基于多源数据的肌肉骨骼疾患风险评估与预警方法及系统

本发明提供一种基于多源数据的肌肉骨骼疾患风险评估与预警方法及系统，涉及肌肉、骨骼的评估与预警技术领域，本发明通过采集关节角度、肌电与足底负荷数据，构建时序一致的联合特征向量序列，有效弥补了传统单一监测手段的局限，通过对关节角度序列进行K均值聚类，形成具有生理意义的标准姿态集合，并构建基于角度变化、肌肉激活与负荷波动加权计算的跃迁边权，实现了对不同姿态转移路径生理代价的量化表达，便于识别风险跃迁区域，通过计算潜变量预测值与真实值之间的偏差，能够捕捉运动过程中的突发跃迁行为，并结合其在有向图中的边权强度，通过同时考虑跃迁强度与行为异常程度实现对肌肉骨骼疾患风险的有效预警。