匹配健康颈椎状态，得到干预效果响应结果。

本发明改进有，所述进行初步概率估算的步骤具体为：

基于姿态角度和压力数据，进行归一化处理，优化测量误差和数据偏差，得到姿态角度序列和压力序列；

基于所述姿态角度序列和压力序列，应用滑动窗口法计算实时相关系数，匹配数据时效性和反应速度，得到相关系数序列；

基于所述相关系数序列，采用公式：

；

进行健康状态的初步概率估算，得到初步健康概率，其中，是条件概率，表示在给定数据的情况下，健康状态的概率，表示实时相关系数序列中的一个实例，表示姿态角度序列和压力序列之间的即时关联性，和是逻辑回归模型中的系数，表示偏置项，是的权重。

本发明改进有，所述健康状态动态指数的获取步骤具体为：

基于所述初步健康概率，实时监测数据，采集姿态角度和压力数据的新测量值，得到健康概率更新数据；

基于所述健康概率更新数据，根据已知健康概率和新测量数据，更新健康状态的概率估算，得到加权的健康概率；

结合连续时间内的所述加权的健康概率，采用公式：

；

计算健康状态动态指数，其中，代表在时间的健康状态动态指数，是调整因子，用于缩放健康指数的计算结果，表示在时间点的健康概率，是权重系数，针对每个时间点的健康概率分配的权重，是时间窗口长度。

本发明改进有，所述进行归因分析的步骤具体为：

基于所述健康状态动态指数，监测姿态角度和压力数据，实时记录每个测量时间点的数据值，得到姿态和压力的时间序列数据；

基于所述姿态和压力的时间序列数据，提取波动幅度变化和趋势，计算每个窗口期内的平均值和标准差，识别数据的关键波动模式，得到波动特征指标；

对所述波动特征指标进行归因分析，挖掘数据特征与健康指数之间的关联性，得到归因分析结果。

本发明改进有，所述风险因素警报信号的获取步骤具体为：

基于所述归因分析结果，识别影响颈椎健康的关键风险因素，得到风险因素列表；

基于所述风险因素列表，根据颈椎健康标准和已知健康数据，设定健康警报阈值，采用公式：

；

得到风险因素阈值，其中，表示第个关键风险因素的健康警报阈，代表第个关键风险因素的历史平均值，表示第个风险因素的标准偏差，是安全系数，用于调整阈值的敏感度；

基于所述风险因素阈值，与每个关键风险因素的实时值进行比较，若实时值超过阈值，则得到风险因素警报信号。

本发明改进有，所述干预需求结果的获取步骤具体为：

基于所述风险因素警报信号，监测当前颈椎的姿态角度和压力数据，记录每个时间点的数据值，得到颈椎数据时间序列；

对所述颈椎数据时间序列进行统计分析，应用自回归移动平均模型，评估数据的短期和长期趋势，确定颈椎状况的关键变动点，得到关键变动点分析结果；

基于所述关键变动点分析结果，评估颈椎的当前健康状况和潜在风险，采用公式：

；

确定干预的必要性和紧迫性，得到干预需求结果，其中，代表干预的需求指数，表示第个数据点的偏离程度，是第个数据点的权重，是关键数据点数量。

本发明改进有，所述颈椎健康干预配置的获取步骤具体为：

基于所述干预需求结果，确定所需的干预类型，包括姿势调整或物理疗法，得到干预类型表；

基于所述干预类型表，结合患者的颈椎状况和干预紧迫性，制定干预频率、疗程时间和物理治疗设备，得到颈椎健康干预配置。

本发明改进有，所述干预效果响应结果的获取步骤具体为：

基于所述颈椎健康干预配置，持续监测颈椎的姿态角度和压力数据，收集干预执行前后的数据差值，得到颈椎状态变化数据；

对所述颈椎状态变化数据进行实时评估，分析干预前后的数据变化，采用公式：

；

得到干预效果分析结果，其中，表示干预前后的平均响应变化率，表示第次测量干预后的数据值，表示第次测量干预前的数据值，表示总测量次数；

基于所述干预效果分析结果，评估干预效果，优化干预过程的调整方向，匹配健康颈椎状态，得到干预效果响应结果。

与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

本发明中，通过实时数据分析和连续监测颈椎的姿态与压力变化，实现了对颈椎健康状况的高敏感度追踪，系统采用动态概率估算，能够即时更新健康状态，提高异常识别的精确度，通过整合姿态与压力的数据分析，系统能够在初始阶段就识别出潜在的健康风险，对风险因素的早期警报使得医疗干预可以更为及时有效地展开，减少了长期治疗的需求与成本，针对性的干预计划根据实时数据调整，确保每项干预措施都精准匹配患者当前的需求，优化了干预过程，提高了颈椎康复速度和效果。

附图说明

图1为本发明的系统流程图；

图2为本发明中进行初步概率估算的流程图；

图3为本发明中健康状态动态指数的获取流程图；

图4为本发明中进行归因分析的流程图；

图5为本发明中风险因素警报信号的获取流程图；

图6为本发明中干预需求结果的获取流程图；

图7为本发明中颈椎健康干预配置的获取流程图；

图8为本发明中干预效果响应结果的获取流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“长度”“宽度”“上”“下”“前”“后”“左”“右”“竖直”“水平”“顶”“底”“内”“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

实施例

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种智能颈椎状态数据监测系统包括：

数据监测预测模块基于姿态角度和压力数据，设置颈椎状态监测参数，通过关联两者的变化率，对健康状态进行初步估算，获得初步健康概率，并实时监测颈椎姿态和压力的变化值，更新概率估算，得到健康状态动态指数；

颈椎风险分析模块基于健康状态动态指数，对姿态角度和压力数据波动进行监测，依据波动幅度变化和数据趋势进行归因分析，与健康警报阈值进行比较，识别影响颈椎健康的关键风险因素，得到风险因素警报信号；

颈椎干预制定模块基于风险因素警报信号，分析颈椎当前姿态角度和压力数据的变化趋势，确定干预的针对性和关键性，获得干预需求结果，依据干预需求结果制定干预过程，包括姿势调整和物理疗法，得到颈椎健康干预配置；

干预效果评估模块基于颈椎健康干预配置，持续监测颈椎的姿态角度和压力数据，收集干预执行前后的数据差值，并对干预效果进行实时评估，优化干预过程的调整方向，匹配健康颈椎状态，得到干预效果响应结果。

健康状态动态指数包括变化率指标、状态预测值、风险评估系数，风险因素警报信号包括风险等级判定结果、警报触发指标、关键风险参数，颈椎健康干预配置包括干预方向、干预方向选择、响应时间指标，干预效果响应结果具体指效果变化度、评估指标。

请参阅图2，进行初步概率估算的步骤具体为：

基于姿态角度和压力数据，进行归一化处理，优化测量误差和数据偏差，得到姿态角度序列和压力序列；

采集的原始姿态角度数据可通过三轴加速度计和陀螺仪进行测量，压力数据可通过柔性压力传感器阵列实时获取，对采集的姿态角度数据和压力数据分别进行预处理，采用滤波方法去除采集过程中存在的噪声干扰，接着对数据进行归一化处理，通过设定统一的标准化范围，例如将数据线性缩放至0到1的区间，从而优化测量误差和数据偏差，在归一化过程中调用最大值和最小值的范围计算归一化后的具体值，通过逐一处理每组姿态角度数据和压力数据，确保数据在统一的尺度内具备可比性，最终得到归一化的姿态角度序列和压力序列。

基于姿态角度序列和压力序列，应用滑动窗口法计算实时相关系数，匹配数据时效性和反应速度，得到相关系数序列；

采用滑动窗口法对两组数据进行分割操作，设定一个固定的窗口长度和滑动步长，将整个时间序列数据分割为多个连续的时间段，每个时间段都对应一组特定的数据子集，然后分别计算每个时间段内姿态角度序列和压力序列之间的相关性，在该过程中需要分别求解每个时间段内两组数据的均值与偏差，并对两组数据在同一时间段内的相关性进行计算，将相关性结果按照时间顺序逐一排列，从而生成一个用于描述姿态角度与压力之间动态关系的相关系数序列，该序列可以表示不同时间段内两组数据之间的关联性变化，用于后续的分析和概率估算。

基于相关系数序列，采用公式：

；

进行健康状态的初步概率估算，得到初步健康概率，其中，是条件概率，表示在给定数据的情况下，健康状态的概率，表示实时相关系数序列中的一个实例，表示姿态角度序列和压力序列之间的即时关联性，和是逻辑回归模型中的系数，表示偏置项，是的权重；

若实时相关系数（通过滑动窗口法计算得出），偏置项和权重系数（通过历史数据拟合得到），代入公式：

；

计算括号内指数部分：

；

计算指数：

；

计算分母：

；

计算概率：

；

该结果表明在给定数据下，个体当前健康状态的概率为0.627，即62.7%，表明健康状态存在一定风险，需要进一步监测以获取更多数据支持后续评估结果。

请参阅图3，健康状态动态指数的获取步骤具体为：

基于初步健康概率，实时监测数据，采集姿态角度和压力数据的新测量值，得到健康概率更新数据；

提取姿态角度数据和压力数据的新测量值，姿态角度数据通过三轴加速度计获取不同方向的角度，并结合陀螺仪记录角速度以补偿动态变化，压力数据则通过柔性压力传感器在颈部接触点进行实时测量，对采集到的数据进行预处理，首先使用低通滤波方法过滤掉高频噪声，剔除异常值后，对数据进行标准化处理。标准化的过程需要确定采集数据的最大值和最小值，将每个数据点按照其在该范围内的比例进行缩放，以使数据具有统一的度量单位，将标准化后的新数据输入到健康概率更新模块中，与前一时刻的健康概率进行匹配，计算新测量值与上一时刻的值之间的变化率，并根据计算的变化率调整初步健康概率数据，生成健康概率的更新数据。

基于健康概率更新数据，根据已知健康概率和新测量数据，更新健康状态的概率估算，得到加权的健康概率；

从更新后的数据中提取每个时间点的健康概率和实时测量的姿态角度与压力数据，对每个时间点的健康概率分配权重，根据每个时间点与当前时间点的距离，时间点越接近当前时刻，权重越高，权重值通过计算每个时间点与当前时间点的时间间隔来确定，随后，将每个时间点的健康概率与其对应的权重进行相乘，得到加权结果，将所有时间点的加权结果累加得到一个总和，为了保证结果的合理性，对权重值的总和进行归一化，将累加的加权结果除以权重总和，完成归一化操作，最终计算出一个加权的健康概率，该值综合考虑了历史概率与当前测量数据之间的时间关联性。

结合连续时间内的加权的健康概率，采用公式：

；

计算健康状态动态指数，其中，代表在时间的健康状态动态指数，是调整因子，用于缩放健康指数的计算结果，表示在时间点的健康概率，是权重系数，针对每个时间点的健康概率分配的权重，是时间窗口长度；

若时间窗口长度（表示最近5个时间点的数据），调整因子（根据历史监测数据中指数变化趋势拟合得出），健康概率序列，权重序列（权重根据时间点接近程度分配，越接近当前时间点权重越高），将各参数代入公式：

；

计算括号内的加权和：

；

计算健康状态动态指数：

；

该结果表明在当前时间点，健康状态动态指数为0.888，表明综合考虑短期和长期健康概率后，当前健康状态表现良好，动态指数提供了健康状态的整体评价，可用于后续的健康趋势分析和风险评估。

请参阅图4，进行归因分析的步骤具体为：

基于健康状态动态指数，监测姿态角度和压力数据，实时记录每个测量时间点的数据值，得到姿态和压力的时间序列数据；

实时采集姿态角度数据和压力数据，通过多轴加速度计和柔性压力传感器记录每个时间点的测量数据，采集的原始数据会经过预处理，包括去除数据中的噪声干扰和极端异常值，同时对数据进行标准化处理，将姿态角度和压力值线性缩放到同一量纲范围，从而保证数据在时间序列中的可比性和一致性，将处理后的数据以时间点为序排列形成时间序列，通过对每个时间点的姿态和压力数据进行统一存储和管理，确保连续性和完整性，最终得到姿态和压力的时间序列数据。

基于姿态和压力的时间序列数据，提取波动幅度变化和趋势，计算每个窗口期内的平均值和标准差，识别数据的关键波动模式，得到波动特征指标；

首先调用窗口划分方法对时间序列数据进行分段，每段数据根据设定的窗口期进行统计分析，针对每个时间段的数据，计算姿态角度和压力数据的波动幅度，通过标准差公式计算数据波动性，同时计算每段数据的平均值以表征趋势变化，将统计值进行归类和对比，提取出具有显著波动和变化趋势的特征指标，同时对特征指标的时间跨度进行进一步分析，记录其发生频率和持续时间，最终形成波动特征指标，以识别数据中潜在的关键波动模式。

对波动特征指标进行归因分析，挖掘数据特征与健康指数之间的关联性，得到归因分析结果；

对波动特征指标进行归因分析，通过比较健康状态动态指数和每个波动特征指标之间的相关性，应用线性回归模型估算每个特征指标对健康状态的影响大小，首先将波动特征指标和健康状态动态指数对应到同一时间点，以时间为序进行配对计算，在此基础上通过回归分析评估各波动特征的相关系数，并进一步对相关系数进行显著性检验，提取出与健康状态动态指数高度相关的波动特征指标，同时结合特征指标的影响大小，分析其对健康状态变化的驱动力，最终得到归因分析结果。

请参阅图5，风险因素警报信号的获取步骤具体为：

基于归因分析结果，识别影响颈椎健康的关键风险因素，得到风险因素列表；

提取姿态角度和压力数据中的关键风险因素，根据已识别的风险因素对每个因素进行逐一筛选，通过归因分析中计算的贡献度参数（如相关系数或回归系数）评估每个因素的影响显著性，将显著性较高的因素作为关键风险因素，随后对关键风险因素的历史数据进行统计分析，包括计算每个因素的平均值、标准偏差及波动范围，最终结合风险因素的显著性排序生成风险因素列表，并标注每个风险因素的统计特征。

基于风险因素列表，根据颈椎健康标准和已知健康数据，设定健康警报阈值，采用公式：

；

得到风险因素阈值，其中，表示第个关键风险因素的健康警报阈，代表第个关键风险因素的历史平均值，表示第个风险因素的标准偏差，是安全系数，用于调整阈值的敏感度；

对某关键风险因素（如压力波动）进行阈值设置，历史平均值（通过对过去1个月的压力波动数据计算得出平均值），标准偏差（通过计算数据波动的分散程度得到），安全系数（根据行业标准与监测需求设定），将各参数代入公式：

；

；

该结果表明对于该风险因素（压力波动），当实时监测值超过阈值时，将触发健康警报，表示该风险因素对颈椎健康构成威胁。

基于风险因素阈值，与每个关键风险因素的实时值进行比较，若实时值超过阈值，则得到风险因素警报信号；

将每个风险因素的实时值与其设定的警报阈值进行逐一比较，实时监测姿态角度和压力数据的变化趋势，对于每个关键风险因素，调用实时监测数据中的当前值并与阈值进行差值计算，判断该实时值是否超过阈值，对于所有超过阈值的风险因素，将其标记为触发警报的风险，并生成相应的警报信号，同时记录警报信号对应的时间、触发的风险因素及其实时值和阈值，最终将触发的警报信号汇总形成完整的风险因素警报信号集。

请参阅图6，干预需求结果的获取步骤具体为：

基于风险因素警报信号，监测当前颈椎的姿态角度和压力数据，记录每个时间点的数据值，得到颈椎数据时间序列；

实时监测颈椎的姿态角度和压力数据，记录每个时间点的测量值，将数据按照时间顺序整理为一个完整的时间序列，姿态角度数据通过陀螺仪获取，精确到三轴方向的角度值，压力数据通过柔性压力传感器记录并以时间戳进行标注，将每个时间点的姿态角度和压力值作为一个联合数据点，生成一个多维时间序列，同时对时间序列中存在的噪声点进行过滤和校正，确保数据的连续性和准确性，最终得到颈椎数据时间序列。

对颈椎数据时间序列进行统计分析，应用自回归移动平均模型，评估数据的短期和长期趋势，确定颈椎状况的关键变动点，得到关键变动点分析结果；

调用自回归移动平均模型对时间序列中的姿态角度和压力值进行建模，通过计算过去一定时间窗口内的短期波动和长期趋势，分析时间序列的平稳性，并提取序列中的关键特征点，将姿态角度的变化率与压力值的波动幅度进行关联计算，识别导致颈椎异常的关键点，将每个关键特征点的具体数据特征与趋势预测值进行比对，标记出颈椎状况的关键变动点，最终得到关键变动点分析结果。

基于关键变动点分析结果，评估颈椎的当前健康状况和潜在风险，采用公式：

；

确定干预的必要性和紧迫性，得到干预需求结果，其中，代表干预的需求指数，用于确定是否需要对颈椎进行干预以及干预的紧迫性，表示第个数据点的偏离程度，反映该数据点对颈椎健康状态的影响程度，是第个数据点的权重，反映其对总体健康状况影响的重要性，是关键数据点数量；

从关键变动点分析结果中获得5个关键数据点，其偏离程度依次为，偏离程度通过计算各点的实际状态与参考值的差值得出，权重依次为，权重分配根据各点的重要性计算，代入公式：

；

计算分子部分：

；

计算分母部分：

；

计算结果：

；

该结果表明干预需求指数为19.75，表示颈椎健康状态存在显著的偏离和风险，需要立即采取干预措施，该指数直接用于后续判断干预的必要性和紧迫性，从而为颈椎健康的恢复提供依据。

请参阅图7，颈椎健康干预配置的获取步骤具体为：

基于干预需求结果，确定所需的干预类型，包括姿势调整或物理疗法，得到干预类型表；

分析干预需求指数中涉及的颈椎健康偏离程度和权重参数，结合健康需求指数的范围值，判定干预措施的必要性与类型，对于姿势调整，通过偏离程度指标（如压力不均值、角度偏离量）判断是否需要调整坐姿或站姿，并结合权重较高的区域进行干预优先级评估，对于物理疗法，通过累积偏离值和颈椎健康状态的综合影响范围确定需要重点治疗的颈椎区域，逐一将分析的干预类型及其参数记录形成表格化的干预类型表。

基于干预类型表，结合患者的颈椎状况和干预紧迫性，制定干预频率、疗程时间和物理治疗设备（颈椎牵引器、颈椎按摩相关设备、电热敷垫和颈椎矫正器等），得到颈椎健康干预配置；

从姿势调整和物理疗法两大类中逐一提取所需干预信息，结合患者的颈椎状态数据，包括关键部位的健康监测记录和相关干预紧迫性分析，设置对应的干预频率和疗程时间，根据压力偏离值的恢复周期确定每次疗程的具体时间间隔和执行时间，调用对应物理疗法所需设备的规格参数，通过匹配患者颈椎的治疗需求和设备性能标准，最终得到一份包含干预频率、疗程时间和设备配置的完整颈椎健康干预配置方案，确保后续实施的可行性和规范性，得到颈椎健康干预配置。

请参阅图8，干预效果响应结果的获取步骤具体为：

基于颈椎健康干预配置，持续监测颈椎的姿态角度和压力数据，收集干预执行前后的数据差值，得到颈椎状态变化数据；

持续监测颈椎的姿态角度和压力数据，分别从监测设备获取姿态角度数据和压力值数据，实时记录干预执行前后的数据点，通过对每个时间点的数据进行对比计算，提取干预前与干预后在姿态角度变化和压力变化方面的差值，按照时间序列排列，将姿态角度差值和压力差值分别形成两列数据表，同时将对应的时间点标记为索引值，对两列数据进行关联处理，形成一个包含干预前后数据差值和对应时间点的综合表格，用于进一步的颈椎状态变化分析，得到颈椎状态变化数据。

对颈椎状态变化数据进行实时评估，分析干预前后的数据变化，采用公式：

；

得到干预效果分析结果，其中，表示干预前后的平均响应变化率，表示第次测量干预后的数据值，表示第次测量干预前的数据值，表示总测量次数；

监测过程中收集了4次干预前后测量数据：

干预后数据值依次为：

，，，；

干预前数据值依次为：

，，，；

代入公式计算：

；

；

；

该结果表明干预后每个测量点的平均响应变化为5，意味着干预措施在整体上对颈椎状态产生了改善，响应变化量表明干预有效果，该结果将用于后续调整干预方向或确认干预完成状态。

基于干预效果分析结果，评估干预效果，优化干预过程的调整方向，匹配健康颈椎状态，得到干预效果响应结果；

调用前述生成的颈椎状态变化数据表，从中提取干预前后的差值信息，结合颈椎健康状态的理想目标值，计算当前差值与理想目标值之间的偏差，根据偏差的大小和方向判断是否需要对干预过程进行优化调整，调整方向包括姿态角度变化范围的收缩或扩展、压力变化的上限或下限修正，将调整参数生成列表并附加到现有干预配置中，确保调整后的干预措施更接近匹配健康颈椎状态，最终形成干预效果响应结果。

以上，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作其他形式的限制，任何熟悉本专业的技术人员可能利用上述揭示的技术内容加以变更或改型为等同变化的等效实施例应用于其他领域，但是凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。

Claims (6)

1.一种智能颈椎状态数据监测系统，其特征在于，所述系统包括：

数据监测预测模块基于姿态角度和压力数据，设置颈椎状态监测参数，通过关联两者的变化率，对健康状态进行初步估算，获得初步健康概率，并实时监测颈椎姿态和压力的变化值，更新概率估算，得到健康状态动态指数；

进行初步概率估算的步骤具体为：

基于姿态角度和压力数据，进行归一化处理，优化测量误差和数据偏差，得到姿态角度序列和压力序列；

基于所述姿态角度序列和压力序列，应用滑动窗口法计算实时相关系数，匹配数据时效性和反应速度，得到相关系数序列；

基于所述相关系数序列，采用公式：

；

进行健康状态的初步概率估算，得到初步健康概率，其中，是条件概率，表示在给定数据的情况下，健康状态的概率，表示实时相关系数序列中的一个实例，表示姿态角度序列和压力序列之间的即时关联性，和是逻辑回归模型中的系数，表示偏置项，是的权重；

所述健康状态动态指数的获取步骤具体为：

基于所述初步健康概率，实时监测数据，采集姿态角度和压力数据的新测量值，得到健康概率更新数据；

基于所述健康概率更新数据，根据已知健康概率和新测量数据，更新健康状态的概率估算，得到加权的健康概率；

结合连续时间内的所述加权的健康概率，采用公式：

；

计算健康状态动态指数，其中，代表在时间的健康状态动态指数，是调整因子，用于缩放健康指数的计算结果，表示在时间点的健康概率，是权重系数，针对每个时间点的健康概率分配的权重，是时间窗口长度；

颈椎风险分析模块基于所述健康状态动态指数，对姿态角度和压力数据波动进行监测，依据波动幅度变化和数据趋势进行归因分析，与健康警报阈值进行比较，识别影响颈椎健康的关键风险因素，得到风险因素警报信号；

颈椎干预制定模块基于所述风险因素警报信号，分析颈椎当前姿态角度和压力数据的变化趋势，确定干预的针对性和关键性，获得干预需求结果，依据干预需求结果制定干预过程，包括姿势调整和物理疗法，得到颈椎健康干预配置；

干预效果评估模块基于所述颈椎健康干预配置，持续监测颈椎的姿态角度和压力数据，收集干预执行前后的数据差值，并对干预效果进行实时评估，优化干预过程的调整方向，匹配健康颈椎状态，得到干预效果响应结果。

2.根据权利要求1所述的智能颈椎状态数据监测系统，其特征在于，所述进行归因分析的步骤具体为：

基于所述健康状态动态指数，监测姿态角度和压力数据，实时记录每个测量时间点的数据值，得到姿态和压力的时间序列数据；

基于所述姿态和压力的时间序列数据，提取波动幅度变化和趋势，计算每个窗口期内的平均值和标准差，识别数据的关键波动模式，得到波动特征指标；

对所述波动特征指标进行归因分析，挖掘数据特征与健康指数之间的关联性，得到归因分析结果。

3.根据权利要求2所述的智能颈椎状态数据监测系统，其特征在于，所述风险因素警报信号的获取步骤具体为：

基于所述归因分析结果，识别影响颈椎健康的关键风险因素，得到风险因素列表；

基于所述风险因素列表，根据颈椎健康标准和已知健康数据，设定健康警报阈值，采用公式：

；

得到风险因素阈值，其中，表示第个关键风险因素的健康警报阈，代表第个关键风险因素的历史平均值，表示第个风险因素的标准偏差，是安全系数，用于调整阈值的敏感度；

基于所述风险因素阈值，与每个关键风险因素的实时值进行比较，若实时值超过阈值，则得到风险因素警报信号。

4.根据权利要求1所述的智能颈椎状态数据监测系统，其特征在于，所述干预需求结果的获取步骤具体为：

基于所述风险因素警报信号，监测当前颈椎的姿态角度和压力数据，记录每个时间点的数据值，得到颈椎数据时间序列；

对所述颈椎数据时间序列进行统计分析，应用自回归移动平均模型，评估数据的短期和长期趋势，确定颈椎状况的关键变动点，得到关键变动点分析结果；

基于所述关键变动点分析结果，评估颈椎的当前健康状况和潜在风险，采用公式：

；

确定干预的必要性和紧迫性，得到干预需求结果，其中，代表干预的需求指数，表示第个数据点的偏离程度，是第个数据点的权重，是关键数据点数量。

5.根据权利要求1所述的智能颈椎状态数据监测系统，其特征在于，所述颈椎健康干预配置的获取步骤具体为：

基于所述干预需求结果，确定所需的干预类型，包括姿势调整或物理疗法，得到干预类型表；

基于所述干预类型表，结合患者的颈椎状况和干预紧迫性，制定干预频率、疗程时间和物理治疗设备，得到颈椎健康干预配置。

6.根据权利要求1所述的智能颈椎状态数据监测系统，其特征在于，所述干预效果响应结果的获取步骤具体为：

基于所述颈椎健康干预配置，持续监测颈椎的姿态角度和压力数据，收集干预执行前后的数据差值，得到颈椎状态变化数据；

对所述颈椎状态变化数据进行实时评估，分析干预前后的数据变化，采用公式：

；

得到干预效果分析结果，其中，表示干预前后的平均响应变化率，表示第次测量干预后的数据值，表示第次测量干预前的数据值，表示总测量次数；

基于所述干预效果分析结果，评估干预效果，优化干预过程的调整方向，匹配健康颈椎状态，得到干预效果响应结果。