[發明專利]一種人體腋下體溫快速預測的方法

在審

• 申請號: 201711095739.5
• 申請日: 2017-11-09
• 公開（公告）號: CN107887021A
• 公開（公告）日: 2018-04-06
• 發明（設計）人: 鐘一舟;李宗俊;吳璠
• 申請（專利權）人: 杭州質子科技有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06N3/08;A61B5/01
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司33241
• 代理人: 王利強

技術領域

本發明涉及電子體溫計測量腋下溫度的方法，特別是涉及一種人體腋下溫度快速預測的方法。

背景技術

體溫是人體生命活動的一個基本特征，是一個觀測人體機能是否正常的重要參數。傳統的腋下測溫一般采用水銀體溫計，但水銀體溫計每次使用時都需要將體溫計的溫度降到一個較低的值然后再進行測量，同時每次測量腋下需要夾緊5到10分鐘左右，測量時間較長，而且水銀是有毒物質，一旦損壞需要花費很大的精力進行后期清理，現已面臨淘汰。現多數的接觸式電子體溫計進行腋下測溫，測量同樣需要長時間的夾緊電子體溫計，而且從測量開始到體溫穩定的過程較為緩慢。

發明內容

為了克服現有的接觸式電子溫度計腋下溫度測量時存在的測量時間長、達到穩定溫度慢的不足，本發明提供了一種測量時間較短、達到穩定溫度較快的人體腋下體溫快速預測的方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種人體腋下體溫快速預測的方法，包括以下步驟：

1)利用電子體溫計采集設定數量的升溫樣本；

2)對采集的升溫樣本進行篩選，提取出含有升溫數據的樣本；

3)記錄篩選出的升溫樣本中的穩定溫度值y；

4)提取出樣本中對穩定溫度有影響的特征參數X＝{x_i(i＝1，2，3…q)}；

5)以特征參數X作為輸入層，升溫后的穩定溫度y作為輸出層，構建BP神經網絡預測模型；

6)利用得到的預測模型，預測出人體腋下溫度。

進一步，所述步驟2)中，對樣本進行篩選時，合格的升溫樣本需要有以下四個階段：

初始階段：溫度保持平穩或小幅度波動，此時的溫度應該為環境溫度；

快速升溫階段：溫度快速上升到一定值，這個階段時間較短；

緩慢升溫階段：溫度慢慢上升到穩定溫度，這個階段時間較長；

穩定階段：溫度達到穩定，后期保持平穩或小幅度波動，這時的溫度為人體腋下溫度。

再進一步，在所述步驟5)中，對于構建的BP神經網絡模型，輸入層節點個數t由特征參數X決定，隱含層節點個數s由模型訓練結果進行擇優選取，輸出層節點個數為1；模型中輸入層到隱含層，隱含層到輸出層之間的連接權值系數矩陣及偏置分別為s×t矩陣W₁，1×s矩陣W₂，s×1矩陣B₁，1×1矩陣B₂；對于特征參數為X_i＝{x₁,x₂,x₃,…,x_q}，穩定溫度為y_i的升溫樣本，將其輸入神經網絡進行訓練，以預測溫度和實際穩定溫度構建一個誤差模型，計算第i個樣本的誤差E_i，則所有實驗樣本的總誤差為

式中N是訓練樣本的總個數，通過逆向傳播調整連接權數訓練神經網絡，直到總誤差達到最小為止，從而完成訓練。

本發明的有益效果主要表現在：利用電子體溫計短時間測量的溫度數據，預測出人體的腋下溫度。

附圖說明

圖1是一種人體腋下體溫快速預測的方法的流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖及實施例來詳細說明本發明的實施方式。

參照圖1，一種人體腋下體溫快速預測的方法，首先利用電子體溫計采集大量的人體腋下溫度的升溫樣本，然后對這些樣本進行篩選，提取出有用的樣本數據，記錄這些樣本數據中達到穩定時的溫度，提取影響穩定溫度的一些特征參數，利用穩定溫度和特征參數歸一化的值構建一個BP神經網絡模型，最后通過獲得的模型預測人體腋下溫度值。

本實施方案中，主要針對接觸式電子溫度計升溫慢的問題，提供了一種人體腋下體溫快速預測的方法，包括以下步驟：

1)在夾緊電子體溫計的情況下，采集設定數量溫度計的升溫樣本；

2)對采集到的樣本進行篩選，選出有以下四個階段的數據作為合格的升溫樣本：

初始階段：溫度保持平穩或小幅度波動，此時的溫度應該為環境溫度；

快速升溫階段：溫度快速上升到一定值，這個階段時間較短；

緩慢升溫階段：溫度慢慢上升到穩定溫度，這個階段時間較長；

穩定階段：溫度達到穩定，在后期將保持平穩或小幅度波動，這時的溫度為人體腋下溫度。

2)記錄合格的升溫樣本中達到穩定時的溫度y；