一种基础体温数据的分析方法及装置制造方法及图纸

一种基础体温数据的分析方法及装置，所述方法包括：获取历史周期的基础体温数据，绘制周期基础体温曲线；判断周期基础体温曲线是单相或双相基础体温曲线；对两种基础体温曲线的各种异常情况做进一步地判断；建立基础体温月评分模型，根据异常情况判断结果对该历史周期的基础体温数据进行评分；根据整个周期的总的月评分，判断基础体温周期是否出现异常。通过上述分析方法和装置，根据已有的基础体温的大数据统计，总结归纳并建议一整套异常基础体温曲线情况，对用户上一周期历史基础体温数据进行分析和评分，根据评分结果判断用户基础体温曲线是否存在异常，让用户了解自身长期的基础体温变化情况。

An Analysis Method and Device for Basic Body Temperature Data

An analysis method and device for basic body temperature data include: acquiring basic body temperature data of historical period and drawing basic body temperature curve of periodic period; judging that basic body temperature curve of periodic period is single-phase or double-phase basic body temperature curve; making further judgment on various abnormal situations of two basic body temperature curves; and establishing foundation. Based on the monthly scoring model of basal body temperature, the data of basal body temperature in this historical cycle are scored according to the results of abnormal situation judgment, and the abnormality of basal body temperature cycle is judged according to the total monthly scoring of the whole cycle. Through the above analysis methods and devices, according to the large data statistics of the existing basic body temperature, a set of abnormal basic body temperature curves are summarized and recommended, and the historical basic body temperature data of the previous cycle of users are analyzed and scored. According to the scoring results, the abnormal basic body temperature curves of users are judged, so that users can make use of them. Understand your long-term changes in basal body temperature.

【技术实现步骤摘要】
一种基础体温数据的分析方法及装置
本专利技术涉及数据处理领域，具体涉及一种基础体温数据的分析方法及装置。
技术介绍
目前，随着生活条件的提高和生活节奏的加快，人们的生育观也发生转变。避孕、优孕等概念也愈发受到人们的关注。对于适龄女性，不论是出于避孕还是优孕的想法，基础体温测定是一种较为方便的了解女性自身有无排卵、排卵日期及卵巢黄体功能的方法。基础体温法是指女性每日醒后未进行任何活动之前，将口表置于舌下测量温度，记录并绘制成基础体温曲线图，进而根据基础体温曲线，分析排卵质量、黄体质量等参数，因此在国内妇科有较广泛的应用。现有技术主要通过记录每日基础体温数据，并根据女性月经周期为28天，排卵日为周期第14天左右的基本原理进行预测判断本周期排卵日。但是现有技术对于用户基础体温数据是正常还是异常，现有技术并没有一套有效的方法进行评估，给用户更加直观量化的感受。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基础体温数据的分析方法及装置，通过将用户的历史周期基础体温数据与异常情况进行比较，经过建立的评分模型进行计算，得到基础体温数据的月评分分数，并由此判断历史周期基础体温数据是否存在异常。为达到上述目的，本专利技术的第一方面提供了一种基础体温数据的分析方法，包括如下步骤：步骤1、获取历史周期的基础体温数据，并绘制周期基础体温曲线；步骤2、判断周期基础体温曲线是单相基础体温曲线或双相基础体温曲线；步骤3、对双相基础体温曲线或单相基础体温曲线的各种异常情况做进一步地判断；步骤4、建立基础体温月评分模型，根据步骤3的判断结果对该历史周期的基础体温数据进行评分；步骤5、根据整个周期的总的月评分，判断基础体温周期是否出现异常情况。进一步地，所述步骤2的判断方法是：判断每个周期的基础体温曲线是否有明显变化，如果有明显变化，则为双相基础体温曲线，如果没有明显变化，则为单相基础体温曲线，所述明显变化是指在周期后半期，即排卵后，体温增高0.3～0.5℃。进一步地，在所述步骤3中，对于双相基础体温曲线：设上一历史周期有L天，上一周期排卵日为周期第T日，第一次使用时记T为14，周期中第i天的温度为ti；若：L-T＜12，则高温相持续时间偏短；若：T＞24，则低温持续时间偏长；若：T＜12，则低温持续时间偏短；若：tT+1＞tT，tT+2＞tT+1，tT+3＞tT+2，则温度上升较慢；若：tT+1＜tT+0.3，则温度上升幅度偏小；若：tL-1＞tL，tL-2＞tL-1，tL-3＞tL-2，则温度下降较慢；若：tL-1-0.3＜tL，则温度下降幅度偏小。进一步地，在所述步骤3中，对于单相基础体温曲线：设上一历史周期内温度处于36.0℃-36.5℃有L1天，温度大于36.5℃有L2天，周期共L天；若：L1≥0.7*L，则单相体温偏低；若：L2≥0.7*L，则单相体温偏高；若不符合上述两种情况，则属于单相体温交错。进一步地，若基础体温曲线呈双相：则月评分Score为：Score＝(S低温期+S上升期+S高温期+S下降期)/4(1)S低温期、S上升期、S高温期、S下降期分别代表基础温度处于低温期、上升期、高温期和下降期的评分。进一步地，(1)基础体温处于低温期时：A、低温期基础体温偏高，低温期体温持续大于36.5℃月评分模型：统计周期内低温期天数，若在低温期区间内存在n天温度高于36.5℃，则：S低温期＝100-3n；B、低温期基础体温偏低，低温期体温持续小于36.3℃月评分模型：统计周期内低温期天数，若在低温期区间内存在n天温度低于36.3℃，则：S低温期＝100-3n；C、低温期偏短，低温持续时间小于12天月评分模型：统计周期内低温期天数，若低温期天数小于12天，则：S低温期＝100-20；D、低温期偏长，低温持续时间大于18天月评分模型：统计周期内低温期天数，若低温期天数大于18天，则：S低温期＝100-20；E、不满足上述A-D情况时，低温期正常月评分模型：S低温期＝100；(2)基础体温处于上升期时：A、上升缓慢，上升天数大于3天月评分模型：统计周期内上升期天数，若上升期天数大于3天，则：S上升期＝100-40；B、不满足上述情况时，上升期处于正常月评分模型：S上升期＝100；(3)基础体温处于高温期时：A、高温期基础体温偏低，高温期体温持续小于36.8℃月评分模型：统计周期内高温期天数，若在高温期区间内存在n天温度低于36.5℃，则：S高温期＝100-3n；B、高温期偏短，高温期持续时间少于12天月评分模型：统计周期内高温期天数，若高温期天数小于12天，则：S高温期＝100-20；C、不满足上述A-B情况时，高温期正常月评分模型：S高温期＝100；(4)基础体温处于下降期时：A、下降缓慢，下降天数大于3天月评分模型：统计周期内下降期天数，若下降期天数大于3天，则：S下降期＝100-40；B、不满足上述情况时，下降期正常月评分模型：S下降期＝100。进一步地，若基础体温曲线呈单相，则月评分Score为：Score＝40。进一步地，历史周期基础体温数据的月评分小于等于40，则表示基础体温出现异常；月评分大于80，则表示基础体温正常；月评分在40-80之间，则表示基础体温有可能出现异常。本专利技术的另一方面还提供了一种基础体温数据的分析装置，包括：周期基础体温曲线获取单元，用于获取历史周期的基础体温数据，并绘制周期基础体温曲线；周期基础体温曲线单、双相判断单元，用于判断周期基础体温曲线是单相基础体温曲线或双相基础体温曲线；单、双相基础体温曲线的异常情况判断单元，用于对双相基础体温曲线或单相基础体温曲线的各种异常情况做进一步地判断；评分单元，用于建立基础体温月评分模型，并根据单、双相基础体温曲线的异常情况判断单元的判断结果对该历史周期的基础体温数据进行评分；周期基础体温异常判断单元，用于根据整个周期的总的月评分，判断基础体温周期是否出现异常情况。进一步地，所述周期基础体温曲线单、双相判断单元判断每个周期的基础体温曲线是否有明显变化，如果有明显变化，则为双相基础体温曲线，如果没有明显变化，则为单相基础体温曲线，所述明显变化是指在周期后半期，即排卵后，体温增高0.3～0.5℃。进一步地，所述单、双相基础体温曲线的异常情况判断单元对于双相基础体温曲线作如下判断：设上一历史周期有L天，上一周期排卵日为周期第T日，第一次使用时记T为14，周期中第i天的温度为ti；若：L-T＜12，则高温相持续时间偏短；若：T＞24，则低温持续时间偏长；若：T＜12，则低温持续时间偏短；若：tT+1＞tT，tT+2＞tT+1，tT+3＞tT+2，则温度上升较慢；若：tT+1＜tT+0.3，则温度上升幅度偏小；若：tL-1＞tL，tL-2＞tL-1，tL-3＞tL-2，则温度下降较慢；若：tL-1-0.3＜tL，则温度下降幅度偏小。进一步地，所述单、双相基础体温曲线的异常情况判断单元对于单相基础体温曲线作如下判断：设上一历史周期内温度处于36.0℃-36.5℃有L1天，温度大于36.5℃有L2天，周期共L天；若：L1≥0.7*L，则单相体温偏低；若：L2≥0.7*L，则单相体温偏高；若不符合上述两种情况，则属于单相体温交错。进一步地，若基础体温曲线呈双相：则所述评分单元计算的月本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基础体温数据的分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取历史周期的基础体温数据，并绘制周期基础体温曲线；步骤2、判断周期基础体温曲线是单相基础体温曲线或双相基础体温曲线；步骤3、对双相基础体温曲线或单相基础体温曲线的各种异常情况做进一步地判断；步骤4、建立基础体温月评分模型，根据步骤3的判断结果对该历史周期的基础体温数据进行评分；步骤5、根据整个周期的总的月评分，判断基础体温周期是否出现异常情况。

【技术特征摘要】
1.一种基础体温数据的分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、获取历史周期的基础体温数据，并绘制周期基础体温曲线；步骤2、判断周期基础体温曲线是单相基础体温曲线或双相基础体温曲线；步骤3、对双相基础体温曲线或单相基础体温曲线的各种异常情况做进一步地判断；步骤4、建立基础体温月评分模型，根据步骤3的判断结果对该历史周期的基础体温数据进行评分；步骤5、根据整个周期的总的月评分，判断基础体温周期是否出现异常情况。2.根据权利要求1所述的基础体温数据的分析方法，其特征在于，所述步骤2的判断方法是：判断每个周期的基础体温曲线是否有明显变化，如果有明显变化，则为双相基础体温曲线，如果没有明显变化，则为单相基础体温曲线，所述明显变化是指在周期后半期，即排卵后，体温增高0.3～0.5℃。3.根据权利要求1所述的基础体温数据的分析方法，其特征在于，在所述步骤3中，对于双相基础体温曲线：设上一历史周期有L天，上一周期排卵日为周期第T日，第一次使用时记T为14，周期中第i天的温度为ti；若：L-T＜12，则高温相持续时间偏短；若：T＞24，则低温持续时间偏长；若：T＜12，则低温持续时间偏短；若：tT+1＞tT，tT+2＞tT+1，tT+3＞tT+2，则温度上升较慢；若：tT+1＜tT+0.3，则温度上升幅度偏小；若：tL-1＞tL，tL-2＞tL-1，tL-3＞tL-2，则温度下降较慢；若：tL-1-0.3＜tL，则温度下降幅度偏小。4.根据权利要求1所述的基础体温数据的分析方法，其特征在于，在所述步骤3中，对于单相基础体温曲线：设上一历史周期内温度处于36.0℃-36.5℃有L1天，温度大于36.5℃有L2天，周期共L天；若：L1≥0.7*L，则单相体温偏低；若：L2≥0.7*L，则单相体温偏高；若不符合上述两种情况，则属于单相体温交错。5.根据权利要求3所述的基础体温数据的分析方法，其特征在于，若基础体温曲线呈双相：则月评分Score为：Score＝(S低温期+S上升期+S高温期+S下降期)/4(1)S低温期、S上升期、S高温期、S下降期分别代表基础温度处于低温期、上升期、高温期和下降期的评分。6.根据权利要求5所述的基础体温数据的分析方法，其特征在于，(1)基础体温处于低温期时：A、低温期基础体温偏高，低温期体温持续大于36.5℃月评分模型：统计周期内低温期天数，若在低温期区间内存在n天温度高于36.5℃，则：S低温期＝100-3n；B、低温期基础体温偏低，低温期体温持续小于36.3℃月评分模型：统计周期内低温期天数，若在低温期区间内存在n天温度低于36.3℃，则：S低温期＝100-3n；C、低温期偏短，低温持续时间小于12天月评分模型：统计周期内低温期天数，若低温期天数小于12天，则：S低温期＝100-20；D、低温期偏长，低温持续时间大于18天月评分模型：统计周期内低温期天数，若低温期天数大于18天，则：S低温期＝100-20；E、不满足上述A-D的情况时，则低温期正常月评分模型：S低温期＝100；(2)基础体温处于上升期时：A、上升缓慢，上升天数大于3天月评分模型：统计周期内上升期天数，若上升期天数大于3天，则：S上升期＝100-40；B、不满足上述情况时，上升期处于正常月评分模型：S上升期＝100；(3)基础体温处于高温期时：A、高温期基础体温偏低，高温期体温持续小于36.8℃月评分模型：统计周期内高温期天数，若在高温期区间内存在n天温度低于36.5℃，则：S高温期＝100-3n；B、高温期偏短，高温期持续时间少于12天月评分模型：统计周期内高温期天数，若高温期天数小于12天，则：S高温期＝100-20；C、不满足上述A-B情况时，高温期正常月评分模型：S高温期＝100；(4)基础体温处于下降期时：A、下降缓慢，下降天数大于3天月评分模型：统计周期内下降期天数，若下降期天数大于3天，则：S下降期＝100-40；B、不满足上述情况时，下降期正常月评分模型：S下降期＝100。7.根据权利要求4所述的基础体温数据的分析方法，其特征在于，若基础体温曲线呈单相，则月评分Score为：Score＝40。8.根据权利要求5-7任一项所述的基础体温数据的分析方法，其特征在于，历史周期基础体温数据的月评分小于等于40，则表示基础体温出现异常；月评分大于80，则表示基础体温正常；月评分在40-80之间，则表示基础体温有可能出现异常。9.一种基础体温数据的分析装置，其特征在于，包括：周期基础体温曲线获取单元，用于获取历史周期的基础体温数据，并绘制周期基础体温曲线；周期基础体温曲线单、双相判断单元，用于...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘成良，张飞，金衍瑞，刘金磊，
申请(专利权)人：上海交大临港智能制造创新科技有限公司，上海夏先智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海,31