申请/专利权人：杭州师范大学

申请日：2021-11-19

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN114081446B

主分类号：A61B5/00

分类号：A61B5/00;G06F17/18;G01G19/44

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.01#授权;2022.03.15#实质审查的生效;2022.02.25#公开

摘要：本发明涉及一种便秘预测方法。本发明通过重量传感器采集用户如厕过程中的重量变化数据，然后根据不同的排便时长将数据进行分类，根据不同的分类结果计算便秘的分析参数：以重量稳定性判断用户是否存在难以排便的紧张感，其次通过重量稳定性作为参数计算便期稳定性，进而分析用户整个排便过程的状态，判断是否存在大量排便困难节点，最后与历史2‑4周内的排便周期数据进行比较分析，推测用户排便的变化趋势。本发明通过排便过程中重量数据变化的频率和数值，不仅分析排便整个周期的顺畅程度，而且通过历史排便数据分析较长周期的变化趋势，较准确的预测和判断是否存在便秘的可能性。

主权项：1.一种便秘预测方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤一、在马桶盖中安装4个半桥式重量传感器，通过海芯科技有限公司的HX711控制器实时采集人体重量数据；在使用前，通过互联网将所有用户的标准特征数据录入排便数据库，标准特征数据包括标准体重以及第一次排便过程；通常在用户第一次使用时，测量其体重，并记录其第一次排便过程；通过服务器定义重量传感器取样频率、便秘几率R的阈值；步骤二、当排便开始时，通过初始5秒钟体重连续变化数据与数据库中标准特征数据比较，确认用户；步骤三、当系统确认用户对象后，将每次排便时长作为数据变化周期，4个半桥式重量传感器向HX711控制器发送体重变化数据：a.数据变化周期若小于3分钟，如果便前与便后的重量变化大于100g，认为表示通便顺畅，将便秘几率R记录为0；如果便前与便后的重量没有发生改变，说明无法排便，将便秘几率R记录为0.5；b.数据变化周期若小于10分钟大于3分钟，将当前排便时长和当前排便稳定性作为输入参数，根据历史排便稳定性和历史排便时长，以分析用户在长时间内的排便变化状态，在计算历史排便稳定性的算法中，权重系数cof作为输入参数，首先根据权重系数cof计算出各种情况下的风险数值，根据风险数值，计算出历史风险值，然后，将历史排便稳定性、时长和风险数值拟合ANN进行运算获得便秘几率R，其中权重系数cof∈[0.1,0.3]；将相邻两次重量变化数值大于500g定义为尖峰变化peak，统计整个排便过程中出现的peak的百分率Ppeak，Ppeak即当前排便稳定性；c.数据变化周期若大于10分钟，将当前排便时长和当前排便稳定性作为输入参数，根据历史排便稳定性和历史排便时长，以分析用户在长时间内的排便变化状态，在计算历史排便稳定性的算法中，权重系数cof作为输入参数，首先根据权重系数cof计算出各种情况下的风险数值，根据风险数值计算出历史风险值，然后，将历史排便稳定性、时长和风险数值拟合ANN进行运算获得便秘几率R，其中权重系数cof∈[0.6,0.9]；步骤四、系统计算便秘几率R如果大于阈值，将该用户的2-4周的排便分析结果通过微信小程序推送给用户，以消息的方式警告用户存在便秘的风险。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州师范大学 一种便秘预测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD