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    體溫監測篩查解決方案
    來(lái)源:作者:日期:2020-03-30 09:57:22點(diǎn)擊:3884次

      本解決方案涉及體溫數據處理技術(shù)領(lǐng)域,特別涉及一種體溫監測篩查方法及系統。
     

    體溫監測篩查解決方案
     

      背景技術(shù):

      體溫,通常指人體內部的溫度、機體深部的平均溫度。在生物學(xué)上是指細胞外液的溫度,一般為37度,正常人腋下溫度為36.2~37.2度,測量方法有口測法、腋測法及肛測法??谇粶囟缺纫赶赂?.2~0.4度,直腸溫度又比口腔溫度高0.3~0.5度。

      人體的溫度是相對恒定的,正常人在24小時(shí)內體溫略有波動(dòng),一般相差不超過(guò)1度。生理狀態(tài)下,早晨體溫略低,下午略高。運動(dòng)、進(jìn)食后、婦女月經(jīng)期前或妊娠期體溫稍高,而老年人體溫偏低。體溫高于正常稱(chēng)為發(fā)熱,37.3~38攝氏度為低熱,38.1~39攝氏度為中度發(fā)熱,39.1~41攝氏度為高熱,41攝氏度以上為超高熱。人體溫度相對恒定是維持人體正常生命活動(dòng)的重要條件之一,如體溫高于41攝氏度或低于25攝氏度時(shí)將嚴重影響各系統(特別是神經(jīng)系統)的機能活動(dòng),甚至危害生命。機體的產(chǎn)熱和散熱,是受神經(jīng)中樞調節的,很多疾病都可使體溫正常調節機能發(fā)生障礙而使體溫發(fā)生變化。

      睡眠障礙通常由焦慮、心理因素、缺乏良好的睡眠環(huán)境、軀體病痛、各種精神疾病等引起。國外的一項調查顯示,50%-60%的成年人患有不同程度的睡眠障礙。睡眠障礙的主要癥狀是失眠,而現有技術(shù)通??克幬飦?lái)解決睡眠障礙的問(wèn)題,對人體產(chǎn)生副作用及依賴(lài)性。

      技術(shù)實(shí)現要素:

      本發(fā)明的目的在于提供一種體溫監測篩查方法及系統,以解決現有技術(shù)只通過(guò)藥物來(lái)解決睡眠障礙的問(wèn)題。

      為解決上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明提供一種體溫監測篩查方法,包括:

      連續測量體溫,獲得體溫數據曲線(xiàn),所述測量時(shí)間為晚上21:00至早上8:00;

      對所述體溫數據曲線(xiàn)進(jìn)行去噪,獲得去噪后的體溫數據曲線(xiàn);

      監測所述去噪后的體溫數據曲線(xiàn),判斷所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間,若所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間在早上6:00至8:00則被篩查出,若所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間在早上4:00至6:00則不被篩查出。

      進(jìn)一步的,在所述的體溫監測篩查方法中,通過(guò)一穿戴式體溫計連續測量體溫。

      進(jìn)一步的,在所述的體溫監測篩查方法中,對所述體溫數據進(jìn)行去噪獲得去噪后的體溫數據的步驟包括:

      將所述體溫曲線(xiàn)分割成若干段小曲線(xiàn);

      分析每段小曲線(xiàn)中產(chǎn)生噪音的因素,并根據產(chǎn)生噪音的因素使用相對應的方法對該段小曲線(xiàn)進(jìn)行去噪;

      將去噪后的小曲線(xiàn)整合為完整連續的體溫曲線(xiàn)。

      進(jìn)一步的,在所述的體溫監測篩查方法中,還包括步驟:監測所述去噪后的體溫數據曲線(xiàn),判斷所述測量時(shí)間晚上21:00至凌晨2:00入睡是否正常,若正常則不被篩查出,若困難則被篩查出。

      相應的,本發(fā)明還提供一種體溫監測篩查系統,包括:

      測量模塊,用于連續測量體溫,獲得體溫數據曲線(xiàn),所述測量時(shí)間為晚上21:00至早上8:00;

      去噪模塊,用于對所述體溫數據曲線(xiàn)進(jìn)行去噪,獲得去噪后的體溫數據曲線(xiàn);

      第一監測篩查模塊,用于監測所述去噪后的體溫數據曲線(xiàn),判斷所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間,若所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間在早上6:00至8:00則被篩查出,若所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間在早上4:00至6:00則不被篩查出。

      進(jìn)一步的,在所述的體溫監測篩查系統中,在測量模塊中,通過(guò)一穿戴式體溫計連續測量體溫。

      進(jìn)一步的,在所述的體溫監測篩查系統中,所述去噪模塊包括:

      分割模塊,用于將所述體溫曲線(xiàn)分割成若干段小曲線(xiàn);

      分析去噪模塊,用于分析每段小曲線(xiàn)中產(chǎn)生噪音的因素,并根據產(chǎn)生噪音的因素使用相對應的方法對該段小曲線(xiàn)進(jìn)行去噪;

      整合模塊,用于將去噪后的小曲線(xiàn)整合為完整連續的體溫曲線(xiàn)。

      進(jìn)一步的,在所述的體溫監測篩查系統中,還包括第二監測篩查模塊,用于監測所述去噪后的體溫數據曲線(xiàn),判斷所述測量時(shí)間晚上21:00至凌晨2:00入睡是否正常,若正常則不被篩查出,若困難則被篩查出。

      本發(fā)明提供的體溫監測篩查方法及系統,具有以下有益效果:本發(fā)明通過(guò)連續測量人體體溫,尋找人體體溫最低點(diǎn)及其對應時(shí)間的方法來(lái)判定是否被篩查出,以此來(lái)判定是否具有睡眠障礙。

      附圖說(shuō)明

      圖1是本發(fā)明實(shí)施例的體溫監測篩查方法流程圖;

      圖2是本發(fā)明實(shí)施例的體溫監測篩查系統結構圖。

      具體實(shí)施方式

      以下結合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明提出的體溫監測篩查方法及系統作進(jìn)一步詳細說(shuō)明。根據下面說(shuō)明和權利要求書(shū),本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)和特征將更清楚。需說(shuō)明的是,附圖均采用非常簡(jiǎn)化的形式且均使用非精準的比例,僅用以方便、明晰地輔助說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例的目的。

      晝夜失調性睡眠障礙是由于人體自身晝夜節律紊亂或與外界晝夜節律不符而發(fā)生的睡眠障礙。研究發(fā)現,人的體溫有晝夜節律性,一般傍晚或夜間達到高峰,清晨達到最低點(diǎn),睡眠就發(fā)生在核心體溫變化曲線(xiàn)的下降支,并在最低點(diǎn)后兩個(gè)小時(shí)結束。

      請參考圖1,其是本發(fā)明實(shí)施例的體溫監測篩查方法流程圖。

      如圖1所示,本發(fā)明提供一種體溫監測篩查方法,包括:步驟一:連續測量體溫,獲得體溫數據曲線(xiàn),所述測量時(shí)間為晚上21:00至早上8:00;

      在該步驟中,通過(guò)一穿戴式體溫計連續測量體溫,如TM Holter體溫計,通過(guò)膠帶粘貼在腋下,連續一整晚測量體溫。

      步驟二:對所述體溫數據曲線(xiàn)進(jìn)行去噪,獲得去噪后的體溫數據曲線(xiàn);

      在該步驟中,具體包括步驟:

      將所述體溫曲線(xiàn)分割成若干段小曲線(xiàn);

      分析每段小曲線(xiàn)中產(chǎn)生噪音的因素,并根據產(chǎn)生噪音的因素使用相對應的方法對該段小曲線(xiàn)進(jìn)行去噪;

      將去噪后的小曲線(xiàn)整合為完整連續的體溫曲線(xiàn)。

      步驟三:監測所述去噪后的體溫數據曲線(xiàn),判斷所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間;具體分以下兩種情況:

      情況一:若所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間在早上6:00至8:00則被篩查出,進(jìn)一步來(lái)說(shuō),若測量時(shí)間晚上21:00至凌晨2:00入睡困難也同樣被篩查出,基此認為該種情況為具有睡眠障礙。

      情況二:若所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間在早上4:00至6:00則不被篩查出,進(jìn)一步來(lái)說(shuō),若測量時(shí)間晚上21:00至凌晨2:00入睡正常也同樣進(jìn)一步來(lái)說(shuō),若測量時(shí)間晚上21:00至凌晨2:00入睡困難也同樣被篩查出,基此認為該種情況為不具有睡眠障礙。

      相應的,請參考圖2,其是本發(fā)明實(shí)施例的體溫監測篩查系統結構圖。本發(fā)明提供一種體溫監測篩查系統,包括:測量模塊21、去噪模塊22、第一監測篩查模塊23和第二監測篩查模塊24,其中,

      所述測量模塊21,用于連續測量體溫,獲得體溫數據曲線(xiàn),所述測量時(shí)間為晚上21:00至早上8:00;

      在所述測量模塊21中,通過(guò)一穿戴式體溫計連續測量體溫,如TM Holter體溫計,通過(guò)膠帶粘貼在腋下,連續一整晚測量體溫。

      所述去噪模塊22,用于對所述體溫數據曲線(xiàn)進(jìn)行去噪,獲得去噪后的體溫數據曲線(xiàn);

      具體的,所述去噪模塊22包括:

      分割模塊221,用于將所述體溫曲線(xiàn)分割成若干段小曲線(xiàn);

      分析去噪模塊222,用于分析每段小曲線(xiàn)中產(chǎn)生噪音的因素,并根據產(chǎn)生噪音的因素使用相對應的方法對該段小曲線(xiàn)進(jìn)行去噪;

      整合模塊223,用于將去噪后的小曲線(xiàn)整合為完整連續的體溫曲線(xiàn)。

      所述第一監測篩查模塊23,用于監測所述去噪后的體溫數據曲線(xiàn),判斷所 述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間,若所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間在早上6:00至8:00則被篩查出,若所述體溫最低點(diǎn)的對應時(shí)間在早上4:00至6:00則不被篩查出。

      所述第二監測篩查模塊24,用于監測所述去噪后的體溫數據曲線(xiàn),判斷所述測量時(shí)間晚上21:00至凌晨2:00入睡是否正常,若正常則不被篩查出,若困難則被篩查出。

      綜上所述,本發(fā)明通過(guò)連續測量人體體溫,尋找人體體溫最低點(diǎn)及其對應時(shí)間的方法來(lái)判定是否被篩查出,以此來(lái)判定是否具有睡眠障礙。

      綜上所述,本發(fā)明更準確地找出了每日體溫最低點(diǎn),有利于后續數據分析。上述描述僅是對本發(fā)明較佳實(shí)施例的描述,并非對本發(fā)明范圍的任何限定,本發(fā)明領(lǐng)域的普通技術(shù)人員根據上述揭示內容做的任何變更、修飾,均屬于權利要求書(shū)的保護范圍。

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