便秘分析方法、装置及计算机设备与流程

1.本技术涉及便检技术领域，尤其涉及一种便秘分析方法、装置及计算机设备。


背景技术：

2.排泄物能够反映出人们的健康状况，是判断人体健康最简单的方法之一。但是，家庭中的大多数人没有每次便后观察排泄物形状、颜色等特征的习惯，一般都是直接冲水，导致宝贵信息的流失。即使有的人留意观察，也会因为不了解便检相关知识而导致判断健康状况不准确。在医院的病房中，如果需要了解每位病患的排泄信息，则需要由医护人员或者病患自己人工记录排便的相关信息。便秘是常见的肠道功能失调之一，便秘表现为大便干硬、大便次数少、排便困难等症状，便秘同时可能诱发心、脑血管疾病，引起性生活障碍、痛经、尿路感染等问题，严重影响生活质量。因此，亟需一种能够准确判断人们是否存在便秘倾向的方法。
3.申请内容
4.本技术的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。
5.为此，本技术的第一个目的在于提出一种便秘分析方法，能够简单、快速、准确地判断出坐便器使用者是否存在便秘倾向。
6.本技术的第二个目的在于提出一种便秘分析装置。
7.本技术的第三个目的在于提出一种计算机设备。
8.本技术的第四个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。
9.为了实现上述目的，本技术第一方面实施例提出一种便秘分析方法，该方法包括：
10.检测坐便器使用者的排便行为，并获取因所述排便行为产生的数据信息，所述数据信息包括时间信息和排便量信息，所述时间信息包括着座时间、离座时间和每次检测到排泄物下落时的排便时间，所述排便量信息包括每次排泄物下落的排便量；
11.根据所述时间信息和所述排便量信息生成时间排便量对应关系表；
12.获取排泄物的最终状态信息，所述最终状态信息包括最终排便量和最终性状信息；
13.根据所述时间排便量对应关系表和所述最终状态信息判断所述坐便器使用者是否存在便秘倾向。
14.可选的，根据所述时间信息和所述排便量信息生成时间排便量对应关系表，包括：
15.记录所述坐便器使用者的着座时间和离座时间；
16.当检测到有排泄物下落时，获取所述每次检测到排泄物下落时的排便时间及其对应的排泄物图像信息；
17.对所述排泄物图像信息进行分析，获得所述每次排泄物下落的排便量；
18.根据所述着座时间、所述离座时间、所述每次检测到排泄物下落时的排便时间和所述每次排泄物下落的排便量生成所述时间排便量对应关系表。
19.可选的，根据所述时间排便量对应关系表和所述最终状态信息判断所述坐便器使
用者是否存在便秘倾向，包括：
20.根据所述时间排便量对应关系表、所述最终排便量和所述最终性状信息判断所述坐便器使用者是否存在便秘倾向。
21.可选的，根据所述时间排便量对应关系表、所述最终排便量和所述最终性状信息判断所述坐便器使用者是否存在便秘倾向，包括：
22.当所述最终性状信息为第一类型，所述最终排便量的重量处于第一重量区间，且所述离座时间与所述着座时间的时间间隔小于第一时间间隔，在所述离座时间与所述着座时间的时间间隔内的排泄物下落次数小于第一下落次数时，确定所述坐便器使用者无便秘倾向。
23.可选的，根据所述时间排便量对应关系表、所述最终排便量和所述最终性状信息判断所述坐便器使用者是否存在便秘倾向，还包括：
24.当所述最终性状信息为第二类型，所述最终排便量的重量处于第二重量区间，所述离座时间与所述着座时间的时间间隔小于第二时间间隔，大于第一时间间隔，并且所述排便过程中某一排便时间对应排便量与所述最终排便量的比值大于第一比值，在所述离座时间与所述着座时间的时间间隔内的排泄物下落次数大于所述第一下落次数时，确定所述坐便器使用者存在便秘倾向。
25.可选的，所述时间信息包括第一次排便时间和最后一次排便时间，根据所述时间排便量对应关系表、所述最终排便量和所述最终性状信息判断所述坐便器使用者是否存在便秘倾向，还包括：
26.当所述最终性状信息为第二类型或第三类型，所述最终排便量的重量处于第三重量区间，所述离座时间与所述着座时间的时间间隔大于第三时间间隔，并且所述最后一次排便时间与所述第一次排便时间的时间间隔大于第四时间间隔，小于所述第三时间间隔，所述离座时间与所述着座时间的时间间隔内排泄物下落次数大于第二下落次数时，确定所述坐便器使用者存在便秘倾向。
27.可选的，获取排泄物的最终状态信息，包括：
28.当检测到所述坐便器使用者离开坐便器时，获取所述排泄物的最终图像信息；
29.对所述最终图像信息进行分析，获得所述最终状态信息。
30.可选的，方法还包括：
31.如果在预设时间段内多次判断所述坐便器使用者存在便秘倾向，则生成便秘报告。
32.可选的，便秘包括多种便秘类型，生成便秘报告包括：
33.统计在所述预设时间段内与所述便秘类型对应的便秘次数，并计算出不同便秘类型的占比，其中，所述便秘类型根据所述时间排便量对应关系表和所述最终状态信息确定。
34.可选的，方法还包括：
35.检测所述坐便器使用者的生理信息，以获取所述每次检测到排泄物下落时的排便时间，所述生理信息包括血压、心电图、体重、体内排泄物残留中的至少一种。
36.可选的，方法还包括：
37.检测所述坐便器使用者的非生理信息，以获取所述每次检测到排泄物下落时的排便时间，所述非生理信息包括坐便器内的声音、水位、温度、图像中的至少一种。
38.本技术实施例的便秘分析方法，通过检测坐便器使用者的排便行为，并获取因所述排便行为产生的数据信息，以及根据所述时间信息和所述排便量信息生成时间排便量对应关系表，然后获取排泄物的最终状态信息，并根据所述时间排便量对应关系表和所述最终状态信息判断所述坐便器使用者是否存在便秘倾向，能够简单、快速、准确地判断出坐便器使用者是否存在便秘倾向，从而为坐便器使用者身体健康提供数据支持。
39.为了实现上述目的，本技术第二方面实施例提出了一种便秘分析装置，包括：
40.第一获取模块，用于检测坐便器使用者的排便行为，并获取因所述排便行为产生的数据信息，所述数据信息包括时间信息和排便量信息，所述时间信息包括着座时间、离座时间和每次检测到排泄物下落时的排便时间，所述排便量信息包括每次排泄物下落的排便量；
41.生成模块，用于根据所述时间信息和所述排便量信息生成时间排便量对应关系表；
42.第二获取模块，用于获取排泄物的最终状态信息，所述最终状态信息包括最终排便量和最终性状信息；
43.判断模块，用于根据所述时间排便量对应关系表和所述最终状态信息判断所述坐便器使用者是否存在便秘倾向。
44.可选的，所述生成模块，用于：
45.记录所述坐便器使用者的着座时间和离座时间；
46.当检测到有排泄物下落时，获取所述每次检测到排泄物下落时的排便时间及其对应的排泄物图像信息；
47.对所述排泄物图像信息进行分析，获得所述每次排泄物下落的排便量；
48.根据所述着座时间、所述离座时间、所述每次检测到排泄物下落时的排便时间和所述每次排泄物下落的排便量生成所述时间排便量对应关系表。
49.可选的，所述判断模块用于：
50.根据所述时间排便量对应关系表、所述最终排便量和所述最终性状信息判断所述坐便器使用者是否存在便秘倾向。
51.可选的，所述判断模块用于：
52.当所述最终性状信息为第一类型，所述最终排便量的重量处于第一重量区间，且所述离座时间与所述着座时间的时间间隔小于第一时间间隔，在所述离座时间与所述着座时间的时间间隔内的排泄物下落次数小于第一下落次数时，确定所述坐便器使用者无便秘倾向。
53.可选的，所述判断模块还用于：
54.当所述最终性状信息为第二类型，所述最终排便量的重量处于第二重量区间，所述离座时间与所述着座时间的时间间隔小于第二时间间隔，大于第一时间间隔，并且所述排便过程中某一排便时间对应排便量与所述最终排便量的比值大于第一比值，在所述离座时间与所述着座时间的时间间隔内的排泄物下落次数大于所述第一下落次数时，确定所述坐便器使用者存在便秘倾向。
55.可选的，所述判断模块还用于：
56.当所述最终性状信息为第二类型或第三类型，所述最终排便量的重量处于第三重
量区间，所述离座时间与所述着座时间的时间间隔大于第三时间间隔，并且所述最后一次排便时间与所述第一次排便时间的时间间隔大于第四时间间隔，小于所述第三时间间隔，所述离座时间与所述着座时间的时间间隔内排泄物下落次数大于第二下落次数时，确定所述坐便器使用者存在便秘倾向。
57.可选的，所述第二获取模块，用于：
58.当检测到所述坐便器使用者离开坐便器时，获取所述排泄物的最终图像信息；
59.对所述最终图像信息进行分析，获得所述最终状态信息。
60.可选的，装置还包括：
61.报告模块，用于当在预设时间段内多次判断所述坐便器使用者存在便秘倾向时，生成便秘报告。
62.可选的，便秘包括多种便秘类型，所述报告模块用于：
63.统计在所述预设时间段内与所述便秘类型对应的便秘次数，并计算出不同便秘类型的占比，其中，所述便秘类型根据所述时间排便量对应关系表和所述最终状态信息确定。
64.可选的，装置还包括：
65.检测模块，用于检测所述坐便器使用者的生理信息，以使所述第一获取模块获取所述每次检测到排泄物下落时的排便时间，所述生理信息包括血压、心电图、体重、体内排泄物残留中的至少一种。
66.可选的，所述检测模块还用于：
67.检测所述坐便器使用者的非生理信息，以使所述第一获取模块获取所述每次检测到排泄物下落时的排便时间，所述非生理信息包括坐便器内的声音、水位、温度、图像中的至少一种。
68.本技术实施例的便秘分析装置，通过检测坐便器使用者的排便行为，并获取因所述排便行为产生的数据信息，以及根据所述时间信息和所述排便量信息生成时间排便量对应关系表，然后获取排泄物的最终状态信息，并根据所述时间排便量对应关系表和所述最终状态信息判断所述坐便器使用者是否存在便秘倾向，能够简单、快速、准确地判断出坐便器使用者是否存在便秘倾向，从而为坐便器使用者身体健康提供数据支持。
69.为了实现上述目的，本技术第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如第一方面实施例所述的便秘分析方法。
70.为了实现上述目的，本技术第四方面实施例还提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所述的便秘分析方法。
71.本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。
附图说明
72.构成本技术的一部分的说明书附图用来提供对本技术的进一步理解，本技术的示意性实施例及其说明用于解释本技术，并不构成对本技术的不当限定。在附图中：
73.图1是本技术一实施例的便秘分析方法的流程图；
74.图2是本技术一实施例的生成时间排便量对应关系表的流程图；
75.图3是本技术一实施例的时间排便量对应关系表的效果示意图；
76.图4是本技术另一实施例的便秘分析方法的流程图；
77.图5是本技术一实施例的便秘分析装置的结构示意图；
78.图6是本技术另一实施例的便秘分析装置的结构示意图；
79.图7是本技术又一实施例的便秘分析装置的结构示意图。
具体实施方式
80.需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本技术。
81.以下结合具体实施例对本技术作进一步详细描述，这些实施例不能理解为限制本技术所要求保护的范围。
82.下面参考附图描述本技术实施例的便秘分析方法、装置及计算机设备。
83.图1是本技术一实施例的便秘分析方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
84.s1，检测坐便器使用者的排便行为，并获取因排便行为产生的数据信息。
85.其中，数据信息可包括时间信息和排便量信息。时间信息可进一步包括着座时间、离座时间和每次检测到排泄物下落时的排便时间，排便量信息可进一步包括每次排泄物下落的排便量。
86.当然，坐便器使用者在排便过程中还会产生其他一些相关数据，如体重变化数据、心率变化数据等，如果坐便器安装有相应的传感器，则都可以通过上述传感器检测获得。
87.s2，根据时间信息和排便量信息生成时间排便量对应关系表。
88.具体来说，如图2所示，生成时间排便量对应关系表可包括以下步骤：
89.s21，记录坐便器使用者的着座时间和离座时间。
90.s22，当检测到有排泄物下落时，获取每次检测到排泄物下落时的排便时间及其对应的排泄物图像信息。
91.s23，对排泄物图像信息进行分析，获得每次排泄物下落的排便量。
92.s24，根据着座时间、离座时间、每次检测到排泄物下落时的排便时间和每次排泄物下落的排便量生成时间排便量对应关系表。
93.在本技术的一个实施例中，坐便器上安装有计时器、图像采集装置等传感器装置，用来采集因排便行为产生的数据信息。当坐便器使用者坐到坐便器上时，计时器可记录当前时间作为着座时间；在排便过程中，每次检测到排泄物下落时，图像采集装置可以采集对应的排泄物图像信息，同时计时器记录排泄物下落时的排便时间；排便结束后，计时器还可记录坐便器使用者起身离开坐便器的时间，将其记录为离座时间。之后，可采用一些图形分析相关算法对排泄物图像信息进行分析，从而分析出排泄物下落的排便量。最后，将上述信息进行数据整合，生成如图3所示的时间排便量对应关系表。
94.从时间排便量对应关系表中，能够清楚地获知在本次排便过程中的排泄物下落次数等信息。
95.s3，获取排泄物的最终状态信息。
96.其中，最终状态信息包括最终排便量和最终性状信息。
97.在本技术的一个实施例中，当检测到坐便器使用者离开坐便器时，可通过图像采集装置采集排泄物的最终图像信息，然后对最终图像信息进行分析，从而获得排泄物的最终排便量和最终性状信息。
98.此外，排泄物的最终排便量和也可通过之前每次排泄物下落的排便量相加计算获得；最终性状信息也可通过每次下落的排泄物的性状信息通过预设算法综合确定。
99.其中，排泄物的性状信息主要通过布里斯托分类法进行分类，将排泄物分为了7个类型：第1型：一颗颗硬球(很难通过)；第2型：香肠状，但表面凹凸；第3型：香肠状，但表面有裂痕；第4型：像香肠或蛇一样，且表面很光滑；第5型：断边光滑的柔软块状(容易通过)；第6型：粗边蓬松块，糊状大便；第7型：水状，无固体块(完全液体)。
100.s4，根据时间排便量对应关系表和最终状态信息判断坐便器使用者是否存在便秘倾向。
101.具体地，可根据时间排便量对应关系表、最终排便量和最终性状信息判断坐便器使用者是否存在便秘倾向。
102.在本技术的一个实施例中，当最终性状信息为第一类型，最终排便量的重量处于第一重量区间，且离座时间与着座时间的时间间隔小于第一时间间隔，在离座时间与着座时间的时间间隔内的排泄物下落次数小于第一下落次数时，确定坐便器使用者无便秘倾向。例如，大便性状为第4型；大便量为150g；时间间隔在10分钟以内；排泄物下落次数小于5次，则可判断坐便器使用者无便秘倾向。
103.在本技术的一个实施例中，当最终性状信息为第二类型，最终排便量的重量处于第二重量区间，离座时间与着座时间的时间间隔小于第二时间间隔，大于第一时间间隔，并且排便过程中某一排便时间对应排便量与最终排便量的比值大于第一比值，在离座时间与着座时间的时间间隔内的排泄物下落次数大于第一下落次数时，确定坐便器使用者存在便秘倾向。其中，坐便器使用者在一次完整的如厕过程中，可能会有多次排便的行为，也就是会有多次排泄物下落的情况发生。因此，本实施例中的某一排便时间对应排便量与最终排便量的比值，指的是本次如厕过程中，某一次的排便量占最终排便量的比重，如某一次排便量为20g，最终排便量为100g，则某一次的排便量所占的比重为20％。而第一比值则是预先设定的一个阈值，如90％。该阈值是判断坐便器使用者是否存在便秘倾向的一个指标，如果某一次的排便量超过了最终排便量的90％，则坐便器使用者可能存在便秘倾向。举例来说，大便性状为第2型；大便量：50-100g；时间间隔大于10分钟，小于15分钟；排泄物下落次数大于5次，且某一时间点或某一时间段的排便量与最终排便量的比值大于90％，说明该次排便的比重过大，则可判断坐便器使用者存在小概率便秘倾向。
104.在本技术的一个实施例中，当最终性状信息为第二类型或第三类型，最终排便量的重量处于第三重量区间，离座时间与着座时间的时间间隔大于第三时间间隔，并且最后一次排便时间与第一次排便时间的时间间隔大于第四时间间隔，小于第三时间间隔，离座时间与着座时间的时间间隔内排泄物下落次数大于第二下落次数时，确定坐便器使用者存在便秘倾向。例如，大便性状为第1型或第2型；大便量低于50g；时间间隔大于20分钟；第一次排便到最后一次排便时间间隔大于10分钟，则可判断坐便器使用者存在大概率便秘倾向。
105.应当理解的是，上述三个实施例的判断便秘倾向的规则仅为示例。实际判断便秘的过程中，还存在多种判断规则，例如：排便不尽感的判断规则为实际排便时间过长；大便落下次数多；大便量少。再例如：排便费力的判断规则为实际排便时间过长；每次排便间隔高于1分钟，且次数较多；最后一次排便至排便结束时长超过5分钟。符合至少两条即可确定为排便费力。更多判断规则，本实施例不再一一示例。
106.本技术实施例的便秘分析方法，通过检测坐便器使用者的排便行为，并获取因排便行为产生的数据信息，以及根据时间信息和排便量信息生成时间排便量对应关系表，然后获取排泄物的最终状态信息，并根据时间排便量对应关系表和最终状态信息判断坐便器使用者是否存在便秘倾向，能够简单、快速、准确地判断出坐便器使用者是否存在便秘倾向，从而为坐便器使用者身体健康提供数据支持。
107.在本技术的另一实施例中，如图4所示，便秘分析方法还包括以下步骤：
108.s5，如果在预设时间段内多次判断坐便器使用者存在便秘倾向，则生成便秘报告。举例来说，如果一周时间内，发现坐便器使用者有5次被判定为存在便秘倾向，则会自动生成一个便秘报告，可以通过客户端app等方式显示，以便坐便器使用者及时了解自己身体情况，做出相应决策。该报告也可作为就医的参考依据，为用户和医生提供便利。
109.在本技术的一个具体实施例中，便秘可包括多种便秘类型，如功能性便秘、器质性便秘。功能性便秘又进一步包括排便费力、排便不尽感、肛门堵塞等。为了提高判断便秘的准确度，还可以统计在预设时间段内与便秘类型对应的便秘次数，并计算出不同便秘类型的占比，以此方便坐便器使用者更精确地了解自己所患有的便秘情况，从而更好地进行治疗。
110.其中，所述便秘类型根据所述时间排便量对应关系表和所述最终状态信息确定。举例来说，当出现第一次排便和最后一次排便两者的时间间隔较长，且中途没有排便，可以推断为排便费力；当出现长时间断断续续排便情况，且排便量较少，可以推断为排便不尽感，如每次排便间隔1-2分钟且每次排便4-10g，就可以推断为排便不尽感。当大便性状信息为非第1型和第2型，仍存在便秘倾向，可以推断为肛门堵塞(即使摄入足够量的食物纤维来辅助肠胃蠕动，依旧无法顺利排便)。
111.具体示例，可如下表所示，
112.113.表中统计了坐便器使用者从2020年1月12日到2月1日的排便情况。其中，包括了最后一次排便至离座的实际时间、实际排便时长、大便落下次数、排便间隔高于1分钟次数、排便量与标准值的比值、大便性状信息、是否存在一天内多次排便等信息。其中，标准值为用户在一次如厕过程中的正常排便量。不同年龄的用户，其标准值不同，如婴儿的标准值小于成人的标准值。当然，成人之间由于个体的差异，他们的标准值也可能不同。标准值可以通过长期统计等方式进行修正调整。
114.通过统计的数据推断出每次的排便是否便秘，如果为便秘，则进一步标识出便秘类型，如肛门堵塞、排便费力等。然后统计出不同便秘类型的次数，及其对应的占比。具体地，肛门堵塞6次，占28.57％；大便性状为第1型或者第2型9次，占42.86％；排便不尽感8次，占38.10％；排便费力11次，占52.38％；每周排便次数少于3次没有出现，占0％。基于罗马ⅳ功能性便秘判断基准，肛门堵塞、大便性状为第1型或者第2型、排便不尽感、排便费力的占比均超过了25％，基于此坐便器使用者为功能性便秘的概率很高。由此，为坐便器使用者生成一份便秘报告，方便其更好地针对性的治疗便秘。
115.可以理解的是，同一个坐便器可能是多人共用的情况，因此为准确地判断出某一位坐便器使用者是否存在便秘倾向，则可以在坐便器设置一身份识别装置，例如摄像头或者指纹识别等。识别出用户身份，并记录下本次如厕的着座时间和上次如厕离座时间，便可以计算出本次如厕的着座时间与上次如厕离座时间的时间间隔。基于该时间间隔信息，可以确定使用者是否存在一天内多次排便、或者多天内没有大便等问题，为判断坐便器使用者是否存在便秘提供更准确的数据依据。
116.此外，在坐便器使用者的排便过程中，还可以通过检测坐便器使用者的生理信息和/或非生理信息来获取每次检测到排泄物下落时的排便时间。其中，生理信息可包括血压、心电图、体重、体内排泄物残留等。非生理信息可包括坐便器内的声音、水位、温度、图像等。以体重为例，可通过重量传感器检测坐便器使用者的体重，每当坐便器使用者的体重减轻十几克或几十克时，可认为发生了一次排便行为。再例如，还可通过坐便器内的水位变化来判断是否发生了一次排便行为，即通过摄像头检测水位变化，水位升高一次，便可确定发生了一次排便行为。上述获取每次检测到排泄物下落时的排便时间的获取方式可以相互配合使用，相互印证，从而提高准确性。
117.为了实现上述实施例，本技术还提出了一种便秘分析装置。
118.图5是本技术一实施例的便秘分析装置的结构示意图。
119.如图5所示，该装置包括第一获取模块51、生成模块52、第二获取模块53以及判断模块54。
120.第一获取模块51，用于检测坐便器使用者的排便行为，并获取因排便行为产生的数据信息。数据信息包括时间信息和排便量信息，时间信息包括着座时间、离座时间和每次检测到排泄物下落时的排便时间，排便量信息包括每次排泄物下落的排便量。
121.生成模块52，用于根据时间信息和排便量信息生成时间排便量对应关系表。
122.生成模块52，具体用于记录坐便器使用者的着座时间和离座时间；当检测到有排泄物下落时，获取每次检测到排泄物下落时的排便时间及其对应的排泄物图像信息；对排泄物图像信息进行分析，获得每次排泄物下落的排便量；根据着座时间、离座时间、每次检测到排泄物下落时的排便时间和每次排泄物下落的排便量生成时间排便量对应关系表。
123.第二获取模块53，用于获取排泄物的最终状态信息。最终状态信息包括最终排便量和最终性状信息。
124.第二获取模块53，具体用于当检测到坐便器使用者离开坐便器时，获取排泄物的最终图像信息；对最终图像信息进行分析，获得最终状态信息。
125.判断模块54，用于根据时间排便量对应关系表和最终状态信息判断坐便器使用者是否存在便秘倾向。
126.判断模块54，用于根据时间排便量对应关系表、最终排便量和最终性状信息判断坐便器使用者是否存在便秘倾向。
127.判断模块54具体用于：当最终性状信息为第一类型，最终排便量的重量处于第一重量区间，且离座时间与着座时间的时间间隔小于第一时间间隔，在离座时间与着座时间的时间间隔内的排泄物下落次数小于第一下落次数时，确定坐便器使用者无便秘倾向。
128.判断模块54具体还用于：当最终性状信息为第二类型，最终排便量的重量处于第二重量区间，离座时间与着座时间的时间间隔小于第二时间间隔，大于第一时间间隔，并且排便过程中某一排便时间对应排便量与最终排便量的比值大于第一比值，在离座时间与着座时间的时间间隔内的排泄物下落次数大于第一下落次数时，确定坐便器使用者存在便秘倾向。
129.判断模块54具体还用于：当最终性状信息为第二类型或第三类型，最终排便量的重量处于第三重量区间，离座时间与着座时间的时间间隔大于第三时间间隔，并且最后一次排便时间与第一次排便时间的时间间隔大于第四时间间隔，小于第三时间间隔，离座时间与着座时间的时间间隔内排泄物下落次数大于第二下落次数时，确定坐便器使用者存在便秘倾向。
130.在本技术的另一个实施例中，如图6所示，便秘分析装置还包括报告模块55。
131.报告模块55，用于当在预设时间段内多次判断坐便器使用者存在便秘倾向时，生成便秘报告。
132.在本技术的又一个实施例中，如图7所示，便秘分析装置还包括检测模块56。
133.检测模块56，用于检测坐便器使用者的生理信息，以使第一获取模块51获取每次检测到排泄物下落时的排便时间，生理信息包括血压、心电图、体重、体内排泄物残留中的至少一种。
134.检测模块56还用于检测坐便器使用者的非生理信息，以使第一获取模块51获取每次检测到排泄物下落时的排便时间，非生理信息包括坐便器内的声音、水位、温度、图像中的至少一种。
135.应当理解的是，本实施例的便秘分析装置与第一方面实施例的便秘分析方法的描述一致，此处不再赘述。
136.本技术实施例的便秘分析装置，通过检测坐便器使用者的排便行为，并获取因排便行为产生的数据信息，以及根据时间信息和排便量信息生成时间排便量对应关系表，然后获取排泄物的最终状态信息，并根据时间排便量对应关系表和最终状态信息判断坐便器使用者是否存在便秘倾向，能够简单、快速、准确地判断出坐便器使用者是否存在便秘倾向，从而为坐便器使用者身体健康提供数据支持。
137.为了实现上述实施例，本技术还提出了一种计算机设备。
138.该计算机设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现如第一方面实施例的便秘分析方法。
139.为了实现上述实施例，本技术还提出了一种非临时性计算机可读存储介质。
140.该非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如第一方面实施例的便秘分析方法。
141.需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
142.在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
143.应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
144.需要说明的是，在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
145.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特
点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。