CN101199414B - 一种快速体温测量装置及其温度测量方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种快速体温测量装置及其温度测量方法，包括以下步骤：对快速体温测量装置的探头感应到的温度进行采样，并记录采样温度数据及其所对应的采样时刻；对实时采集到的温度数据微分后再取对数，使温度曲线变为近似的直线，计算出该直线的斜率L；从采样值中选择两个采样时刻t1、t2及其对应的温度值T1、T2；根据公式

计算出被测物体的稳定温度。本发明在测量的温度上升曲线上增加了一个修正因子α，更能反映实际的温度上升效果，提高了预测的准确性，降低了探头工艺的一致性要求，提高了预测精度。

Description

一种快速体温测量装置及其温度测量方法

【技术领域】

本发明涉及一种温度测量方法，尤其涉及用于快速体温测量装置的温度测量方法。

【背景技术】

人体温度测量根据温度探头的形式而分成两类：一类是直接接触式，利用热平衡方法获得体温，探头可以是热敏电阻、铂电阻、水银等，这个方法是目前体温测量的标准方法，缺点是由于达到热平衡需要一定时间，所以测量时间长。另一类是非接触式，利用人体的热辐射获得体温，探头可以是红外传感器等，这个方法的特点测量时间短，但测量误差较大。

医疗诊断用的体温测量一般是采用第一类方法，以获得较准确的体温测量值，由于测量时间长，这类测量又分成连续测量和预测式测量两种形式的测量方法。

连续测量体温计是将温度探头与待测温部位紧密接触，并实时、连续地显示待测部位的温度，由于人体和测温元件之间的热传导需要一个过程，因而此方法测量体温需要较长的时间，一般测量口腔的时间为3分钟，腋下为5分钟。

预测式体温计是根据一定时间内探头温度上升曲线的特点来间接预测出探头与待测部位平衡时的温度，由于它不用等到探头与待测部位达成热平衡时就可以得到待测部位的最终温度，所以大大缩短了测量时间，因此又被称为快速体温测量，其电路框图如图1所示。

当体积相对较小的低温物体与体积相对较大的高温物体相接触时，小的低温物体的温度变化公式为：

$T\left(t\right)=T_R+(T_F-T_R)\·(1-e^{-\frac{t}{\mathrm{\τ}}})---\left(1\right)$

T(t)是表示小物体的以时间为变量的温度函数，T_F是小物体的近似稳定温度，T_R是小物体的初始温度，t是时间，τ为系统时间常数。

如果知道两个T的值，如t₁时的T₁，t₂时的T₂，那么稳定温度T_F即可通过公式(2)预测出来：

$T_F=\frac{T_2-T_1\·e^{-\frac{t_2-t_1}{\mathrm{\τ}}}}{1-e^{-\frac{t_2-t_1}{\mathrm{\τ}}}}---\left(2\right)$

同时我们可知，温度函数一阶导数的对数时以

为斜率的直线：

$\ln \left(\frac{\mathrm{dT}}{\mathrm{dt}}\right)=K-\frac{t}{\mathrm{\τ}}---\left(3\right)$

K是由T_F、T_R和τ决定的常数。

通过上述的(2)、(3)计算方程，以及相关的实验参数，就可以实现待测温度的预测，但是这种温度预测方法预测出的温度因温度曲线和真实的温度曲线之间本身就存在误差，所以预测出的稳定温度与被测体的真实的稳定温度之间存在着误差。并且由于探头温度传感器制造上存在一定的差异性，所以根据上述经典方法预测出的温度与真实的温度之间也会存在或多或少的误差。

【发明内容】

本发明要解决的主要技术问题是：克服现有技术中的缺陷，提供一种快速体温测量装置的温度测量方法，提高预测温度的准确性，并且降低测量结果对探头温度传感器制作工艺上的一致性要求，提高预测的精度。

本发明要解决的又一技术问题是：通过选择拟合性能最好的一段曲线来进行温度预测，进一步提高预测温度的准确性。

为解决上述技术问题，本发明提供一种温度测量方法，用于快速体温测量装置对被测物体的温度进行测量，包括以下步骤：

A1、对快速体温测量装置的探头感应到的温度进行采样，并记录采样温度数据及其所对应的采样时刻；

B1、对实时采集到的温度数据微分后再取对数，使温度曲线变为近似的直线，计算出该直线的斜率L；

C1、从采样值中选择两个采样时刻t1、t2及其对应的温度值T1、T2；

D1、根据以下公式计算出被测物体的稳定温度，

$T_{\mathrm{end}}=\frac{T_2-T_1*e^{-\frac{{t_2}^{\mathrm{\α}}-{t_1}^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}}{1-e^{-\frac{{t_2}^{\mathrm{\α}}-{t_1}^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}}$

其中，T_end代表被测物体的稳定温度，τ是传导系数，τ＝-1/L，α为修正因子，所述修正因子α是对大量原始体温数据经过处理得到的经验值，主要与探头同被测物体的热传导性能有关，并根据测量部位做相应调整。

所述修正因子α为0.6-0.7。

其中，所述步骤C1包括以下步骤：

C11、根据采样的温度数据生成实际的温度曲线；

C12、将实际的温度曲线按照时间分成多段，找出拟合性能最好的曲线段；

C13、取该拟合性能最好的曲线段的起始点的采样时刻为t1，该起始点的温度值为T1，取该曲线段的终止点的采样时刻为t2，该终止点的温度值为T2。

在步骤C13后还进一步包括以下步骤：

C14、利用直线的拟合度评估曲线段的拟合性能，如果数据不合理，则重新预测，如果数据合理则执行步骤D1。

其中，在步骤A1之后和步骤B1之前还包括以下步骤：对采集的温度数据进行数据平滑处理和删除不合理的温度数据。

其中，所述步骤B1中的直线经过拟合后得到其斜率L。

为解决上述技术问题，本发明还提供一种快速体温测量装置，包括探头、用于将探头加热到设定温度T₀的温度加热器，还进一步包括：采样装置，用于对探头感应的温度进行采样并记录该采样温度值及其所对应的采样时刻；传导系数τ计算装置，用于对实时采集到的温度数据微分后再取对数，使温度曲线变为近似的直线，计算出该直线的斜率L，传导系数τ＝-1/L；温度值选择装置，用于从采样值中选择两个采样时刻t1、t2及其对应的温度值T1、T2；稳定温度计算装置，用于根据以下公式

计算出被测物体的稳定温度，其中，T_end代表被测物体的稳定温度，τ是传导系数，α为修正因子，所述修正因子α是对大量原始体温数据经过处理得到的经验值，主要与探头同被测物体的热传导性能有关，并根据测量部位做相应调整。

所述修正因子α为0.6-0.7。

其中，所述温度值选择装置进一步包括：温度曲线生成单元，用于根据采样温度值生成实际的温度曲线；比较单元，用于将实际的温度曲线按照时间分成多段，找出拟合性能最好的曲线段；读取单元，用于读取拟合性能最好的曲线段的起始点的采样时刻作为t1，该起始点的温度值作为T1；并读取该曲线段的终止点的采样时刻作为t2，该终止点的温度值作为T2。

所述温度值选择装置还包括判断单元，所述判断单元用于利用直线的拟合度评估曲线段的拟合性能，如果数据不合理，则重新预测，如果数据合理则计算稳定温度。

还包括预处理装置，所述预处理装置用于对采集的温度数据进行数据平滑处理和删除不合理的温度数据。

本发明的有益效果是：1)在测量的温度上升曲线上增加了一个修正因子α，更能反映实际的温度上升效果，提高了预测的准确性。2)增加上述的修正因子α后，简化了设计，降低了探头工艺的一致性要求，提高了预测精度。3)通过选择线性度最好的一段曲线的两端点的采样时刻和采样温度值来计算稳定温度，进一步提高预测温度的准确性。

本发明的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。

【附图说明】

图1为快速体温测量电路的原理框图；

图2为温度数据拟合曲线图；

图3为本发明的温度测量流程图；

图4为本发明的快速体温测量装置的方框图。

【具体实施方式】

本发明是采用直接接触方式来实现预测和连续方式的体温测量，其中连续方式是实现连续、长时间的体温测量，而预测方式是实现点对点的快速体温测量，其基本思想就是根据体温探头与人体待测部位的直接接触后由于热交换所引起的一个较短时间内探头温度升高，通过对这个时间段内温度变化数据的修正、预处理和温度曲线拟合，并根据这个趋势来预测温度曲线的趋势，进一步得到探头与人体待测部位的温度平衡时的人体待测部位的温度。探头内有加热器件，在其与人体待测接触之前，由模块的单片机控制下首先将探头的感温部分预热到特定的温度，缩短探头的起始温度与人体待测部位的温度差，减少预测测量时间；在探头与人体待测部位紧密接触后，模块的单片机开始采集探头所感应到的温度数据，并对这个温度数据进行预处理，进一步将预处理后的温度数据和预定算法拟合出合适的温度趋势曲线后得到人体待测部位的温度，预测结束。

为了提高预测温度的准确性，并且降低测量结果对探头温度传感器制作工艺上的一致性要求，提高预测的精度，在计算稳定温度时加入修正因子α，温度变化曲线公式变为：

$T\left(t\right)=T_{\mathrm{end}}-(T_{\mathrm{end}}-T_0)*e^{-\frac{t^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}---\left(4\right)$

式中，T(t)代表探头随时间变化的温度值，T_end代表被测物体的稳定温度，T₀代表初始温度，τ是传导系数，α为修正因子。

如图2所示为实际的拟合曲线图。图中，粗线条表示实际的温度上升曲线，细线是拟合出来的曲线。拟合式子为：

$T\left(t\right)=36.5-(36.5-32.5)*e^{-\frac{t^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}$

为了算出Tend，假设在t1时刻的温度值为T1，t2时刻的温度值为T2，代入式(4)得到：

$T_1=T_{\mathrm{end}}-(T_{\mathrm{end}}-T_0)*e^{-\frac{{t_1}^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}$

$T_2=T_{\mathrm{end}}-(T_{\mathrm{end}}-T_0)*e^{-\frac{{t_2}^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}$

由这两个方程，消去T₀，可得

$T_{\mathrm{end}}=\frac{T_2-T_1*e^{-\frac{{t_2}^{\mathrm{\α}}-{t_1}^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}}{1-e^{-\frac{{t_2}^{\mathrm{\α}}-{t_1}^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}}---\left(5\right)$

由于τ常数为未知，应该将其求出。将t^α看作一个整体，对式(4)两边求导数，然后对这个方式的两边再取对数：

$\frac{\mathrm{dT}}{\mathrm{dt}}=\frac{T_{\mathrm{end}}-T_0}{\mathrm{\τ}}{e}^{-\frac{t^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}$

$\ln \left(\frac{\mathrm{dT}}{\mathrm{dt}}\right)=\ln \left(\frac{T_{\mathrm{end}}-T_0}{\mathrm{\τ}}\right)-\frac{t^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}---\left(6\right)$

公式(6)所表示的直线的斜率即为

将τ代入公式(5)中，即可求出预测温度T_end。

根据以上原理，本发明的一种具体实施例包括以下步骤：

A1、对快速体温测量装置的探头感应到的温度进行采样，并记录采样温度数据及其所对应的采样时刻；

B1、对实时采集到的温度数据微分后再取对数，使温度曲线变为近似的直线，计算出该直线的斜率L；

C1、从采样值中选择两个采样时刻t1、t2及其对应的温度值T1、T2，采样时刻是指从开始采样计时到采集到温度数据的时间；

D1、根据以下公式(7)计算出被测物体的稳定温度，

$T_{\mathrm{end}}=\frac{T_2-T_1*e^{-\frac{{t_2}^{\mathrm{\α}}-{t_1}^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}}{1-e^{-\frac{{t_2}^{\mathrm{\α}}-{t_1}^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}}---\left(7\right)$

其中，T_end代表被测物体的稳定温度，τ是传导系数，τ＝-1/L，t1、t2及其对应的温度值T1、T2可由步骤C1中得到，α为修正因子，修正因子α是对大量原始体温数据经过处理得到的经验值，主要与探头同被测物体的热传导性能有关，一般范围为0.6-0.7之间，太大或太小都会影响到测量的精度，并根据测量部位要做相应调整，腋下取0.63。

增加修正因子α后更能反映实际的温度上升曲线的特点，使预测的温度值更加准确，并且通过大量的测试表明，探头工艺的微小差别对预测结果的影响也大大减小，因而降低了探头工艺的一致性要求。

为了缩短温度传感器与人体待测部位的热平衡交换时间，在探头温度传感器内置一个发热器件，在单片机的控制下按预定程序给这个温度传感器加热，并达到预定的温度(例如T₀)后再开始采集温度数据，缩小温度传感器与人体待测部位的温度之间的差距，加快两者之间的热交换，缩短温度的测量时间。

为了进一步改进预测温度的准确性，在上述实施例的基础上进一步改进，通过以下步骤选择t1、t2及其对应的温度值T1、T2：

C11、根据采样的温度数据生成实际的温度曲线；

C12、将实际的温度曲线按照时间分成若干段，找出拟合性能好的曲线段；曲线的拟合性能通过直线的拟合度来评估，评估方法如下：

假设原始的参考数据点为：

{(x₀，y₀)，(x₁，y₁)，...(x_n，y_n)}，

拟合出来的直线表达式为：

y′＝ax+b，

则计算

$E_y=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\mathrm{\Δy}\right|}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\left|{(y_i^{\′}-y_i)}^2\right|,$

式中，y′_i＝ax_i+b

E_y反映了直线段的拟合性能，当E_y较小时，拟合性能较好。将数据按照时间来分段，并评估所有曲线段的线性度，找出整个时间段内E_y的最小值minE_y，此最小值对应的数据段即拟合性能最好的数据段。

C13、取该拟合性能最好的曲线段的起始点的采样时刻为t1，该起始点的温度值为T1，取该曲线段的终止点的采样时刻为t2，该终止点的温度值为T2。

为确保选择的拟合性能最好的曲线段是正常值，更优选的实施例是在步骤C13后还进一步包括以下步骤：

C14、利用直线的拟合度评估曲线段的拟合性能，测量过程中如果出现接触不良的情况时，温升曲线就和经验曲线偏差较大，通过评判曲线性能就可以知道根据此次测量数据预测的结果是否可靠，如果认为不可靠，则进入监护模式，提醒用户重新测量，如果数据合理则根据公式(7)计算稳定温度。利用线性度评估曲线段性能的方法如下：

为上述的minE_y设置一个阈值，当minE_y小于这个阈值时，认为拟合出来的直线段拟合性能符合要求，否则，认为此次预测失败，要求用户重新测量。

在步骤A1之后和步骤B1之前还可以对温度数据进行预处理，包括以下步骤：对采集的温度数据进行数据平滑处理和删除不合理的温度数据。具体包括：首先删除不合理数据，即将温度值下降的数据删除，然后以当前采样点为中心，取其前后各两点，加上当前采样点一共5点取平均，作为当前采样值，达到数据平滑的作用。在数据平滑处理时，还可以采用三点平均法。

基于上述实施例的更优选的实施例是：在步骤B1中，将实时采集到的温度数据微分后再取对数得到的直线经过拟合，得到其斜率L。拟合的方法可以是最小二乘法，本领域技术人员还可以采用其他拟合方法。

本发明的较好的实施例的流程图如图3所示，包括以下步骤：

步骤S1、设定修正因子α和初始温度T₀；

步骤S2、将快速体温测量装置的探头加热到设定温度T₀，对温度进行采样，并记录采样温度数据及其所对应的采样时刻；

步骤S3、对温度数据进行预处理，即对采集的温度数据进行数据平滑处理和删除不合理的温度数据；

步骤S4、对实时采集到的温度数据微分后再取对数，使温度曲线变为近似的直线，将直线拟合后计算出该直线的斜率L，传导系数τ＝-1/L；

步骤S5、找出拟合性能最好的曲线段，读取该曲线段的起始点和终止点所对应的采样时刻和温度数据，得到t1、t2及其对应的温度值T1、T2；

步骤S6、判断拟合性能最好的曲线段的数据是否合理，如果合理则执行步骤S7，否则进入监护模式。

步骤S7、根据公式(7)计算出被测物体的稳定温度。

实现上述实施例的快速体温测试装置如图4所示，包括探头；用于将探头加热到设定温度T₀的温度加热器；采样装置，用于对探头感应的温度进行采样并记录该采样温度值及其所对应的采样时刻；传导系数τ计算装置，用于对实时采集到的温度数据微分后再取对数，使温度曲线变为近似的直线，计算出该直线的斜率L，传导系数τ＝-1/L；温度值选择装置，用于从采样值中选择两个采样时刻t1、t2及其对应的温度值T1、T2；稳定温度计算装置，用于根据公式(7)计算出被测物体的稳定温度。

其中，所述温度值选择装置还可以进一步包括：温度曲线生成单元，用于根据采样温度值生成实际的温度曲线；比较单元，用于将实际的温度曲线按照时间分成多段，找出拟合性能最好的曲线段；读取单元，用于读取拟合性能最好的曲线段的起始点的采样时刻作为t1，该起始点的温度值作为T1；并读取该曲线段的终止点的采样时刻作为t2，该终止点的温度值作为T2。

其中，温度值选择装置还可以进一步包括判断单元，该判断单元用于利用直线的拟合度评估曲线段的拟合性能，如果数据不合理，则重新预测，如果数据合理则计算稳定温度。

还进一步包括预处理装置，用于对采集的温度数据进行数据平滑处理和删除不合理的温度数据。

综上所述，本发明提高了快速体温测量装置的预测温度的准确性和精度，而且在算法设计方面尽量减少算法需要的数据量，从而有效的缩短了测量时间。

Claims (13)

1.一种温度测量方法，用于快速体温测量装置对被测物体的温度进行测量，其特征在于包括以下步骤：

A1、对快速体温测量装置的探头感应到的温度进行采样，并记录采样温度数据及其所对应的采样时刻；

B1、对实时采集到的温度数据微分后再取对数，使温度曲线变为近似的直线，计算出该直线的斜率L；

C1、从采样值中选择两个采样时刻t1、t2及其对应的温度值T1、T2；

D1、根据以下公式计算出被测物体的稳定温度，

$T_{\mathrm{end}}=\frac{T_2-T_1*e^{-\frac{{t_2}^{\mathrm{\α}}-{t_1}^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}}{1-e^{-\frac{{t_2}^{\mathrm{\α}}-{t_1}^{\mathrm{\α}}}{\mathrm{\τ}}}}$

其中，T_end代表被测物体的稳定温度，τ是传导系数，τ＝-1/L，α为修正因子，所述修正因子α是对大量原始体温数据经过处理得到的经验值，主要与探头同被测物体的热传导性能有关，并根据测量部位做相应调整。

2.如权利要求1所述的温度测量方法，其特征在于：所述修正因子α为0.6-0.7。

3.如权利要求2所述的温度测量方法，其特征在于：所述修正因子α为0.63。

4.如权利要求1至3中任一项所述的温度测量方法，其特征在于：所述步骤C1包括以下步骤：

C11、根据采样的温度数据生成实际的温度曲线；

C12、将实际的温度曲线按照时间分成多段，找出拟合性能最好的曲线段；

C13、取该拟合性能最好的曲线段的起始点的采样时刻为t1，该起始点的温度值为T1，取该曲线段的终止点的采样时刻为t2，该终止点的温度值为T2。

5.如权利要求4所述的温度测量方法，其特征在于：在步骤C13后还包括以下步骤：

C14、利用直线的拟合度评估曲线段的拟合性能，如果数据不合理，则重新预测，如果数据合理则执行步骤D1。

6.如权利要求1所述的温度测量方法，其特征在于：在步骤A1之后和步骤B1之前还包括以下步骤：对采集的温度数据进行数据平滑处理和删除不合理的温度数据。

7.如权利要求6所述的温度测量方法，其特征在于：在所述步骤A1中开始采样温度数据之前先将探头加热到设定温度T₀。

8.如权利要求7所述的温度测量方法，其特征在于：所述步骤B1中的直线经过拟合后得到其斜率L。

9.一种快速体温测量装置，包括探头，其特征在于还包括：

采样装置，用于对探头感应的温度进行采样并记录该采样温度值及其所对应的采样时刻；

传导系数τ计算装置，用于对实时采集到的温度数据微分后再取对数，使温度曲线变为近似的直线，计算出该直线的斜率L，传导系数τ＝-1/L；

温度值选择装置，用于从采样值中选择两个采样时刻t1、t2及其对应的温度值T1、T2；

稳定温度计算装置，用于根据以下公式

计算出被测物体的稳定温度，其中，T_end代表被测物体的稳定温度，τ是传导系数，α为修正因子，所述修正因子α是对大量原始体温数据经过处理得到的经验值，主要与探头同被测物体的热传导性能有关，并根据测量部位做相应调整。

10.如权利要求9所述的快速体温测量装置，其特征在于：所述修正因子α为0.6-0.7。

11.如权利要求9或10所述的快速体温测量装置，其特征在于：所述温度值选择装置包括：

温度曲线生成单元，用于根据采样温度值生成实际的温度曲线；

比较单元，用于将实际的温度曲线按照时间分成多段，找出拟合性能最好的曲线段；

读取单元，用于读取拟合性能最好的曲线段的起始点的采样时刻作为t1，该起始点的温度值作为T1；并读取该曲线段的终止点的采样时刻作为t2，该终止点的温度值作为T2。

12.如权利要求11所述的快速体温测量装置，其特征在于：所述温度值选择装置还包括判断单元，所述判断单元用于利用直线的拟合度评估曲线段的拟合性能，如果数据不合理，则重新预测，如果数据合理则计算稳定温度。

13.如权利要求9所述的快速体温测量装置，其特征在于：还包括预处理装置，所述预处理装置用于对采集的温度数据进行数据平滑处理和删除不合理的温度数据。

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