一种胎动计数方法及装置与流程

本发明涉及移动健康领域，尤其涉及一种胎动计数方法及装置。

背景技术：

胎动是胎儿安危的重要指标，一般从孕28周开始，胎动检测就具有了临床意义。胎动正常表示着胎儿宫内良好，胎动的减少或消失是胎儿缺氧或死亡的标志，胎动急剧减少或增多提示胎儿急性缺氧并可能会死亡。在妊高征、过期妊娠、胎儿IUGR等高危妊娠时，在胎盘功能影响胎心率之前即可引起胎动减少，一般胎动消失到胎心消失可长达12到48小时。

目前常见的胎动监测手段有两种：一是在医院基于超声多普勒技术的测量方法进行监测，二是在家中孕妇主观感知胎动并计数。对于居家场景中，孕妇自我感知并计数胎动最为常见，具体操作方法为：早、中、晚抽三个小时比较安静的环境下，采取舒适的姿势，最好是在胎儿醒着的时候数胎动，胎儿从开始动到停算一次胎动，但是由于孕妇主观上难以区分如何算是连续的一次胎动，因此在5分钟之内的动作都只能算做一次胎动，间隔时间5分钟之后再动才算第二次胎动。

但上述方法对于人为计数比较复杂，因此有一些应用程序(APP)可以辅助用户进行计数，在1小时之内只要胎儿有动作就点击计数，APP以单一的时间间隔来计算实际上有效胎动的次数，例如在1个小时内进行计时，发生胎动时用户点击胎动按钮，APP判断与上一次胎动之间的间隔时间，如果小于5分钟则忽略此次胎动，大于5分钟则记录为有效胎动。但是计算有效胎动的时间间隔并没有标准，即使是医生亲自指导的方法也不完全一样。常见的方法是推荐以5分钟为时间间隔，但有的产科医生会推荐以3分钟为时间间隔，还有少数医生针对孕妇个人的情况，推荐以2分钟或1分钟为时间间隔，以不同的时间间隔计算出的有效胎动次数有很大差别，造成胎动数据的上下浮动较大，可能会影响孕妇本人对胎儿健康的判断，且难以判断测得的胎动次数是否准确。

技术实现要素：

本发明提供了一种胎动计数方法及装置，解决了现有技术中居家场景中，胎动计数困难，且计数准确性差的问题。

依据本发明的一个方面，提供了一种胎动计数方法，包括：

获取预设统计周期内记录的疑似胎动；

根据相邻疑似胎动的间隔时间，计算预设统计周期内的胎动间隔；

根据胎动间隔，确定疑似胎动中的有效胎动及有效胎动次数。

其中，根据相邻疑似胎动的间隔时间，计算预设统计周期内的胎动间隔的步骤包括：

采用聚类算法对相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类，得到预设统计周期内的胎动间隔。

其中，采用聚类算法对相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类，得到预设统计周期内的胎动间隔的步骤包括：

从相邻疑似胎动的间隔时间中选取k个，作为K-means聚类算法的初始质心；

根据选取出的初始质心，对所有相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类，得到k个类；

从k个类中重新计算出计算质心，并检测计算质心与初始质心的差值是否低于预设阈值；

若是，则根据计算质心确定预设统计周期内的胎动间隔；否则，将计算质心确定为新的初始质心，并返回根据选取出的初始质心，对所有相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类的步骤，直至从k个类中重新计算出的新的计算质心与初始质心的差值低于预设阈值。

在一些实施例中，k个疑似胎动的间隔时间也可以按一定规则选取而不是随机选取。例如，可以将胎动的间隔时间按大小近似分成k组，然后从每组中随机选取一个，也可以选取每组中最接近中数或平均值的。其中，分组规则也可以不简单按照时间间隔的大小；分组的数量也可以小于k，例如k/2组，然后在各组中取一定数量的值。

其中，根据计算质心确定预设统计周期内的胎动间隔的步骤包括：

从计算质心中选取与预设胎动间隔最接近的作为预设统计周期内的胎动间隔。

其中，根据胎动间隔，确定疑似胎动中的有效胎动及有效胎动次数的步骤包括：

从疑似胎动中依次选取间隔时间超过胎动间隔的作为有效胎动；

统计预设统计周期中的有效胎动，得到有效胎动次数。

依据本发明的再一个方面，还提供了一种胎动计数装置，包括：

获取模块，用于获取预设统计周期内记录的疑似胎动；

计算模块，用于根据相邻疑似胎动的间隔时间，计算预设统计周期内的胎动间隔；

处理模块，用于根据胎动间隔，确定疑似胎动中的有效胎动及有效胎动次数。

其中，计算模块包括：

计算子模块，用于采用聚类算法对相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类，得到预设统计周期内的胎动间隔。

其中，计算子模块包括：

选取单元，用于从相邻疑似胎动的间隔时间中选取k个，作为K-means聚类算法的初始质心；

聚类单元，用于根据选取出的初始质心，对所有相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类，得到k个类；

检测单元，用于从k个类中重新计算出计算质心，并检测计算质心与初始质心的差值是否低于预设阈值；

处理单元，用于当计算质心与初始质心的差值低于预设阈值时，根据计算质心确定预设统计周期内的胎动间隔；否则，将计算质心确定为新的初始质心，并返回根据选取出的初始质心，对所有相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类的步骤，直至从k个类中重新计算出的新的计算质心与初始质心的差值低于预设阈值。

在一些实施例中，k个疑似胎动的间隔时间也可以按一定规则选取而不是随机选取。

其中，处理单元包括：

处理子单元，用于从计算质心中选取与预设胎动间隔最接近的作为预设统计周期内的胎动间隔。

其中，处理模块包括：

选取子模块，用于从疑似胎动中依次选取间隔时间超过胎动间隔的作为有效胎动；

统计子模块，用于统计预设统计周期中的有效胎动，得到有效胎动次数。

本发明的实施例的有益效果是：通过获取预设统计周期内发生的疑似胎动，根据相邻疑似胎动的间隔时间确定较为精确的胎动间隔，根据胎动间隔确定疑似胎动中的有效胎动，以及有效胎动的次数，由于该胎动间隔是根据统计疑似胎动得到的，因此具有较高的准确性，可依据该胎动间隔统计得到准确的有效胎动。

附图说明

图1表示本发明的胎动计数方法的实施例一的流程图；

图2表示本发明的胎动计数方法的实施例二的流程图；

图3表示图2中步骤202的实现流程图；

图4表示本发明的胎动计数装置的模块示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。

实施例一

如图1所示，本发明的实施例提供了一种胎动计数方法，具体包括以下步骤：

步骤101：获取预设统计周期内记录的疑似胎动。

其中，预设统计周期可以是默认设定的，也可以是由用户自定义的，为了保证统计的准确性，预设统计周期设置的时间不能太短，为了保证统计的时效性，预设统计周期设置的时间亦不能太长，一般将预设统计周期的时间设置为一个小时至两个小时，既能满足统计的准确性，又能保证统计的时效性。这里所说的疑似胎动指的是用户主观感受的胎动，该胎动并不一定是实际胎动。在预设统计周期(如1小时)内，用户每感受到一次胎动就点击一下，这样即可记录1小时内用户感受到的所有疑似胎动。

步骤102：根据相邻疑似胎动的间隔时间，计算预设统计周期内的胎动间隔。

由于在怀孕期间每个阶段中胎儿的胎动都是有规律的，因此根据预设统计周期中统计的疑似胎动，尤其是相邻两次疑似胎动的间隔时间，再通过统计学算法即可计算出较为精确的胎动间隔。也就是说，虽然用户主观感受并记录的疑似胎动并不一定是实际胎动，但由于胎动的规律性，在记录的疑似胎动中的实际胎动要多于误差胎动，因此通过统计学算法可计算得到该段时间内接近实际胎动的胎动间隔。

步骤103：根据该胎动间隔，确定疑似胎动中的有效胎动及有效胎动次数。

通过计算得到的胎动间隔，可确定预设统计周期内记录的疑似胎动中有哪些是满足该胎动间隔的有效胎动，并统计出有效胎动的次数。

本发明实施例的胎动计数方法，通过获取预设统计周期内发生的疑似胎动，根据相邻疑似胎动的间隔时间确定较为精确的胎动间隔，根据胎动间隔确定疑似胎动中的有效胎动，以及有效胎动的次数，由于该胎动间隔是根据统计疑似胎动得到的，因此具有较高的准确性，可依据该胎动间隔统计得到准确的有效胎动，以为用户提供准确的胎动次数，便于用户对胎儿健康的判断。

实施例二

以上实施例一对本发明的胎动计数方法做出了简单介绍，下面本实施例将结合具体应用场景对其做进一步详细介绍。

具体地，如图2所示，本发明实施例的胎动计数方法包括以下步骤：

步骤201：获取预设统计周期内记录的疑似胎动。

一般将预设统计周期的时间设置为一个小时至两个小时，既能满足统计的准确性，又能保证统计的时效性。疑似胎动指的是用户主观感受的胎动，该胎动并不一定是实际胎动。在预设统计周期(如1小时)内，用户每感受到一次胎动就点击一下，这样即可记录1小时内用户感受到的所有疑似胎动，假设在1小时内，用户记录了N+1次疑似胎动，相邻两次疑似胎动的间隔时间有N个，分别为t1、t2、…、tn、…tN，其中，n为从1到N的整数。

步骤202：采用聚类算法对相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类，得到所述预设统计周期内的胎动间隔。

采用聚类算法对相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类，即将N个间隔时间t1、t2、…、tn、…tN进行聚类，得到较为精确地胎动间隔。

具体地，步骤202可参照图3中的步骤实现：

步骤31：从相邻疑似胎动的间隔时间中选取k个，作为K-means聚类算法的初始质心。

即，从N个间隔时间t1、t2、…、tn、…tN随机选取k个作为K-means聚类算法的初始质心，其中，k为正整数，为了保证聚类的准确性，k的值不宜过大，且不同质心之间的距离一般不会太小。一般情况下，k应小于N/5，最好小于N/10。假设选取两个间隔时间c[1]＝data[1]，c[2]＝data[2]作为初始质心，k＝2，data[1]到data[n]为N个间隔时间。

步骤32：根据选取出的初始质心，对所有相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类，得到k个类。

计算N个间隔时间t1、t2、…、tn、…tN中，除选作初始质心的k个间隔时间之外的N-k个其他间隔时间与初始质心之间的距离，并依此将该N-k个其他间隔时间分别归到最近的初始质心的类，这样即可将N个间隔时间分为k个类。对于data[1]到data[n]为N个间隔时间，分别与c[1]和c[2]比较，假定data[n]与c[1]的差值最小，则将data[n]标记为1，假定data[n]与c[2]差值最小，则将data[n]标记为2。

步骤33：从k个类中重新计算出计算质心。

得到k个类之后，分别将每个类中的间隔时间相加并处于类中间隔时间的个数，即可得到相应类的计算质心。基于所有标记为1的data[n]，重新计算c[1]的质心，将所有标记为1的data[n]相加得到一个和值，并将该和值除以标记为1的data[n]的个数。同理c[2]的质心计算方式如上，故不在此赘述。

步骤34：检测计算质心与初始质心的差值是否低于预设阈值。

其中，预设阈值的设置一般较小，在得到各个类的计算质心后，比较计算质心与初始质心的差值是否低于预设阈值，计算质心与初始质心的差值越小，说明聚类得到的类越精确，当计算质心与初始质心的差值低于预设阈值时，执行步骤35，否则，执行步骤36。

步骤35：根据计算质心确定预设统计周期内的胎动间隔。

根据计算质心的值为各个类的中心，虽然通过聚类算法得到了k个类，但由于胎动的规律性，在各个类中最接近实际胎动的类中数据个数最多。且前后两次的质心的差值较小，说明分类趋于精确，因此可将k个类中的质心最接近实际胎动间隔时间的作为预设统计周期中的胎动间隔。

具体地，从计算质心中选取与预设胎动间隔最接近的作为预设统计周期内的胎动间隔。

其中，预设胎动间隔为胎动间隔的经验值，一般为2～5分钟不等，假设k＝2，聚类得到的两个类的计算质心分别为5s和97s，那么很显然97s为最接近预设胎动间隔的合理时间间隔，因此将97s作为预设统计周期内的胎动间隔。

步骤36：将计算质心确定为新的初始质心，并返回至步骤32，直至从k个类中重新计算出的新的计算质心与初始质心的差值低于预设阈值。

若通过步骤34比较计算质心和初始质心的差值等于或大于预设阈值，则说明聚类得到的类不够精确，这时需要将计算得到的计算质心作为新的初始质心进行迭代聚类，直至前后两次质心的差值低于预设阈值，以得到精确的类，进而获得精确的胎动时间。

步骤203：从疑似胎动中依次选取间隔时间超过胎动间隔的作为有效胎动。

在得到精确的胎动时间后，重新计算预设统计时间中的有效胎动，其中，以97s为胎动时间为例，前后两次疑似胎动的间隔时间大于或等于97s的则认为是有效胎动。具体地，假设记录的第一次疑似胎动为有效胎动，当第二次疑似胎动的间隔时间大于或等于97s，则将第二次疑似胎动确定为有效胎动；若第二次疑似胎动的间隔时间小于97s，则将其放弃，并继续判断第三次疑似胎动与有效胎动的间隔时间，若超过97s则确定为有效胎动，否则将其放弃。

步骤204：统计预设统计周期中的有效胎动，得到有效胎动次数。

统计预设统计周期中确定的有效胎动的次数，以得到准确的有效胎动次数，便于用户更好的对胎儿健康进行判断和监控。

进一步地，为了进一步提高胎动计数方法的精确性，可将多次胎动记录进行统计分析，将每次胎动记录中历史胎动间隔的分布情况进行统计作为影响因子，以修正胎动间隔。具体地，由于不同阶段中不同时段下统计分析得到的胎动间隔不尽相同，在得到有效胎动次数后将其保存至历史数据库中，作为历史数据进行存储。这样在后续统计中，可将当前预设统计周期内统计计算得到的胎动间隔与先前统计计算得到的历史胎动间隔相结合，以得到更精确的胎动间隔。其中，距离越近的历史数据的影响因子最大。

本发明实施例的胎动计数方法，通过获取预设统计周期内发生的疑似胎动，根据相邻疑似胎动的间隔时间确定较为精确的胎动间隔，再进一步根据胎动间隔确定疑似胎动中的有效胎动以及有效胎动的次数，由于该胎动间隔是根据统计疑似胎动得到的，因此具有较高的准确性，可依据该胎动间隔统计得到准确的有效胎动，为了进一步提高统计的精确性，可参照历史统计得到的历史胎动间隔的分布情况对当前统计的胎动间隔进行修正，以为用户提供准确的胎动次数，便于用户对胎儿健康的判断。

实施例三

如图4所示，本发明的实施例中的胎动计数装置，包括：

获取模块410，用于获取预设统计周期内记录的疑似胎动；

计算模块420，用于根据相邻疑似胎动的间隔时间，计算预设统计周期内的胎动间隔；

处理模块430，用于根据胎动间隔，确定疑似胎动中的有效胎动及有效胎动次数。

其中，计算模块420包括：

计算子模块，用于采用聚类算法对相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类，得到预设统计周期内的胎动间隔。

其中，计算子模块包括：

选取单元，用于从相邻疑似胎动的间隔时间中选取k个，作为K-means聚类算法的初始质心；

聚类单元，用于根据选取出的初始质心，对所有相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类，得到k个类；

检测单元，用于从k个类中重新计算出计算质心，并检测计算质心与初始质心的差值是否低于预设阈值；

处理单元，用于当计算质心与初始质心的差值低于预设阈值时，根据计算质心确定预设统计周期内的胎动间隔；否则，将计算质心确定为新的初始质心，并返回根据选取出的初始质心，对所有相邻疑似胎动的间隔时间进行聚类的步骤，直至从k个类中重新计算出的新的计算质心与初始质心的差值低于预设阈值。

其中，处理单元包括：

处理子单元，用于从计算质心中选取与预设胎动间隔最接近的作为预设统计周期内的胎动间隔。

其中，处理模块430包括：

选取子模块，用于从疑似胎动中依次选取间隔时间超过胎动间隔的作为有效胎动；

统计子模块，用于统计预设统计周期中的有效胎动，得到有效胎动次数。

需要说明的是，该装置是与上述胎动计数方法对应的装置，上述方法实施例中所有实现方式均适用于该装置的实施例中，也能达到相同的技术效果，本发明实施例的胎动计数装置，通过获取预设统计周期内发生的疑似胎动，根据相邻疑似胎动的间隔时间确定较为精确的胎动间隔，进而确定疑似胎动中的有效胎动以及有效胎动的次数，由于该胎动间隔是根据统计疑似胎动得到的，因此具有较高的准确性，可依据该胎动间隔统计得到准确的有效胎动，便于用户基于准确的胎动次数对胎儿健康进行判断和监控。

以上所述的是本发明的优选实施方式，应当指出对于本技术领域的普通人员来说，在不脱离本发明所述的原理前提下还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也在本发明的保护范围内。