CN112807632A - 训练仪的参数优化方法、系统、肌肉训练设备以及装置 - Google Patents

Abstract

本申请涉及肌肉训练技术领域，具体公开了一种训练仪的参数优化方法、系统、肌肉训练设备以及装置，该方法包括以下步骤：采集训练者的多个自我评估信息；采集训练者进行第一训练方案时的肌肉信息；根据多个自我评估信息和肌肉信息调整第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案。通过上述方式，本申请能够根据训练情况生成针对性的第二训练方案，提高训练效果。

Description

训练仪的参数优化方法、系统、肌肉训练设备以及装置

技术领域

本申请涉及肌肉训练技术领域，特别是涉及训练仪的参数优化方法、系统、肌肉训练设备以及装置。

背景技术

目前在肌肉质量对健康的影响已经渐渐被深入研究，同一个人在不同时间，其肌肉状态可能处于不同水平，使用同样的训练方案，未必能达到最佳的训练效果。

发明内容

基于此，本申请提供一种训练仪的参数优化方法、系统、肌肉训练设备以及装置，能够根据训练情况生成针对性的第二训练方案，提高训练效果。

一方面，本申请提供了一种训练仪的参数优化方法，该方法包括以下步骤：采集训练者的多个自我评估信息；采集训练者进行第一训练方案时的肌肉信息；根据多个自我评估信息和肌肉信息调整第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案。

另一方面，本申请提供了一种肌肉训练系统，该系统包括训练仪；训练仪包括人机交互界面、电极装置以及处理器，处理器连接人机交互界面和电极装置；人机交互界面用于采集训练者的多个自我评估信息；电极装置用于采集训练者进行第一训练方案时的肌肉信息；处理器用于接收多个自我评估信息和肌肉信息，并根据多个自我评估信息和肌肉信息调整第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案。

又一方面，本申请提供了一种肌肉训练设备，肌肉训练设备包括：第一采集单元、第二采集单元以及处理单元，处理单元连接第一采集单元和第二采集单元，第一采集单元、第二采集单元以及处理单元配合以实现如前述的训练仪的参数优化方法的步骤。

再一方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如前述的训练仪的参数优化方法的步骤。

本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请通过采集训练者的多个自我评估信息以及获取训练者进行上一次的训练方案时的肌肉信息以得到综合评估信息，以便获取训练者当前的训练情况，并根据训练情况及时调整训练方法，以生成针对性的第二训练方案，提高训练效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。其中：

图1是本申请训练仪的参数优化方法一实施例的流程示意图；

图2是图1中步骤S10的流程示意图；

图3是图1中步骤S20的流程示意图；

图4是本申请训练仪的参数优化方法另一实施例的流程示意图；

图5是图1中步骤S30的流程示意图；

图6是本申请训练仪的参数优化方法又一实施例的流程示意图；

图7是本申请肌肉训练系统一实施例的结构示意图；

图8是本申请肌肉训练设备一实施例的结构示意图；

图9是本申请计算机可读存储介质一实施例的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性的劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

参阅图1，图1是本申请训练仪的参数优化方法一实施例的流程示意图，该方法包括以下步骤：

S10：采集训练者的多个自我评估信息。

具体地，可以通过生理信息检测设备采集训练者的多个自我评估信息，如：电子体重计、体温计、血压计、血糖和/或尿酸检测设备、血脂检测设备、人体脂肪称、尿微量蛋白检测仪、平静心电和/或血压设备、动态心电和/或血压设备、血氧和/或血二氧化碳监护设备、B超等中的至少一种，自我评估信息可以为体温、心电、心率、血氧、血压、血糖、脉搏、呼吸、身体脂肪率、身体质量指数、节段肌肉或体重中的至少一种。

或者通过人机交互界面提供一调查问卷，由训练者填写并提交形成多个自我评估信息。其中，训练者可以进行多次填写调查问卷，并按照时间最新的评估数据为自我评估信息的有效记录。自我评估信息还可以包括训练模式、训练的总时间、每周训练次数、每次训练时间、训练时的强度范围中的至少一种。

S20：采集训练者进行第一训练方案时的肌肉信息。

具体地，第一训练方案为训练者当前的训练方案，训练方案由多个训练参数组成，例如：训练次数、训练时长、训练动作、电刺激电流信号、气囊气压中的至少一种，其中，训练动作可以如下：取站位、坐位及卧位均可。首先收缩肛门，再收缩尿道，产生提肛肌上提的感觉。在肛门、尿道和收缩时，大腿和腹部肌肉保持放松。持续收缩提肛肌不少于3秒，松弛休息2～6秒，连续做15～30分钟。

可以藉由相应的电极装置而训练者进行第一训练方案时肌肉的肌电信号或肌张力值。

其中，该电极装置包括载体和设置在载体外壁上的电极片和肌张力传感器，载体为弹性气囊。其中，每两片电极片构成一个相应的肌电通道，每两片电极片可以通过模拟开关电路与1路差分信号采集电路连接，然后通过差分信号采集电路采集肌肉的肌电信号，通过肌张力传感器采集肌肉正常状态下肌张力的图像。

进一步地，在待训练肌肉处于发力状态时，可以基于较高的采集频率获取肌电信号，则单位时间内采集得到的数据量将越多，因此，在后续处理器对肌电信号进行分析的过程中，基于发力状态下数据采集精度更高的肌电信号，能够对该块待训练肌肉的训练效果作出更为精准的评估。在待训练肌肉处于放松状态时，可以基于较低的采集频率获取肌电信号，则单位时间内采集得到的数据量将越少。由于放松状态下所采集得到的肌电信号对待训练肌肉训练效果的评价作用较低，因此，数据量较少的肌电信号能够提高处理器的分析效率。

S30：根据多个自我评估信息和肌肉信息调整第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案。

具体地，根据多个自我评估信息和肌肉信息生成分析结果和相应的第二训练方案，并将分析结果和第二训练方案发送到人机交互界面或远程终端进行显示。当肌肉训练系统生成的第二训练方案不适合训练者时，后台工作站可以通过查看该第二训练方案，对该第二训练方案进行适应性的改正，或是重新输入第二训练方案的生成参数，从而使得肌肉训练系统生成新的第二训练方案。

区别于现有技术的情况，本申请通过采集训练者的多个自我评估信息以及获取训练者进行上一次的训练方案时的肌肉信息以得到综合评估信息，以便获取训练者当前的训练情况，并根据训练情况及时调整训练方法，以生成针对性的第二训练方案，提高训练效果。

参阅图2，图2是图1中步骤S10的流程示意图，在一实施例中，步骤S10包括：

S11：获取训练者的个人信息。

具体地，个人信息可以为训练者初次训练时录入的信息，其中，训练者的个人信息包括年龄、性别、家族遗传史、婚姻情况、生育情况、既往病史中的至少一种。

获取方法可以为读取训练者携带的识别卡，获取识别卡中预存的训练者的个人信息；或者利用二维码编码软件将训练者的个人信息形成二维码图像，使用扫描仪或摄像头采集二维码图像，以获取训练者的个人信息；或者由训练者在人机交互界面录入个人信息。

S12：根据训练者的个人信息生成一自我评估问卷。

具体地，自我评估问卷的内容可以为：

1.以下问题，数字1至7代表从“很差”到“很好”的等级，请在1至7之间圈出对您最适合的答案。

您如何评定过去一周中您的整体健康状况？

您如何评定过去一周中的漏尿情况？

2.以下问题，请选择“是”或“否”的答案。

当您进行上一次训练方案的动作时是否感到困难？

当您进行上一次训练方案的动作时是否感到疼痛？

3.以下问题，请选择对应项。

训练目的：A.减肥B.增肌C.塑形；

每周想要训练的天数：A.3天B.5天C.7天

S13：获取训练者填写后的自我评估问卷，以获取自我评估问卷中的多个自我评估信息。

具体地，推送人机交互界面给训练者填写，例如，提供一训练者输入文本的人机交互界面，例如一个聊天窗口等，训练者可以通过这个聊天窗口以文本形式输入问卷的答案信息；或者在人机交互界面设置若干个虚拟按键：选择题按键、题目切换键、翻页键，题目开始键、答题结束答卷提交键、文字与数字输入用键盘，训练者可以通过上述虚拟按键输入问卷的答案信息。

在一实施例中，肌肉为盆底肌肉，待训练肌肉为盆底肌群，盆底肌群可以包括肛提肌、肛门括约肌、力闭孔肌、尿道括约肌、括约肌等。

参阅图3，图3是图1中步骤S20的流程示意图，步骤S20包括：

S21：藉由相应的电极装置而采集盆底肌肉的肌电信号和压力信号。

具体地，电极装置包括载体和设置在载体外壁上的电极片，电极片是采用导电材料作为原料，通过印刷、激光三维电路直接成型、粘贴、表面处理或者3D打印的方法，使导电材料附着于载体的外表面形成多个电极片，每两片电极片构成一个相应的肌电通道。训练者在进行第一训练方案时，通过电极片采集肌电信号。

电极装置还包括设置在载体外壁上的压力传感器，压力传感器采集肌肉的压力信号，以获得肌张力图像。

进一步地，在待训练肌肉处于发力状态时，可以基于较高的采集频率获取肌电信号，则单位时间内采集得到的数据量将越多，因此，在后续处理器对肌电信号进行分析的过程中，基于发力状态下数据采集精度更高的肌电信号。而在待训练肌肉处于放松状态时，可以基于较低的采集频率获取肌电信号，则单位时间内采集得到的数据量将越少，数据量较少的肌电信号能够提高处理器的分析效率。

S22：分析肌电信号和压力信号，以生成肌肉信息。

其中，肌肉信息包括实时肌电值、实时肌张力值、实时肌电信号连续活跃时间或者实时肌肉压力值中的至少一种。

具体地，肌张力传感器采集肌肉的肌张力图像后，通过提取肌张力图像中肌张力的幅值、频率分布情况得到实时肌张力值或者实时肌肉压力值。

在采集到肌电信号后，可以通过低通滤波器对该路差分信号采集电路采集到的肌电信号进行滤波，可滤除高频噪声，通过EMI滤波器对低频信号进行滤波，可滤除电磁干扰信号，得到滤波后的肌电信号。绘制滤波后的肌电信号的基于频域的频谱图和基于时域的电势图。再从频谱图和电势图中提取实时肌电值或者实时肌电信号连续活跃时间。

参阅图4，图4是本申请训练仪的参数优化方法另一实施例的流程示意图，在一实施例中，在步骤S30之前，该方法还包括以下步骤：

S40：构建肌肉训练方案库。

其中，肌肉训练方案库为后台工作站制定或修改的训练方案。肌肉训练方案库存储有多个肌肉训练方案，其中，训练数据库肌肉训练方案包括中若干标准训练动作的组合及标准训练动作的质量要求，肌肉训练方案由多个训练参数组合而成。训练参数包括肌肉收缩方式、训练组数、每组次数、活动范围、训练速度和组间间隔休息时间中的至少一种，例如，各肌肉的活动度、训练时间、收缩动作的姿态和角度的限定、放松动作的角度和保持时间、平衡动作的支撑面及保持时间等。

S50：设置肌肉训练方案生成规则。

其中，肌肉训练方案生成规则用于根据多个自我评估信息和肌肉信息指定训练参数的参数值。

具体地，基于多个自我评估信息和肌肉信息，肌肉训练方案生成规则指定训练方案的训练参数的参数值，例如肌肉收缩方式、训练组数、每组次数、活动范围、训练速度和组间间隔休息时间中的至少一种。

参阅图5，图5是图1中步骤S30的流程示意图，在一实施例中，步骤S30包括：

S31：根据预设量化评分标准对多个自我评估信息和肌肉信息进行评分，以生成评分结果。

具体地，1.以下问题，数字1至7代表从“很差”到“很好”的等级，请在1至7之间圈出对您最适合的答案。

比如：问题“您如何评定过去一周中您的整体健康状况？”，数字1代表的“很差”，记0分，数字7代表的“很好”，记5分；问题“您如何评定过去一周中的漏尿情况？”，过去一周漏尿大于7次，记0分，过去一周漏尿小于3次，记5分；实时肌张力值大于或等于预存肌张力值，记0分，实时肌张力值小于预设肌张力值，记5分，其中，预设肌张力值。评分结果为多个自我评估信息和肌肉信息的评分值的总和。

S32：根据评分结果和肌肉训练方案生成规则指定训练参数的参数值。

具体地，肌肉训练方案生成规则进一步指示训练建议，该训练建议是训练者可以从中按照训练类别选择训练。肌肉训练方案生成规则可以是基于科学训练原理定义的规则，使得它确保训练方案的分配是正确的，例如，在相同训练类别的训练日之间设置至少一个休息日，或者在星期一跑步和上身训练，在星期三骑自行车和下身训练等。进一步地，在获取训练者想要训练的时刻、训练者在训练方案处想要训练的持续时间、训练方案的持续时间至少一种后，上述内容将被用在构成个性化训练方案中，例如对于每一个训练方案而言哪些时间是优选的，以确保构成针对训练者且根据科学训练原理而被优化的个性化训练方案。

S33：根据训练参数的参数值从肌肉训练方案库中选取第二训练方案。

例如，根据训练参数的参数值选取的肌肉训练方案的动作如下：取站位、坐位及卧位均可。首先收缩肛门，再收缩尿道、，产生提肛肌上提的感觉。在肛门、尿道和收缩时，大腿和腹部肌肉保持放松。持续收缩提肛肌不少于3秒，松弛休息2～6秒，连续做15～30分钟。

参阅图6，图6是本申请训练仪的参数优化方法又一实施例的流程示意图，在一实施例中，在步骤S30之后，方法还包括：

S60：将第二训练方案以及训练者的个人信息推送给后台工作站。

具体地，与后台工作站建立通信关系后，将第二训练方案以及训练者的个人信息推送给后台工作站，以使后台工作站可以查询、储存第二训练方案以及训练者的个人信息，进而评估第二训练方案的有效性。

S70：接收后台工作站的确认信息，并将第二训练方案更新到训练仪，以使训练仪执行第二训练方案。

或者，进入步骤S80：接收后台工作站的修改信息以及修改后的第二训练方案，并将修改后的第二训练方案更新到训练仪，以使训练仪执行修改后的第二训练方案。

请参阅图7，图7是本申请肌肉训练系统一实施例的结构示意图，该肌肉训练系统100包括训练仪101。

训练仪101包括人机交互界面111、电极装置112以及处理器113，处理器113连接人机交互界面111和电极装置112。其中，电极装置112包括载体和设置在载体外壁上的电极片。在电极装置112的载体的外表面附着多个肌电通道，电极片的数量为肌电通道的数量的两倍，且每两片电极片构成一个相应的肌电通道。电极片是采用导电材料作为原料，通过印刷、激光三维电路直接成型、粘贴、表面处理或者3D打印的方法，使导电材料附着于载体的外表面形成多个电极片，每两片电极片构成一个相应的肌电通道。

人机交互界面111用于采集训练者的多个自我评估信息。

电极装置112用于采集训练者进行第一训练方案时的肌肉信息。训练者在进行第一训练方案时，通过电极片采集肌电信号。电极装置还包括设置在载体外壁上的压力传感器，压力传感器采集肌肉的压力信号，以获得肌张力图像。

处理器113用于接收多个自我评估信息和肌肉信息，并根据多个自我评估信息和肌肉信息调整第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案。

人机交互界面111用于获取训练者的个人信息；

处理器113用于接收训练者的个人信息，并根据训练者的个人信息生成一自我评估问卷；

人机交互界面111用于输出自我评估问卷，并获取训练者填写后的自我评估问卷，以获取自我评估问卷中的多个自我评估信息。

电极装置112用于采集盆底肌肉的肌电信号和压力信号；

处理器113用于分析肌电信号和压力信号，以生成肌肉信息，其中，肌肉信息包括实时肌电值、实时肌张力值、实时肌电信号连续活跃时间或者实时肌肉压力值中的至少一种。

处理器113用于构建肌肉训练方案库，其中，肌肉训练方案库存储有多个肌肉训练方案，肌肉训练方案由多个训练参数组合而成；

处理器113还用于设置肌肉训练方案生成规则，其中，肌肉训练方案生成规则用于根据多个自我评估信息和肌肉信息指定训练参数的参数值；

其中，训练参数包括肌肉收缩方式、训练组数、每组次数、活动范围、训练速度和组间间隔休息时间中的至少一种。

处理器113用于根据预设量化评分标准对多个自我评估信息和肌肉信息进行评分，以生成评分结果；根据评分结果和肌肉训练方案生成规则指定训练参数的参数值；根据训练参数的参数值从肌肉训练方案库中选取第二训练方案。

系统100还包括：通讯设备102以及后台工作站103，通讯设备102连接后台工作站103和训练仪101，以实现后台工作站103和训练仪101之间的数据传输；

训练仪101通过通讯设备102将第二训练方案以及训练者的个人信息推送给后台工作站103；

训练仪101通过通讯设备102接收后台工作站103的确认信息，训练仪101用于执行第二训练方案；或者，

训练仪101通过通讯设备102接收后台工作站103的修改信息以及修改后的第二训练方案，训练仪101用于执行修改后的第二训练方案。

需要说明的是，本实施例的系统可以执行上述方法中的步骤，相关内容的详细说明请参见上述方法部分，在此不再赘叙。

区别于现有技术的情况，本申请通过采集训练者的多个自我评估信息以及获取训练者进行上一次的训练方案时的肌肉信息以得到综合评估信息，以便获取训练者当前的训练情况，并根据训练情况及时调整训练方法，以生成针对性的第二训练方案，提高训练效果。

请参阅图8，图8是本申请肌肉训练设备一实施例的结构示意图，该肌肉训练设备200包括：第一采集单元201、第二采集单元202以及处理单元203、通讯单元204，处理单元203连接第一采集单元201和第二采集单元202、通讯单元204。

第一采集单元201用于采集训练者的多个自我评估信息。

第二采集单元202用于采集训练者进行第一训练方案时的肌肉信息。

处理单元203用于根据多个自我评估信息和肌肉信息调整第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案。

其中，第二采集单元201为电极装置，电极装置包括载体和设置在载体外壁上的电极片，电极片是采用导电材料作为原料，通过印刷、激光三维电路直接成型、粘贴、表面处理或者3D打印的方法，使导电材料附着于载体的外表面形成多个电极片，每两片电极片构成一个相应的肌电通道。训练者在进行第一训练方案时，通过电极片采集肌电信号。电极装置还包括设置在载体外壁上的压力传感器，压力传感器采集肌肉的压力信号，以获得肌张力图像。

第一采集单元201用于获取训练者的个人信息；

第一采集单元201用于根据训练者的个人信息生成一自我评估问卷；

第一采集单元201用于获取训练者填写后的自我评估问卷，以获取自我评估问卷中的多个自我评估信息。

第二采集单元202用于采集盆底肌肉的肌电信号和压力信号；

处理单元203用于分析肌电信号和压力信号，以生成肌肉信息，其中，肌肉信息包括实时肌电值、实时肌张力值、实时肌电信号连续活跃时间或者实时肌肉压力值中的至少一种。

处理单元203用于构建肌肉训练方案库，其中，肌肉训练方案库存储有多个肌肉训练方案，肌肉训练方案由多个训练参数组合而成；

处理单元203用于设置肌肉训练方案生成规则，其中，肌肉训练方案生成规则用于根据多个自我评估信息和肌肉信息指定训练参数的参数值。其中，训练参数包括肌肉收缩方式、训练组数、每组次数、活动范围、训练速度和组间间隔休息时间中的至少一种。

处理单元203用于根据预设量化评分标准对多个自我评估信息和肌肉信息进行评分，以生成评分结果；根据评分结果和肌肉训练方案生成规则指定训练参数的参数值；根据训练参数的参数值从肌肉训练方案库中选取第二训练方案。

通讯单元204用于将第二训练方案以及训练者的个人信息推送给后台工作站；

处理单元203用于接收后台工作站的确认信息，并将第二训练方案更新到训练仪，以使训练仪执行第二训练方案；或者，处理单元203接收后台工作站的修改信息以及修改后的第二训练方案，并将修改后的第二训练方案更新到训练仪，以使训练仪执行修改后的第二训练方案。

需要说明的是，本实施例的肌肉训练设备可以执行上述方法中的步骤，相关内容的详细说明请参见上述方法部分，在此不再赘叙。

区别于现有技术的情况，本申请通过采集训练者的多个自我评估信息以及获取训练者进行上一次的训练方案时的肌肉信息以得到综合评估信息，以便获取训练者当前的训练情况，并根据训练情况及时调整训练方法，以生成针对性的第二训练方案，提高训练效果。

请参阅图9，图9是本申请计算机可读存储介质一实施例的结构示意图，该计算机可读存储介质300上存储有计算机程序301，计算机程序301被处理器执行时实现以下步骤：采集训练者的多个自我评估信息采集训练者进行第一训练方案时的肌肉信息；根据多个自我评估信息和肌肉信息调整第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案。

在一个实施例中，计算机程序301被处理器执行时所实现的采集训练者的多个自我评估信息的步骤，可以包括：获取训练者的个人信息；根据训练者的个人信息生成一自我评估问卷；获取训练者填写后的自我评估问卷，以获取自我评估问卷中的多个自我评估信息。

在一个实施例中，肌肉为盆底肌肉，计算机程序301被处理器执行时所实现的采集训练者进行第一训练方案时的肌肉信息的步骤，可以包括：藉由相应的电极装置而采集盆底肌肉的肌电信号和压力信号；分析肌电信号和压力信号，以生成肌肉信息，其中，肌肉信息包括实时肌电值、实时肌张力值、实时肌电信号连续活跃时间或者实时肌肉压力值中的至少一种。

在一个实施例中，计算机程序301被处理器执行时所实现的根据多个自我评估信息和肌肉信息调整第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案的步骤之前，还实现以下步骤：构建肌肉训练方案库，其中，肌肉训练方案库存储有多个肌肉训练方案，肌肉训练方案由多个训练参数组合而成；设置肌肉训练方案生成规则，其中，肌肉训练方案生成规则用于根据多个自我评估信息和肌肉信息指定训练参数的参数值。

其中，训练参数包括肌肉收缩方式、训练组数、每组次数、活动范围、训练速度和组间间隔休息时间中的至少一种。

在一个实施例中，计算机程序301被处理器执行时所实现的根据多个自我评估信息和肌肉信息调整第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案的步骤包括：根据预设量化评分标准对多个自我评估信息和肌肉信息进行评分，以生成评分结果；根据评分结果和肌肉训练方案生成规则指定训练参数的参数值；根据训练参数的参数值从肌肉训练方案库中选取第二训练方案。

在一个实施例中，计算机程序301被处理器执行时所实现的根据多个自我评估信息和肌肉信息生成第二训练方案的步骤之后，还实现：将第二训练方案以及训练者的个人信息推送给后台工作站；接收后台工作站的确认信息，并将第二训练方案更新到训练仪，以使训练仪执行第二训练方案；或者，接收后台工作站的修改信息以及修改后的第二训练方案，并将修改后的第二训练方案更新到训练仪，以使训练仪执行修改后的第二训练方案。

需要说明的是，本实施例的装置可以执行上述方法中的步骤，相关内容的详细说明请参见上述方法部分，在此不再赘叙。

区别于现有技术的情况，本申请通过采集训练者的多个自我评估信息以及获取训练者进行上一次的训练方案时的肌肉信息以得到综合评估信息，以便获取训练者当前的训练情况，并根据训练情况及时调整训练方法，以生成针对性的第二训练方案，提高训练效果。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序301来指令相关的硬件来完成，的计算机程序301可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序301在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上仅为本申请的实施例，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (15)

1.一种训练仪的参数优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

采集训练者的多个自我评估信息；

采集所述训练者进行第一训练方案时的肌肉信息；

根据多个所述自我评估信息和所述肌肉信息调整所述第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集训练者的多个自我评估信息的步骤包括：

获取所述训练者的个人信息；

根据所述训练者的个人信息生成一自我评估问卷；

获取所述训练者填写后的自我评估问卷，以获取所述自我评估问卷中的多个所述自我评估信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采集所述训练者进行第一训练方案时的肌肉信息的步骤包括：

藉由相应的电极装置而采集所述盆底肌肉的肌电信号和压力信号；

分析所述肌电信号和所述压力信号，以生成所述肌肉信息，其中，所述肌肉信息包括实时肌电值、实时肌张力值、实时肌电信号连续活跃时间或者实时肌肉压力值中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据多个所述自我评估信息和所述肌肉信息调整所述第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案的步骤之前，所述方法还包括以下步骤：

构建肌肉训练方案库，其中，所述肌肉训练方案库存储有多个所述肌肉训练方案，所述肌肉训练方案由多个训练参数组合而成；

设置肌肉训练方案生成规则，其中，所述肌肉训练方案生成规则用于根据多个所述自我评估信息和所述肌肉信息指定所述训练参数的参数值。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练参数包括肌肉收缩方式、训练组数、每组次数、活动范围、训练速度和组间间隔休息时间中的至少一种。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述自我评估信息和所述肌肉信息调整所述第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案的步骤包括：

根据预设量化评分标准对多个所述自我评估信息和所述肌肉信息进行评分，以生成评分结果；

根据所述评分结果和所述肌肉训练方案生成规则指定所述训练参数的参数值；

根据所述训练参数的参数值从肌肉训练方案库中选取第二训练方案。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据多个所述自我评估信息和所述肌肉信息生成第二训练方案的步骤之后，所述方法还包括：

将所述第二训练方案以及所述训练者的个人信息推送给后台工作站；

接收所述后台工作站的确认信息，并将所述第二训练方案更新到所述训练仪，以使所述训练仪执行所述第二训练方案；或者，

接收所述后台工作站的修改信息以及修改后的所述第二训练方案，并将修改后的所述第二训练方案更新到所述训练仪，以使所述训练仪执行修改后的所述第二训练方案。

8.一种肌肉训练系统，其特征在于，所述系统包括训练仪；

所述训练仪包括人机交互界面、电极装置以及处理器，所述处理器连接所述人机交互界面和所述电极装置；

所述人机交互界面用于采集训练者的多个自我评估信息；

所述电极装置用于采集所述训练者进行第一训练方案时的肌肉信息；

所述处理器用于接收多个所述自我评估信息和所述肌肉信息，并根据多个所述自我评估信息和所述肌肉信息调整所述第一训练方案的训练参数，以生成第二训练方案。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述人机交互界面用于获取所述训练者的个人信息；

所述处理器用于接收所述训练者的个人信息，并根据所述训练者的个人信息生成一自我评估问卷；

所述人机交互界面用于输出所述自我评估问卷，并获取所述训练者填写后的自我评估问卷，以获取所述自我评估问卷中的多个所述自我评估信息。

10.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，

所述电极装置用于采集所述盆底肌肉的肌电信号和压力信号；

所述处理器用于分析所述肌电信号和所述压力信号，以生成所述肌肉信息，其中，所述肌肉信息包括实时肌电值、实时肌张力值、实时肌电信号连续活跃时间或者实时肌肉压力值中的至少一种。

11.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，

所述处理器用于构建肌肉训练方案库，其中，所述肌肉训练方案库存储有多个所述肌肉训练方案，所述肌肉训练方案由多个训练参数组合而成；

所述处理器还用于设置肌肉训练方案生成规则，其中，所述肌肉训练方案生成规则用于根据多个所述自我评估信息和所述肌肉信息指定所述训练参数的参数值；

其中，所述训练参数包括肌肉收缩方式、训练组数、每组次数、活动范围、训练速度和组间间隔休息时间中的至少一种。

12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，

所述处理器用于根据预设量化评分标准对多个所述自我评估信息和所述肌肉信息进行评分，以生成评分结果；根据所述评分结果和所述肌肉训练方案生成规则指定所述训练参数的参数值；根据所述训练参数的参数值从肌肉训练方案库中选取第二训练方案。

13.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：通讯设备以及后台工作站，所述通讯设备连接所述后台工作站和所述训练仪，以实现所述后台工作站和所述训练仪之间的数据传输；

所述训练仪通过所述通讯设备将所述第二训练方案以及所述训练者的个人信息推送给所述后台工作站；

所述训练仪通过所述通讯设备接收所述后台工作站的确认信息，所述训练仪用于执行所述第二训练方案；或者，

所述训练仪通过所述通讯设备接收所述后台工作站的修改信息以及修改后的所述第二训练方案，所述训练仪用于执行修改后的所述第二训练方案。

14.一种肌肉训练设备，其特征在于，所述肌肉训练设备包括：第一采集单元、第二采集单元以及处理单元，所述处理单元连接所述第一采集单元和第二采集单元，所述第一采集单元、所述第二采集单元以及所述处理单元配合以实现如权利要求1-7任一项所述的训练仪的参数优化方法的步骤。

15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的训练仪的参数优化方法的步骤。

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