基于多模态动力学融合的清宫理筋手法评估方法及系统与流程

本发明涉及推拿手法评估，具体为基于多模态动力学融合的清宫理筋手法评估方法及系统。

背景技术：

1、中医推拿在传统调理、筋骨松解及经络疏通等领域具有重要作用，其核心强调手法中的劲道循行、节律衔接与力感贯通，被视为体现技艺水平的重要标志。随着现代化中医传承、教学示范与技能考核需求的提升，行业逐渐关注手法过程的客观呈现与规律化表达，希望对推拿过程中力度变化、传递节奏及肌肉协同等特征进行更加系统的整理与标准化描述。在数字化与智能化发展趋势的推动下，构建能够辅助研判劲道表现、支撑教学训练与促进经验传承的评价体系，已成为中医推拿领域发展的重要方向。

2、例如公开号为cn113935623a的发明专利，公开了一种中医针灸推拿教育绩效管理系统，属于中医针灸领域，用于解决中医针灸推拿教育绩效管理人为操作性和分数公开，且绩效评比标准没有依据学生绩效实际情况适应性调整的问题，包括核定调整模块和绩效计算模块，所述绩效计算模块将学生终端的绩效等级反馈至服务器和教师终端，所述教师终端对学生终端的绩效等级进行核定，核定无误后，所述服务器将绩效等级发送至对应的学生终端，所述核定调整模块用于对学生终端的绩效评比进行核定调整，生成绩效评定调整信号或绩效评定正常信号，本发明有效避免人为篡改中医针灸推拿教育的绩效分，并采用绩效等级制度，并且绩效评比标准能够依据学生绩效的实际情况进行适应性调整。

3、然而，针对清宫理筋推拿手法，主要强调劲道，不是简单的压力大小，而是力量积蓄释放的节奏模式，手掌、指腹和关节链条逐段传递出的推力路径，以及作用点位置随微动作变化的动态力矢量迁移；但现有系统主要采集力度曲线和轨迹曲线，难以表达力量是否从腕到掌再到指的正确传递，力度释放是否存在过度提前或延后，以及哪一个关节链条存在劲断或力量阻塞，这是中医推拿体系的关键能力，传统技术手段难以描述。

4、因此，针对以上问题，亟待需要基于多模态动力学融合的清宫理筋手法评估方法及系统。

技术实现思路

1、解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了基于多模态动力学融合的清宫理筋手法评估方法及系统，解决了传统分析技术仅能记录压力与位移变化、无法刻画多段发力链条的时序与劲道传导状态的问题。

3、技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于多模态动力学融合的清宫理筋手法评估方法，包括以下步骤：s1，采集操作者和专业理筋技师的多模态手部动力学数据，利用专业理筋技师的多模态手部动力学数据构建参考样本库，对多模态手部动力学数据进行数据预处理；s2，基于预处理后的多模态手部动力学数据重建推力迁移过程，利用主方向提取方式表征目标施力方向，分析速度方向一致性与抖动幅度变化判定推力流动稳定性，并生成力流动特征记录；s3，利用预处理后的多模态手部动力学数据识别腕、掌、指的发力先后关系，并结合参考样本库形成典型传递节奏，判断当前发力链条的时序完整性，并识别异常所属链段；s4，综合分析预处理后的多模态手部动力学数据、推力流动稳定性与发力链条时序完整性，对操作者劲道表现进行分级，并生成针对性的训练提示；同时基于历史优秀样本分布更新阈值参数，形成闭环优化反馈。

5、进一步地，采集操作者和专业理筋技师的多模态手部动力学数据，利用专业理筋技师的多模态手部动力学数据构建参考样本库的具体过程为：将从动作开始到动作结束的过程定义为一个手法周期，在每一个手法周期内通过智能传感手套实时采集操作者的多模态手部动力学数据，多模态手部动力学数据包括：手部三轴加速度、手部三轴角速度、触觉阵列各采样单元的压力值、浅层肌群肌电包络信号以及深层肌群肌电包络信号；同时采集专业理筋技师在手法周期内的多模态手部动力学数据，构建参考样本库；其中，当手部三轴加速度超过运动阈值并伴随肌电包络信号激活时，判定为动作开始；当手部三轴加速度、角速度、压力值和肌电包络信号均回落至静息阈值并持续超过静止时间窗时，判定为动作结束。

6、进一步地，对多模态手部动力学数据进行数据预处理的具体过程为：基于各通道采样时间戳执行多模态时间同步，利用硬件时钟对齐方式将多模态手部动力学数据统一映射到同一时间轴；对手部三轴加速度和手部三轴角速度采用低通滤波与去漂移补偿处理；对触觉阵列各采样单元的压力值采用空间卷积平滑抑制孤点噪声，同时根据压力值利用二维重心算法计算得到接触中心坐标与接触面积，并对接触中心坐标进行线性插值得到连续接触中心轨迹；对浅层肌群肌电包络信号和深层肌群肌电包络信号通过带通滤波、整流和平滑获得有效肌电包络；对手部动力学数据执行z-score归一化；建立手法评估数据库，将原始及预处理后操作者的多模态手部动力学数据、参考样本库、对应的连续接触中心轨迹和接触面积写入手法评估数据库。

7、进一步地，基于预处理后的多模态手部动力学数据重建推力迁移过程，利用主方向提取方式表征目标施力方向，分析速度方向一致性与抖动幅度变化判定推力流动稳定性的具体过程为：获取手法周期内的连续接触中心轨迹，利用差分法计算接触中心瞬时速度向量，并计算瞬时加速度幅值；读取参考样本库对应的连续接触中心轨迹，利用主成分分析提取轨迹的主方向向量，并对主方向向量进行单位化，得到目标施力方向单位向量；筛选出参考样本库中在手法周期内瞬时加速度幅值的中位数作为接触中心加速度参考值；对操作者在手法周期内的每一采样时刻，计算接触中心瞬时速度向量与目标施力方向单位向量的夹角余弦，并对夹角余弦进行非负化处理得到方向一致性程度值；用瞬时加速度幅值除以接触中心加速度参考值，并取相反数作为指数幂进行自然指数运算得到抖动惩罚值；将方向一致性程度值与抖动惩罚值相乘，并将所有采样时刻的乘积结果逐点累加后除以总采样点数得到力矢量流动连续性值。

8、进一步地，生成力流动特征记录的具体过程为：若力矢量流动连续性值小于平滑性阈值，判定当前手法存在平滑性异常，并标记异常时段；根据手法周期内各采样时刻的方向一致性程度值，识别出推力方向偏离目标施力方向的片段，将连续偏离超过容许时间阈值的片段标注为方向偏移段；同时利用抖动惩罚值序列，对手法周期内每个采样点的抖动强度进行量化，生成抖动热度分布图；将力矢量流动连续性值、异常时段和方向偏移段写入手法评估数据库。

9、进一步地，利用预处理后的多模态手部动力学数据识别腕、掌、指的发力先后关系，并结合参考样本库形成典型传递节奏，判断当前发力链条的时序完整性的具体过程为：对手法周期内的浅层肌群肌电包络信号和深层肌群肌电包络信号进行幅值阈值检测与上升沿搜索，识别出腕部肌电上升时间点、掌部肌电上升时间点和指部肌电上升时间点，基于三个时间点计算腕到掌发力时间差和掌到指发力时间差；计算参考样本库中n个手法周期的腕到掌发力时间差和掌到指发力时间差，分别筛选出中位数得到腕到掌传递时间参考值和掌到指传递时间参考值；将操作者在当前手法周期的腕到掌发力时间差减去腕到掌传递时间参考值，得到腕到掌方向时间偏差；将操作者在当前手法周期的掌到指发力时间差减去掌到指传递时间参考值，得到掌到指方向时间偏差；分别对腕到掌方向时间偏差和掌到指方向时间偏差执行平方运算，将两个平方结果相加后开平方根，得到时间偏差合成量；将腕到掌传递时间参考值的平方与掌到指传递时间参考值的平方相加后开平方根得到参考时间尺度值；用常数一减去时间偏差合成量与参考时间尺度值的比值得到链式发力顺序一致性值。

10、进一步地，识别异常所属链段的具体过程为：若当前手法周期内的链式发力顺序一致性值低于连贯性阈值，则判定存在劲道传递异常，并识别异常环节所在的发力链条段：对比腕到掌方向时间偏差的绝对值与掌到指方向时间偏差的绝对值，若腕到掌方向时间偏差的绝对值较大，则标记为腕到掌传递异常；若掌到指方向时间偏差的绝对值较大，则标记为掌到指传递异常；若两个时间偏差的绝对值均大于对应的偏差阈值，则标记为多段链条传递异常；将链式发力顺序一致性值、腕到掌方向时间偏差、掌到指方向时间偏差以及对应的异常标记写入手法评估数据库；若连续手法周期被判定为劲道传递异常超过周期容许阈值，生成链式传递不稳定提示，并推送异常发力链条段信息和执行针对性训练提醒。

11、进一步地，综合分析预处理后的多模态手部动力学数据、推力流动稳定性与发力链条时序完整性的具体过程为：获取手法周期内的浅层肌群肌电包络信号和深层肌群肌电包络信号，并分别进行时间积分得到浅层肌能量值和深层肌能量值，用深层肌能量值除以浅层肌能量值得到深浅肌肉参与能量比值；同时读取参考样本库，计算参考样本库中n个手法周期的深浅肌肉参与能量比值，筛选出中位数作为标准基准比值；用操作者在手法周期内的深浅肌肉参与能量比值除以标准基准比值，并开平方根得到深浅肌能量归一化比值，将深浅肌能量归一化比值与链式发力顺序一致性值和力矢量流动连续性值相乘后开三次方根得到综合劲道评估值。

12、进一步地，对操作者劲道表现进行分级，并生成针对性的训练提示；同时基于历史优秀样本分布更新阈值参数，形成闭环优化反馈的具体过程为：将综合劲道评估值与多级劲道阈值t1和t2进行比对：当

13、本发明第二方面提供了基于多模态动力学融合的清宫理筋手法评估系统，包括：多模态数据采集与预处理模块，用于采集操作者和专业理筋技师的多模态手部动力学数据，利用专业理筋技师的多模态手部动力学数据构建参考样本库，对多模态手部动力学数据进行数据预处理；三维动作与力矢量融合重建模块，用于基于预处理后的多模态手部动力学数据重建推力迁移过程，利用主方向提取方式表征目标施力方向，分析速度方向一致性与抖动幅度变化判定推力流动稳定性，并生成力流动特征记录；劲道链条动力学解析模块，用于利用预处理后的多模态手部动力学数据识别腕、掌、指的发力先后关系，并结合参考样本库形成典型传递节奏，判断当前发力链条的时序完整性，并识别异常所属链段；手法对比与劲道评估模块，用于综合分析预处理后的多模态手部动力学数据、推力流动稳定性与发力链条时序完整性，对操作者劲道表现进行分级，并生成针对性的训练提示；同时基于历史优秀样本分布更新阈值参数，形成闭环优化反馈。

14、有益效果

15、本发明具有以下有益效果：

16、（1）本发明，通过同步采集多模态手部动力学数据，并结合专业技师样本构建参考样本库，使清宫理筋手法的关键动力特征得以以统一结构化方式记录，为后续动作复现、对比与评价提供了可量化基础。

17、（2）本发明，通过基于连续接触中心轨迹提取目标施力方向，并通过分析速度方向一致性与加速度扰动模式，能够客观判定推力在施力路径上的连贯程度、方向偏移及抖动情况，从而量化反映劲道传导过程的流动稳定性。

18、（3）本发明，通过利用肌电上升沿检测腕、掌、指三段发力的先后顺序，并结合参考样本库获得的典型节奏，构建时序完整性指标，对发力链条中提前、滞后或断链情况进行识别，可精准定位异常传递环节，支持针对性训练改进。

19、（4）本发明，通过将力流动稳定性、链式发力顺序一致性及深浅肌肉参与能量关系进行综合量化，实现对劲道表现的多级分级判定；并基于优秀样本的分布特征自适应更新关键阈值，使评价标准随使用过程不断优化，形成可持续提升的训练反馈闭环。

20、当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。