一种可穿戴接触式动态智能体温监测装置的制作方法

1.本发明涉及动态体温监测技术领域，尤其涉及一种可穿戴接触式动态智能体温监测装置。


背景技术：

2.核心体温和体表体温，通常指的体温是核心体温、但核心体温测量困难，通过一些接近核心温度又便于测量的方法来实现，如腋下、口腔、直肠；体表温度指人体表层皮肤温度，包括额头、手腕、手臂、耳部、颈部等部位温度，体表温度存在梯度分布。体表温度测量受环境温度、风速、相对湿度等影响，人体温度自身存在波动，不同的状态下其体温不同。
3.高热惊厥是指儿童在呼吸道感染或其他感染性疾病早期，在体温升到39℃时发生的惊厥，各年龄期(除新生儿期)儿童均可发生，以6个月至6岁之间多见。主要表现为突然发生的全身或局部肌群的强直性或阵挛性抽搐，双眼球凝视、斜视、发直或上翻，伴意识丧失；如果经常发作高热惊厥会随着发烧体温的降低产生惊厥变成无热惊厥频繁发作，就有可能产生智力障碍或者转变成癫痫病。
4.人体处在清醒而又非常安静、不受肌肉活动、神经紧张、食物及环境等因素影响时的状态叫做“基础状态”，基础状态下的体温，就叫做“基础体温”，也叫“静息体温”，通常在早晨起床前测定，女性的基础体温随月经周期而变化，在卵泡期内体温较低，排卵日最低，排卵后升高0.3～0.6℃。
5.然而目前市场上的体温计有如下几大类型：水银体温计、电子体温计、手持式红外体温计、红外成像体温计等，其特点都是“断点式”测量体温，即在一天当中的某一时刻当下体温。上述部分产品存在环境污染、测量不方便、测量不准确、数据不连续性和数据管理存在孤岛、成本高等不足。


技术实现要素：

6.为了解决上述问题，本发明提供了一种可穿戴接触式动态智能体温监测装置，包括可穿戴监测设备，所述可穿戴监测设备包括双温度数字传感器、通讯单元、显示单元和系统微处理控制器，所述双温度数字传感器、通讯单元和显示单元分别与系统微处理控制器相连接，所述可穿戴监测设备还包括壳体，所述壳体内设置有电路板，系统微处理控制器设置于电路板上。
7.具体的，所述可穿戴监测设备还包括ppg心率监测传感器，所述ppg心率监测传感器与系统微处理控制器相连接。
8.具体的，所述可穿戴监测设备还包括mems加速度传感器，所述mems加速度传感器与系统微处理控制器相连接。
9.具体的，所述ppg心率监测传感器、mems加速度传感器用于监测使用者的脉搏波心率信号和体动感知数据，应用睡眠神经网络模型算法分析和判断佩戴可穿戴设备者是否处于基础状态，并监测其基础体温。
10.具体的，所述可穿戴监测设备还包括锂电池，所述锂电池与系统微处理控制器相连接。
11.具体的，所述可穿戴监测设备还包括触摸操作控制按钮，所述触摸操作控制按钮与系统微处理控制器相连接。
12.具体的，所述系统微处理控制器主要用于各个器件、模组驱动、控制、数据的处理和传输；内置对环境温湿度以及人不同监测部位与核心温度关系的综合进行修正和补偿的高阶专业算法、实时体温异常预警和报警、根据基础状态判断结果进行基础体温测量的控制。
13.具体的，所述可穿戴监测设备可以是智能手表、智能腕表、智能腰带或智能臂带中的一种或多种。
14.具体的，所述双温度数字传感器包括d-ntc温度传感器和cmos温湿度传感器，所述d-ntc温度传感器和cmos温湿度传感器均与系统微处理控制器相连接。
15.具体的，所述通讯单元采用wi-fi和/或蓝牙ble模组，系统微处理控制器通过wi-fi和/或蓝牙ble模组与云端服务器和移动app进行数据传输。
16.具体的，所述显示单元采用tft和/或oled显示屏。
17.具体的，所述电路板为fpc电路板。
18.本发明的有益效果在于：可动态连续性监测日常体温和基础体温，具有监测准确性高，受环境温度影响小的优势。
附图说明
19.为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
20.图1为本发明原理示意框图；
21.图2为本发明体温监测热传导图；
22.图3为本发明实施逻辑流程图；
23.图中，1-壳体，2-热传导金属，3-隔热板，4-导热层，5-d-ntc温度传感器，6-电路板。
具体实施方式
24.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
25.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
26.下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
27.实施例1：
28.参阅图1-3，一种可穿戴接触式动态智能体温监测装置，包括可穿戴监测设备，所述可穿戴监测设备包括双温度数字传感器、通讯单元、显示单元和系统微处理控制器，所述双温度数字传感器、通讯单元和显示单元分别与系统微处理控制器相连接，所述可穿戴监测设备还包括壳体1，所述壳体1内设置有电路板，系统微处理控制器设置于电路板6上。
29.进一步的，所述壳体1采用医用安全的，具有生物相容性特征的材质进行设计，即设备与使用者的生物系统具有的相容性。
30.进一步的，所述可穿戴监测设备还包括ppg心率监测传感器，用以获取使用者脉搏波心率信号，所述ppg心率监测传感器与系统微处理控制器相连接。ppg心率监测传感主要采用通过光学特性监测戴可穿戴设备的使用者腕部脉搏信号的人体生物信号。主要用于通过使用者的脉搏信号和《基于ppg心率特征参数和运动量的睡眠状态分析方法》(发明专利)的睡眠神经网络模型以及心率hrv变异性(受自主神经系统ans及其交感神经和副交感神经的调节)判断使用者的基础状态，并控制和操作其基础体温的测量。
31.进一步的，所述可穿戴监测设备还包括mems加速度传感器，用以获取使用者体动感知数据，所述mems加速度传感器与系统微处理控制器相连接。mems加速度传感器主要采用6轴mems传感器，通过6轴传感器的加速度和角速度信号体动感知信号判断使用者的基础状态，并控制和操作其基础体温的测量。
32.进一步的，所述可穿戴监测设备还包括锂电池，所述锂电池与系统微处理控制器相连接。通过锂电池和电源管理技术，给智能体温监测装置可穿戴设备装置提供和管理电源。
33.进一步的，所述可穿戴监测设备还包括触摸操作控制按钮，所述触摸操作控制按钮与系统微处理控制器相连接。触摸操作控制按钮采用电容式触摸技术，使用者通过触摸按钮操作和控制智能体温监测装置某些功能。
34.进一步的，所述可穿戴监测设备可以是智能手表、智能腕表、智能腰带、智能臂带或者与智能设备功能相同或相似的其他设备。
35.进一步的，所述系统微处理控制器主要采用低功耗cortex-m4带浮点运算的arm，系统微处理控制器驱动和控制各个传感器和模块组件，以及对采集的数据通过软件、专用算法进行处理、分析、控制和传输。
36.进一步的，所述双温度数字传感器包括d-ntc温度传感器5和cmos温湿度传感器，所述d-ntc温度传感器5和cmos温湿度传感器均与系统微处理控制器相连接。cmos温湿度传感器测量使用者所处的空间环境温度和环境湿度，主要用于对其佩戴穿戴设备的使用者体温进行综合修正和补偿。
37.d-ntc温度传感器5测量使用者的部位(手腕，额头、手臂、耳部、颈部)体表皮肤温度，人体皮肤与热传导金属2有效接触，人体体表皮肤温度经热传导金属2、导热层4传导至d-ntc温度传感器5，d-ntc温度传感器5感应到温度，将模拟量转为数字信号传输给系统微处理控制器，同时采用隔热板3隔离电路板6和壳体1外部其它热源传导给d-ntc温度传感器5。
38.进一步的，所述热传导金属2为304、316不锈钢或钛金属等导热系数高且对皮肤安全的材质；所述导热层4为导热硅脂或导热硅胶。
39.进一步的，所述通讯单元采用wi-fi和/或蓝牙ble模组，系统微处理控制器通过wi-fi和/或蓝牙ble模组与云端服务器和移动app进行数据传输。具体的，通过wi-fi或蓝牙方式与云端服务器、移动app进行数据传输和反馈，主要用于智能体温监测装置检测的原始数据、分析中间和结果数据与移动app进行数据传输以及云端服务器对大量数据分析后其结果通过移动app的数据反馈。所述云端服务器通过云端专业复杂算法处理、大数据、统计、分析和管理数据，并接收所有数据作为历史存储，统计和显示得到分析结果数据并运算专业算法模型、统计分析短期和长期数据发展趋势和潜在风险，相关人员信息关联和共享。所述移动app进行初步的数据接收、存储、分析、处理、统计和显示，并接收所有数据作为历史存储，部分处理后得到分析结果数据，分析部分数据并同步历史记录以及健康指标统计、分析和对比。
40.进一步的，所述显示单元采用tft和/或oled显示屏，用于显示期望展示给使用者需要直接了解的内容，达到人机交互。
41.进一步的，所述电路板6为fpc电路板。
42.进一步的，本发明的软件心率和体动感知数据分析和判断基础状态算法，主要是根据发明专利《基于ppg心率特征参数和运动量的睡眠状态分析方法》的睡眠神经网络模型、心率hrv变异性、6轴传感器的加速度和角速度信号体动感知信号判断使用者的基础状态，并控制和操作其基础体温的测量；温度高阶专业算法主要根据检测的皮肤温度、环境温度湿度并结合人不同监测部位与核心温度关系的综合参数进行修正和补偿的高阶数学模型计算。
43.进一步的，本发明所采用的高阶数学模型包括但不限于如下算法模型计算人体温度：体温＝a*体表温度*体表温度+b*体表温度+c*环境温度+d*(体表温度-环境温度)-e；其中a、b、c、d、e为常数。该数学模型是根据大量产品全天候实时使用获得的数据，经过数学模型验证优化而得到的实时体温和体表温度以及环境温度的关系。并基于人体体温数据进行人体体征分析提供了实时动态准确的体温计算值，对人体健康评估具有积极的意义。
44.本发明根据国家儿童体温检测标准发烧第一阶段37.3～38.0℃；第二阶段38.0～38.4℃；第三阶段38.5～39.4℃；第四阶段39.5～40.0℃进行预警和报警，并在移动app上进行数据存储和历史数据分析，不同颜色连续动态展示不同体温阶段和温馨提醒。如果女性使用，开启自动基础体温检测，每天根据使用者基础状态进行自动基础体温监测，并在移动app上进行数据存储和历史数据分析，连续动态展示其生理月经周期，根据女性基础体温的双相型体温曲线分析出月经周期是否正常，周期天数，排卵日，是否怀孕，是否有流产预兆等并温馨提醒使用者。
45.本发明可用于高热惊厥儿童的体温24小时监测，并对其发烧情况进行动态提醒报警，避免多次高热惊厥对儿童的伤害；可用于特殊观察人员体温24小时实时监测；可用于对女性最佳时段基础状态测量其基础体温，根据基础体温的变化分析生理周期特性。
46.本发明相较于现有技术：可准确反应被测试人在不同温度环境中的体温状态；能够更好地把握测量基础体温时间段，进而获取更为准确的基础体温数据。总之，本发明以可穿戴、接触式的方式采集和测量人体体表皮肤温度、所处环境温湿度、心率数据、体动感知数据、hrv数据，通过软件算法计算出人体的日常体温和基础体温；并通过wi-fi或蓝牙ble方式将数据传输给移动app和云端服务器，对体温和基础体温指标进行统计和分析，根据其
日常体温和基础体温变化和发展趋势，判断是否存在潜在健康风险。总的来说，本发明至少具备以下几个特点：可实现连续动态体温监测；可实现体温监测异常自动预警和报警；可实现基础体温自动判断和监测；可实现统计和分析体温指标参数数据的变化和发展趋势。
47.本发明针对不同人员的部分测试数据误差分析表如下：
48.第一组：
49.表1
[0050][0051]
第二组：
[0052]
表2
[0053][0054]
以上两组数据的腋下温度为医用电子体温计测量，体表温度℃和环境温度℃为可穿戴人体动态智能体温监测装置测量数据，算法计算体温是根据可穿戴人体动态智能体温监测装置测量的体表温度℃和环境温度℃结合人体手腕部位与核心温度关系进行综合修正和补偿后的计算温度。可穿戴人体动态智能体温监测装置测量体温与腋下医用电子体温计对比的平均误差0.05℃。
[0055]
此处所称的“一种实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”等表示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0056]
上述实施例中，描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本领域人员所进行的改动和变化
不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。