一种基于体温数据曲线的筛查方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于体温数据曲线的筛查方法，包括：获得体温数据曲线，其包括第m个月第d天的x时段的体温数据；其中，m是≥1的整数，d是≤31的正整数，x是24小时中的某个时段；对体温数据曲线进行去噪，获得去噪后的体温数据曲线；根据去噪后的体温数据曲线通过时间序列得出月度的温度趋势、每日温度趋势和每日不规则温度变动趋势；根据月度的温度趋势和每日温度趋势获得近日节律曲线；再次获得另一条体温数据曲线，将近日节律曲线与体温数据曲线进行比较获得两条曲线的相似度指数；根据相似度指数判定体温数据曲线的节律是否改变，若改变则被筛查出，若不改变则不被筛查。本发明专利技术更准确地找出了每日体温最低点，有利于后续数据分析。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及体温数据处理
，特别涉及一种基于体温数据曲线的筛查方法及系统。
技术介绍
体温，通常指人体内部的温度、机体深部的平均温度。在生物学上是指细胞外液的温度，一般为37度，正常人腋下温度为36.2～37.2度，测量方法有口测法、腋测法及肛测法。口腔温度比腋下高0.2～0.4度，直肠温度又比口腔温度高0.3～0.5度。人体的温度是相对恒定的，正常人在24小时内体温略有波动，一般相差不超过1度。生理状态下，早晨体温略低，下午略高。运动、进食后、妇女月经期前或妊娠期体温稍高，而老年人体温偏低。体温高于正常称为发热，37.3～38摄氏度为低热，38.1～39摄氏度为中度发热，39.1～41摄氏度为高热，41摄氏度以上为超高热。人体温度相对恒定是维持人体正常生命活动的重要条件之一，如体温高于41摄氏度或低于25摄氏度时将严重影响各系统(特别是神经系统)的机能活动，甚至危害生命。机体的产热和散热，是受神经中枢调节的，很多疾病都可使体温正常调节机能发生障碍而使体温发生变化。现有技术中，测量基础体温通常是在清晨醒来后，约早晨6点，在静卧状态下的单次测量。但大量研究发现人体体温达到最低点的时刻并非早晨6点左右，应该是在凌晨2-5点之间，因此现有技术所测得的最低体温不太准确。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于体温数据曲线的筛查方法及系统，以解决现有技术所测得的最低体温不太准确的问题。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种基于体温数据曲线的筛查方法，包括：获得体温数据曲线，所述体温数据曲线包括第m个月第d天的x时段的体温数据；其中，m是大于等于1的整数，d是小于等于31的正整数，x是24小时中的某个时段；对所述体温数据曲线进行去噪，获得去噪后的体温数据曲线；根据所述去噪后的体温数据曲线通过时间序列得出月度的温度趋势、每日温度趋势和每日不规则温度变动趋势；根据月度的温度趋势和每日温度趋势获得近日节律曲线；再次获得另一条体温数据曲线，将所述近日节律曲线与所述体温数据曲线进行比较获得两条曲线的相似度指数；根据所述相似度指数判定所述体温数据曲线的节律是否改变，若改变则被筛查出，若不改变则不被筛查出。进一步的，在所述的基于体温数据曲线的筛查方法中，通过一体温计测量体温获得连续的第m个月第d天的t时刻的体温；并根据所述连续的第m个月第d天的t时刻的体温获得第m个月第d天的x时段的体温数据；其中，t是24小时中的某个时刻。进一步的，在所述的基于体温数据曲线的筛查方法中，对所述体温数据进行去噪获得去噪后的体温数据的步骤包括：将所述体温曲线分割成若干段小曲线；分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。进一步的，在所述的基于体温数据曲线的筛查方法中，通过如下公式得出月度的温度趋势、每日温度趋势和每日不规则温度变动趋势：Tmdt＝Tm+Tmd+εmdt，其中，Tmdt表示去噪后第m个月第d天的t时刻的体温数据，Tm表示月度的温度趋势，Tmd表示每日温度趋势，εmdt表示每日不规则温度变动趋势。相应的，本专利技术还提供一种基于体温数据曲线的筛查系统，包括：获得模块，用于获得一体温数据曲线，所述体温数据曲线包括第m个月第d天的x时段的体温数据；其中，m是大于等于1的整数，d是小于等于31的正整数，x是24小时中的某个时段；去噪模块，用于对所述体温数据曲线进行去噪，获得去噪后的体温数据曲线；分析模块，用于根据所述去噪后的体温数据曲线通过时间序列得出月度的温度趋势、每日温度趋势和每日不规则温度变动趋势；近日节律曲线模块，用于根据月度的温度趋势和每日温度趋势获得近日节律曲线；结果模块，用于再次获得另一条体温数据曲线，将所述近日节律曲线与所述体温数据曲线进行比较获得两条曲线的相似度指数；根据所述相似度指数判定所述体温数据曲线的节律是否改变，若改变则被筛查出，若不改变则不被筛查出。进一步的，在所述的基于体温数据曲线的筛查系统中，在获得模块中，通过一体温计测量体温获得连续的第m个月第d天的t时刻的体温；并根据所述连续的第m个月第d天的t时刻的体温获得第m个月第d天的x时段的体温数据；其中，t是24小时中的某个时刻。进一步的，在所述的基于体温数据曲线的筛查系统中，所述去噪模块包括：分割模块，用于将所述体温曲线分割成若干段小曲线；分析去噪模块，用于分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；整合模块，用于将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。进一步的，在所述的基于体温数据曲线的筛查系统中，在所述分析模块中，通过如下公式得出月度的温度趋势、每日温度趋势和每日不规则温度变动趋势：Tmdt＝Tm+Tmd+εmdt，其中，Tmdt表示去噪后第m个月第d天的t时刻的体温数据，Tm表示月度的温度趋势，Tmd表示每日温度趋势，εmdt表示每日不规则温度变动趋势。本专利技术提供的基于体温数据曲线的筛查方法及系统，具有以下有益效果：本专利技术更准确地找出了每日体温最低点，有利于后续数据分析。附图说明图1是本专利技术实施例的基于体温数据曲线的筛查方法流程图；图2是本专利技术实施例的基于体温数据曲线的筛查系统结构图。具体实施方式以下结合附图和具体实施例对本专利技术提出的基于体温数据曲线的筛查方法及系统作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本专利技术的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本专利技术实施例的目的。请参考图1，其是本专利技术实施例的寻找每日体温最低点的方法流程图。如图1所示，本专利技术提供一种基于体温数据曲线的筛查方法，包括：步骤一：获得体温数据曲线，所述体温数据曲线包括第m个月第d天的x时段的体温数据；其中，m是大于等于1的整数，d是小于等于31的正整数，x是24小时中的某个时段；在该步骤中，通过一体温计测量体温获得连续的第m个月第d天的t时刻的体温；并根据所述连续的第m个月第d天的t时刻的体温获得第m个月第d天的x时段的体温数据；其中，t是24小时中的某个时刻。步骤二：对所述体温数据曲线进行去噪，获得去噪后的体温数据曲线；在该步骤中，具体包括步骤：将所述体温曲线分割成若干段小曲线；分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。步骤三：根据所述去噪后的体温数据曲线通过时间序列得出月度的温度趋势、每日温度趋势和每日不规则温度变动趋势；具体来说，通过如下公式得出月度的温度趋势、每日温度趋势和每日不规则温度变动趋势：Tmdt＝Tm+Tmd+εmdt，其中，Tmdt表示去噪后第m个月第d天的t时刻的体温数据，Tm表示月度的温度趋势，Tmd表示每日温度趋势，εmdt表示每日不规则温度变动趋势。步骤四：根据月度的温度趋势和每日温度趋势获得近日节律曲线；具体来说，通过如下公式得出近日节律曲线：近日节律曲线＝Tm+Tmd。步骤五：再次获得另一条体温数据曲线，将所述近日节律曲线与所述体温数据曲线进行比较获得两条曲线的相似度指数；根据所述相似度指数判定所述体温数据曲线的节律是否改本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于体温数据曲线的筛查方法，其特征在于，包括：获得体温数据曲线，所述体温数据曲线包括第m个月第d天的x时段的体温数据；其中，m是大于等于1的整数，d是小于等于31的正整数，x是24小时中的某个时段；对所述体温数据曲线进行去噪，获得去噪后的体温数据曲线；根据所述去噪后的体温数据曲线通过时间序列得出月度的温度趋势、每日温度趋势和每日不规则温度变动趋势；根据月度的温度趋势和每日温度趋势获得近日节律曲线；再次获得另一条体温数据曲线，将所述近日节律曲线与所述体温数据曲线进行比较获得两条曲线的相似度指数；根据所述相似度指数判定所述体温数据曲线的节律是否改变，若改变则被筛查出，若不改变则不被筛查出。

【技术特征摘要】
1.一种基于体温数据曲线的筛查方法，其特征在于，包括：获得体温数据曲线，所述体温数据曲线包括第m个月第d天的x时段的体温数据；其中，m是大于等于1的整数，d是小于等于31的正整数，x是24小时中的某个时段；对所述体温数据曲线进行去噪，获得去噪后的体温数据曲线；根据所述去噪后的体温数据曲线通过时间序列得出月度的温度趋势、每日温度趋势和每日不规则温度变动趋势；根据月度的温度趋势和每日温度趋势获得近日节律曲线；再次获得另一条体温数据曲线，将所述近日节律曲线与所述体温数据曲线进行比较获得两条曲线的相似度指数；根据所述相似度指数判定所述体温数据曲线的节律是否改变，若改变则被筛查出，若不改变则不被筛查出。2.如权利要求1所述的基于体温数据曲线的筛查方法，其特征在于，通过一体温计测量体温获得连续的第m个月第d天的t时刻的体温；并根据所述连续的第m个月第d天的t时刻的体温获得第m个月第d天的x时段的体温数据；其中，t是24小时中的某个时刻。3.如权利要求1所述的基于体温数据曲线的筛查方法，其特征在于，对所述体温数据进行去噪获得去噪后的体温数据的步骤包括：将所述体温曲线分割成若干段小曲线；分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪；将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。4.如权利要求2所述的基于体温数据曲线的筛查方法，其特征在于，通过如下公式得出月度的温度趋势、每日温度趋势和每日不规则温度变动趋势：其中，Tmdt表示去噪后第m个月第d天的t时刻的体温数据，Tm表示月度的温度趋势，Tmd表示每日温度趋势，εmdt表示每日不规则温度变动趋势。5.一种基于体温数据曲线的筛查系统，其特征在于，包括：获得模块，用...

【专利技术属性】
技术研发人员：康宏，
申请(专利权)人：上海温尔信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31