参数阈值的动态更新方法与流程

文档序号:11155951
参数阈值的动态更新方法与制造工艺

本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种参数阈值的动态更新方法。



背景技术:

随着时代的发展,生活质量的提高,健康问题越来越受到人们的关注。拥有一个健康的体魄是每个人共同的梦想。

根据用户需求,业内已经开发了能够针对用户进行在线体检的应用,受到各类人群的广泛欢迎。但是对于体检数据的处理,目前常用的体检参数范围通常是标准参数,比如血压正常范围为90/60-139/89,最细化的也是按照用户所处年龄段和性别划分提供血压正常范围。对于其他体检参数也是存在同样的问题。

然而,用户的自身实际情况不同,存在个体差异,使用同一的参数标准进行测试数据的判断是不合理的,缺少面向用户个性化需求的针对性和有效性;参数范围固定不变,无法根据用户实际情况进行动态调整。因而现有技术所采用的参数阈值的选取方法无法为用户提供准确的测试结果判定的数据基础,不能满足用户需要。



技术实现要素:

本发明的目的是针对现有技术的缺陷,提供一种参数阈值的动态更新方法,能够根据采集到的用户体征数据,动态的自动更新用户的体征参数阈值,为用户体征参数监控提供了个性化、有效的阈值选取方案。

有鉴于此,本发明实施例提供了一种参数阈值的动态更新方法,包括:

第一用户终端获取第一用户的用户体征数据,所述用户体征数据具有属性信息,所述属性信息包括所述第一用户的用户ID和体征数据项目的信息;

接收第一用户输入的用户体感数据;所述用户体感数据的属性信息包括所述第一用户的用户ID;

将所述用户体征数据和所述用户体感数据发送到服务器;

服务器根据所述第一用户的用户ID,获取所述第一用户的用户体征参数阈值;

根据所述第一用户的用户体征参数阈值,对接收到的第一用户的用户体征数据进行非法参数过滤,以确定所述第一用户的用户体征数据是否是有效数据;

当所述用户体征数据是有效数据时,确定所述用户体感数据是否在设定的正常参数范围内;

当所述用户体感数据在所述正常参数范围内时,基于所述体征数据项目的信息,根据所述用户体征数据更新所述第一用户的用户体征参数阈值。

优选的,所述根据所述用户体征数据更新所述第一用户的用户体征参数阈值具体为:

更新后的用户体征参数阈值的阈值下限=(用户体征数据的数据值+当前用户体征参数阈值的阈值下限×n)/(n+1);以及

更新后的用户体征参数阈值的阈值上限=(用户体征数据的数据值+当前用户体征参数阈值的阈值上限×n)/(n+1);

其中所述n为:历史记录中的用户体感数据在设定的正常参数范围内的数量。

优选的,在所述将所述用户体征数据和所述用户体感数据发送到服务器之后,所述方法还包括:

服务器根据所述第一用户的用户ID,将所述用户体征数据存储在所述第一用户的体征数据库中。

进一步优选的,所述方法还包括,在所述第一用户的体征数据库中,将所述用户体感数据记录为所述用户体征数据的关联属性数据。

优选的,所述方法还包括:

根据所述更新后的所述第一用户的用户体征参数阈值的范围,确定所述用户体征数据是否是合格数据。

进一步优选的,所述根据所述更新后的所述第一用户的用户体征参数阈值的范围,确定所述用户体征数据是否是合格数据具体为:

根据所述用户体征参数阈值的阈值上限,确定用户体征参数临界值上限;以及

根据所述用户体征参数阈值的阈值下限,确定用户体征参数临界值下限;

当所述用户体征数据不大于所述用户体征参数临界值上限且不小于所述用户体征参数临界值下限时,确定所述用户体征数据为合格数据。

优选的,所述根据所述第一用户的用户体征参数阈值,对接收到的第一用户的用户体征数据进行非法参数过滤具体为:

根据所述用户体征参数阈值的阈值上限,确定非法数据上限;以及

根据所述用户体征参数阈值的阈值下限,确定非法数据下限;

当所述用户体征数据不大于所述非法数据上限且不小于所述非法数据下限时,确定所述用户体征数据是有效数据;否则为无效数据。

优选的,所述体征数据项目包括:心率、血压、血氧饱和度和血液粘稠度中的一种或多种。

本发明实施例提供的参数阈值的动态更新方法,能够根据采集到的用户体征数据,动态的自动更新用户的体征参数阈值,为用户体征参数监控提供了个性化、有效的阈值选取方案。

附图说明

图1为本发明实施例提供的参数阈值的动态更新方法的流程图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例,对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

图1为本发明实施例提供的参数阈值的动态更新方法流程图,如图1所示,包括:

步骤110,第一用户终端获取第一用户的用户体征数据;

其中,用户体征数据具有属性信息,属性信息包括第一用户的用户ID和体征数据项目的信息;

具体的,体征数据项目可以包括对用户体征参数监控的多种项目,比如用户的身高、体重、血压等等。一些用户体征数据需要用户输入,一些是可以通过与用户终端以有线或无线方式相连接的外接检测设备来实现数据输入,另外一些可以是通过用户设备上已有的装置,加上相应的处理模块,对用户体征信息进行采集再经过处理后得到的。

在本实施例中优选的,体征数据项目包括:心率、血压、血氧饱和度和血液粘稠度中的一种或多种。

用户体征数据的获取,是可以通过第一用户终端的用户体征监测设备,如智能手机的手机摄像头进行采集获得的。应用光电容积脉搏波描记法(Photo Plethysmo Graphy,PPG)、红外光分光光度等原理,可以通过手机摄像头获得用户的心率、血压、血氧饱和度和血液粘稠度等用户体征数据。

在一个具体的例子中,可以使用手机摄像头拍摄手指指尖的血液颜色变化周期,得到心率的数据。

指尖的颜色变化与心跳之间是具有对应关系,通过对指尖颜色亮度采样,将之间色彩进行量化后,生成灰度值变化曲线作为原始信号;再对信号进行小波分解,对分解后的小波系数进行阈值量化,再进行小波重构,即可通过计算得到的信号波峰数和时间得到心率数据。

在对用户体征数据进行监测之前,用户终端首先会确定用户的用户ID,具体可以通过用户登录的登录信息获得。

步骤120,接收第一用户输入的用户体感数据;

其中,用户体感数据的属性信息包括第一用户的用户ID;

具体的,在采集到用户体征数据之后,会生成用户体感数据请求页面数据,生成用户体感数据采集页面,提示用户进行数据输入,并获取用户在页面输入的信息,生成用户体感数据。

在一个具体实施例中,用户体感数据为0或1,0表示用户在进行体征数据监测时感觉不佳,1为感觉正常。

在另一个实施例中,用户体感数据可以为1-10,1为用户感觉最差,10为最好,可以设定6或7为正常值下限。

步骤130,将用户体征数据和用户体感数据发送到服务器;

具体的,用户终端将当前获得的用户体征数据和用户体感数据上传到服务器。

服务器会对接收到的数据进行存储。

步骤140,服务器根据第一用户的用户ID,获取第一用户的用户体征参数阈值;

具体的,服务器根据接收到的用户体征数据和用户体感数据,解析确定上传数据的第一用户得的用户ID,并根据用户ID确定存储在服务器中的用户体征参数阈值。

步骤150,确定第一用户的用户体征数据是否是有效数据;

具体的,可以根据第一用户的用户体征参数阈值,对接收到的第一用户的用户体征数据进行非法参数过滤。

在一个具体的实现方式中,根据用户体征参数阈值的阈值上限,确定非法数据上限;以及

根据用户体征参数阈值的阈值下限,确定非法数据下限;

当用户体征数据不大于非法数据上限且不小于非法数据下限时,确定用户体征数据是有效数据;否则为无效数据。

在本实施例优选的实施方式中,采用如下算法确定非法数据的上限和下限。

非法数据下限=用户体征参数阈值下限-用户体征参数阈值下限×异常系数 (式1)

非法数据上限=用户体征参数阈值上限+用户体征参数阈值上限×异常系数 (式2)

异常系数可以根据体征数据项目的不同而进行不同的设置,比如血压可以设定为50%。如果低压的用户体征参数阈值上限为88,下限为55,则对于低压的非法数据上限为132,下限为27.5;如果高压的用户体征参数阈值上限为130,下限为110,则对于低压的非法数据上限为195,下限为130。

再比如心率,异常系数可以设定为10%。如果用户体征参数阈值上限为85,下限为58,则对于心率的非法数据上限为93.5,下限为52.2。

以此可以判断体征数据项目的用户体征数据是不是有效数据。

当用户体征数据是有效数据时,执行步骤160;否则不执行任何后续操作,或者执行步骤190,向第一用户终端返回数据无效的提示信息。

步骤160,确定用户体感数据是否在设定的正常参数范围内;

如上述,用户体感数据依照不同的设定规则有不同的正常参数范围,比如用户体感数据为0或1,则1为正常。设置用户体感数据为1-10,则可以设定大于等于6或7正常。

当用户体感数据在正常参数范围内时,执行步骤170和步骤180;否则执行步骤180。

步骤170,当用户体感数据在正常参数范围内时,基于体征数据项目的信息,根据用户体征数据更新第一用户的用户体征参数阈值;

具体的更新方法可以如下式3、式4所示,分别对用户体征参数阈值的上限和下限进行更新。

更新后的用户体征参数阈值的阈值下限=(用户体征数据的数据值+当前用户体征参数阈值的阈值下限×n)/(n+1) (式3)

更新后的用户体征参数阈值的阈值上限=(用户体征数据的数据值+当前用户体征参数阈值的阈值上限×n)/(n+1) (式4)

其中n为:历史记录中的用户体感数据在设定的正常参数范围内的数量。

比如,设定用户体感数据的正常参数范围为大于等于7,则n为历史记录中用户体征参数中的用户体感数据大于等于7的总数量。

在更新了用户体征参数阈值之后,可以使用更新后的用户体征参数阈值对当前的用户体征数据进行判定,即可以根据更新后的第一用户的用户体征参数阈值的范围,确定用户体征数据是否是合格数据。

其具体方法可以包括:

根据用户体征参数阈值的阈值上限,确定用户体征参数临界值上限;以及

根据用户体征参数阈值的阈值下限,确定用户体征参数临界值下限;

当用户体征数据不大于用户体征参数临界值上限且不小于用户体征参数临界值下限时,确定用户体征数据为合格数据。

在本实施例优选的实施方式中,采用如下算法确定用户体征参数临界值的上限和下限。

用户体征参数临界值=更新后的用户体征参数阈值的阈值下限-更新后的用户体征参数阈值的阈值下限×正常系数 (式5)

用户体征参数临界值=更新后的用户体征参数阈值的阈值上限+更新后的用户体征参数阈值的阈值上限×正常系数 (式6)

对应每个体征数据项目的正常系数均小于同项目的异常系数。正常系数同样可以根据体征数据项目的不同而进行不同的设置,比如血压可以设定为10%。如果低压的用户体征参数阈值上限为88,下限为55,则对于低压的用户体征参数临界值上限为96.8,下限为49.5;如果高压的用户体征参数阈值上限为130,下限为110,则对于低压的用户体征参数临界值上限为143,下限为99。

再比如心率,正常系数可以设定为5%。如果用户体征参数阈值上限为85,下限为58,则对于心率的用户体征参数临界值上限为98.25,下限为55.1。

奔波步骤中的用户体征参数阈值与前步骤非法数据判断中的不同,本步骤中的用户体征参数阈值,是步骤170中根据用户体征数据进行更新后的用户体征参数阈值。

步骤180,服务器根据第一用户的用户ID,将用户体征数据存储在第一用户的体征数据库中,并将用户体感数据记录为用户体征数据的关联属性数据。

此步骤也可以在步骤130之后即执行。

在步骤170之后,服务器还可以将更新后的用户体征参数阈值发送给第一用户的用户终端,通过用户终端的用户界面向用户显示。

此外,还可以由用户通过用户终端输入用户体征参数阈值查询请求,由用户终端从服务器主动获取当前最新的用户体征参数阈值,再进行显示。

该显示可以以文字方式、表格方式或者图标形式等实现。显示信息除了显示用户体征参数阈值之外,还可以包括当此测试的用户体征数据和用户体感数据,还可以包括根据用户ID确定的用户信息,如年龄、性别、职业等等,以及根据用户信息对应得到的每个体征项目数据的非个性化的正常范围参考值等等。

本发明实施例提供的参数阈值的动态更新方法,能够根据采集到的用户体征数据,动态的自动更新用户的体征参数阈值,为用户体征参数监控提供了个性化、有效的阈值选取方案。

专业人员应该还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以用硬件、处理器执行的软件模块,或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

以上所述的具体实施方式,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明,所应理解的是,以上所述仅为本发明的具体实施方式而已,并不用于限定本发明的保护范围,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

再多了解一些
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