CN106446594A

CN106446594A - 一种数据处理方法及装置

Info

Publication number: CN106446594A
Application number: CN201611165178.7A
Authority: CN
Inventors: 张娟娟; 郭涛; 张永强
Original assignee: Individual
Current assignee: Individual
Priority date: 2016-12-16
Filing date: 2016-12-16
Publication date: 2017-02-22

Abstract

本发明提供了一种数据处理方法及装置，分别将用户的生物影像、口腔气体、口腔温度、说话形式、回答数据、脉搏数据等数据进行综合考虑并进行数据处理。全面采集用户的不同形式的数据信息，并通过自动化的运算处理，得到数据处理结果，将诊断过程系统化、自动化，提高诊断中数据处理的效率。

Description

一种数据处理方法及装置

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种数据处理方法及装置。

背景技术

中国传统医学，是我国传统文化的一大瑰宝。中医在医治之前，一般会通过“望、闻、问、切”对患者进行检测或病因确诊，通过“四诊合参”判别病理原因，然后再对症解决。

现有技术中没有全面的诊断方法，或者只能通过面部或脉搏的单一数据进行处理，数据较为片面。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种数据处理方法及装置，可以实现更全面的中医数据处理。

本发明提供的技术方案如下：

一种数据处理方法，包括：

获取用户的影像数据，确定与所述影像数据相匹配的预设生物特征信息，生成第一匹配结果；

获取所述用户口腔内气体的气体成分数据、口腔温度和声音数据，确定与所述气体成分数据相匹配的预设气体特征信息且与所述声音数据相匹配的预设声音特征信息，生成第二匹配结果；

获取所述用户针对预设问题作出回答的回答数据，确定与所述回答数据相匹配的语言特征预设语言特征信息，生成第三匹配结果；

获取所述用户的脉搏数据，确定与所述脉搏数据相匹配的预设脉搏特征信息，生成第四匹配结果；及

分别确定所述第一匹配结果、第二匹配结果、第三匹配结果或第四匹配结果中其中一个或多个匹配结果对应的身体状态信息，作为所述用户的身体状态信息并输出；或者

利用预设算法确定所述第一匹配结果、第二匹配结果、第三匹配结果或第四匹配结果中其中一个或多个匹配结果中符合预设几率的匹配结果对应的身体状态信息，以作为所述用户的身体状态信息并输出。

本发明还提供了一种数据处理装置，包括

影像处理模块，用于获取用户的影像数据，确定与所述影像数据相匹配的预设生物特征信息，生成第一匹配结果；

气体处理模块，用于获取所述用户口腔内气体的气体成分数据及口腔温度，确定与所述气体成分数据相匹配的预设气体特征信息，生成第二匹配结果；

语音处理模块，用于获取所述用户针对预设问题作出回答的回答数据，确定与所述回答数据相匹配的预设语言特征信息，生成第三匹配结果；

脉搏处理模块，用于获取所述用户的脉搏数据，确定与所述脉搏数据相匹配的预设脉搏特征信息，生成第四匹配结果；及

控制模块，用于分别确定所述第一匹配结果、第二匹配结果、第三匹配结果或第四匹配结果中其中一个或多个匹配结果对应的身体状态信息，作为所述用户的身体状态信息并输出；或者

用于利用预设算法确定所述第一匹配结果、第二匹配结果、第三匹配结果或第四匹配结果中其中一个或多个匹配结果中符合预设几率的匹配结果对应的身体状态信息，以作为所述用户的身体状态信息并输出。

通过上述数据处理方法，分别将用户的生物影像、口腔气体、说话形式、回答数据、脉搏数据综合考虑，全面采集用户的不同形式的数据信息，并通过自动化的运算处理，得到数据处理结果，将诊断过程系统化、自动化，提高诊断中数据处理的效率。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图。

图2为步骤S101的子步骤的流程示意图。

图3为步骤S102的子步骤的流程示意图。

图4为步骤S103的子步骤的流程示意图。

图5为步骤S104的子步骤的流程示意图。

图6为本发明实施例提供的一种数据处理装置的功能模块示意图。

图标：200-数据处理装置；201-影像处理模块；202-气体处理装置；203-语音处理模块；204-脉搏处理模块；205-控制模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

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。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

本申请实施例提供了一种数据处理方法，如图1所示，包括：

步骤S101，获取用户的影像数据，确定与所述影像数据相匹配的预设生物特征信息，生成第一匹配结果。

可以首先获取用户的相关影像，包括但不限于图片或视频。影像数据的具体格式和拍摄时长可以根据实际情况确定。

如图2所示，具体的步骤S101可以包括以下具体子流程。

步骤S1011，获取所述用户不同身体部位的影像数据。

在获取用户的影像数据的过程中，为了保证匹配结果的准确性，可以对用户进行全方位的影像拍摄。具体的，所述影像数据可以包括头部影像、面部影像、舌体影像、舌苔影像、颈部影像、四肢影像、行走姿势影像、所处环境影像和手部影像中的一种或几种。例如可以通过摄像设备对用户的头部进行摄像，获取图片、视频等影像数据。拍摄面部影像时可以拍摄用户脸部正面的图像，如果需要脸部局部的影像，还可以针对具体的某一区域进行摄像。舌体影像可以是用户舌头的具体影像，同时为了了解舌苔的具体情况，可以对舌苔部分进行近距离的拍摄。颈部影像、四肢影像即为用户颈部和四肢部位的影像，具体可以包括静态影像，还可以包括颈部在转动、扭动时的动态影像，具体可以包括胳膊、肩部、手肘、手腕、脚腕、膝盖、髋部等部位活动时的动态影像。环境影像可以是用户的活动环境的影像，可以包括用户的起居场所或工作场所的影像。手部影像可以包括手部具体的静态影像或动态影像。

在获取上述影像数据的过程中，可以对拍摄到的影像进行筛选和处理，利用光学补偿算法、色差处理算法等影像处理手段，对影像数据进行处理，以保证拍摄到的影像更能真实的反应用户的实际状态。具体的影响处理过程可以利用现有的影响处理手段，这里不再赘述。

步骤S1012，利用预设影像算法分析所述影像数据，确定所述影像数据中不同身体部位的影像特征信息。

在拍摄到不同形式的影像数据后，可以利用预设影像算法分析该影像数据。例如，可以通过NCC算法(normalized cross correlation，归一化互相关匹配法)对影像数据进行分析。确定每一影像数据中的具体部位，例如将大量影像数据中的面部影像进行归类，将手部图像进行归类，对于一些不能识别的影像，可以通过人工归类的方式进行确定。并分析出影像数据中包含的具体影像特征信息，例如在分析面部影像时，影像特征信息可以包括面部的颜色、平滑度、斑点数量、斑点分布位置等具体特征。如在分析四肢影像时，四肢影像的影像特征信息可以包括四肢的长度、可弯曲的角度、可旋转的幅度等特征信息。具体的影像特征信息可以根据具体的需求确定。具体的，可以采用kNN算法(k-Nearest Neighbor，邻近算法)、PCA算法(Principal Component Analysis，主成分分析法)、BAYES算法(Bayes，贝叶斯算法)对各个身体部位的特征信息进行综合计算，其中，不同的算法子在结果中可以具有不同或相同的权重，例如，KNN算法的权重可以是0.4，PCA算法的权重可以是0.4，BAYES算法的权重可以是0.2。通过各个算法得到各个部位的真实特征信息，包括但不限于，色泽特征、形态特征、平滑度特征、活动频率特征、幅度特征、长度特征、宽度特征、高度特征、斑点分布特征等等。算法的具体计算流程利用现有技术可以实现，这里不再赘述。

步骤S1013，将所述不同身体部位的影像特征信息与预设生物特征信息进行比对，确定每一条所述影像特征信息相匹配的预设生物特征信息。

在确定了不同身体部位的影像特征信息后，即可将确定影像特征信息与预设生物特征信息进行比对。该预设生物特征信息是预先存储的较为标准的生物特征信息，例如，针对面部影像的影像特征信息，与面部影像的预设生物特征信息进行比对。可以针对面部的特点进行预设生物特征信息的设置，例如面部的预设生物特征信息可以包括在不同身体状态时面部对应的色泽、面部的光滑度，不同的身体状态时面部的色泽、光滑度等特征具有不同的参数。可以将人群中同一身体状态下的面部的各个参数进行统计，取其中位值作为该身体状态下时面部的预设生物特征信息。面部对应的预设生物特征信息可以包括多种身体状态下的多个预设生物特征信息，如果采集到的用户的面部影像的影像特征信息与其中某一个预设生物特征信息的各个参数相一致，或者对比的各个参数在一定的阈值范围内，则认为该用户的面部影像与该预设生物特征信息相匹配。

步骤S1014，将与所述影像特征信息相匹配的预设生物特征信息确定为第一匹配结果。

通过上述的比对，即可确定与影像特征信息相匹配的预设生物特征信息，将该预设生物特征信息确定为第一匹配结果。

具体的，在所述获取用户的影像数据，确定与所述影像数据相匹配的预设生物特征信息，生成第一匹配结果的步骤S101之前，该方法还包括：

步骤S1015，预先建立所述影像特征信息与预设生物特征信息的对应关系，并建立所述预设生物特征信息与所述身体状态信息的对应关系。

每一所述预设生物特征信息对应至少一个所述身体状态信息，每一所述身体状态信息对应至少一个所述预设生物特征信息。该预设生物特征信息是经过大量的已知数据进行的分类归纳，例如，某些根据大量人体某一身体状态下的具有相同的影像特征确定为该身体状态下的预设生物特征信息。通过预先的大量的数据采集，将不同人群在相同身体状态下的相同的影像特征集合为预设生物特征信息。

人体的一种身体状态即对应一个身体状态信息，身体状态的划分可以根据实践过程中的总结得出。例如手腕部发生了腱鞘炎后，会在手腕部形成一肿胀。腱鞘炎即为一种身体状态，而该身体状态对应的预设生物特征信息即为手腕部有一肿胀。如果获取得到的手腕部的影像信息中包含一肿胀，即可确定该手腕可能发生了腱鞘炎。即预先建立影像特征信息与预设生物特征信息的对应关系，并且该预设生物特征信息具有对应的身体状态信息。通过前述的第一匹配结果的确定，即可确定影像特征信息对应的预设生物特征信息，也就确定了影像特征信息对应的身体状态信息。

步骤S102，获取所述用户口腔内气体的气体成分数据、口腔温度和声音数据，确定与所述气体成分数据相匹配的预设气体特征信息且与所述声音数据相匹配的预设声音特征信息，生成第二匹配结果。

具体的，如图3所示，步骤S102可以包括如下子步骤。

步骤S1021，获取所述用户口腔内的气体及口腔温度。

步骤S1022，分析所述用户口腔内的气体的气体成分数据。

可以通过现有技术中的气体采集设备采集用户口腔内的气体，并对这些气体进行成分分析，形成气体成分数据。气体成分数据的具体数据可以根据实际需要确定。同时可以对口腔温度进行采集，获取用户口腔内的温度数据，为后续使用提供数据支持。

步骤S1023，将所述气体成分数据与预设气体特征信息进行比对，确定所述气体成分数据匹配的预设气体特征信息。

预设气体特征信息是预先经过大量的数据归类，得到的某一身体状态下口腔内流出的气体包含的具体气体成分。一般情况下，预设气体特征信息中的各种气体成分可以是一个数值范围。将通过分析用户空腔内气体得到的气体成分数据与预设气体特征信息进行比对，对满足匹配条件的可以确定气体成分数据对应的预设气体特征信息。

步骤S1024，获取所述用户的声音数据。

具体的，可以通过麦克风采集用户说话时的声音数据，可以通过向用户播放某一个问题，用户针对该问题进行回答，用户需要在较自然的状态下进行回答，避免声音数据的失真。

步骤S1025，确定所述声音数据匹配的预设声音特征信息。

预设声音特征信息是预先经过大量的不同的声音处理，处理得到不同身体状态下的声音的语速、音调的高低等具体特征。并通过对获取得到的用户的声音数据的分析，得到相关声音数据，通过对声音数据的处理分析，得到用户的声音中的语速、音调高低等特征，通过这些特征的比对，得到用户的声音数据匹配的预设声音特征信息。例如，通过预先分析，得到某一身体状态下的通常的语速或音调高低等预设声音特征数据，通过将采集到的用户的声音数据处理得到的声音特征与预设声音特征信息比对，得到与用户的声音数据对应的预设声音特征信息，并通过该预设声音特征信息得到用户的声音对应的身体状态。

步骤S1026，将与所述气体成分数据匹配的预设气体特征信息且与所述声音数据匹配的预设声音特征信息确定为所述第二匹配结果。

经过上述的匹配过程，得到相匹配的预设气体特征信息及预设声音特征信息，第二匹配结果可以包含相应的预设气体特征信息及预设声音特征信息，预设气体特征信息及预设声音特征信息的具体项目可以根据实际需要确定。

此外，在步骤S102之前，该方法还可以包括：

步骤S1027，预先建立所述气体成分数据与所述预设气体特征信息的对应关系，所述声音数据与所述预设声音特征信息的对应关系，并建立所述预设气体特征信息、预设声音特征信息与身体状态信息的对应关系。

与前述建立预设生物特征信息的步骤类似，在进行第二匹配结果的确定前，还可以预先建立气体成分数据与预设气体特征信息的对应关系，通过对不同身体状态的划分，将相同的身体状态下的口腔内气体的成分数据作为该身体状态下的预设气体特征信息，具体的气体成分和数据的范围可以根据实际需要确定，例如仅确定二氧化碳这一气体成分的成分数据。

同样的，将某一身体状态下的声音特征确定为该身体状态对应的预设声音特征信息，例如，对大量的处于相同或相似身体状态下的人群的声音进行采集分析，如处于咳嗽状态下的人群发出的声音进行采集，得到该咳嗽状态下的预设声音特征信息。在对采集到的用户的声音数据进行分析后，如果用户的声音数据与咳嗽状态下的预设声音特征信息相同，则可确定用户的身体状态可能为咳嗽。

步骤S103，获取所述用户针对预设问题作出回答的回答数据，确定与所述回答数据相匹配的预设语言特征信息，生成第三匹配结果。

具体的，如图4所示，步骤S103包括以下子步骤：

步骤S1031，将多个预设问题转换为问题数据并播放。

可以通过扬声器将预设问题进行播放，预设问题的内容应尽量简洁清晰，预设问题的语言可以根据实际需要确定，预设问题的播放可以通过声音或通过显示装置显示，具体播放形式可以根据实际需要确定。

预设问题对应的预设问题可以有一个，也可以有多个，并且不同的预设问题之间可以预先建立层次联系。例如，预设问题Q1的预设答案包括A1和B1，如果用户选择了答案A1，则下一个问题会跳转到预设问题Q2，而如果用户选择了答案B1，则下一个问题则会使预设问题Q3。这样通过大量的具有层次的问题，最终问题的结果可以更接近用户的真实状态。

步骤S1032，获取所述用户针对预设问题作出的回答数据。

用户的回答数据可以通过声音或文字的形式采集，可以通过麦克风采集用户的回答或让用户在显示设备上选择相应答案的方式，具体形式可以根据实际需要确定。

步骤S1033，利用预设回答算法分析所述回答数据，确定所述回答数据对应的语言特征。

在用户通过声音的形式进行回答时，预设回答算法可以采用现有的声音转换算法，将采集到的用户的声音转换为计算机数据。用户通过直接输入文字的形式进行回答时，预设回答算法可以采用现有的文字转换算法提取用户输入的文字中的对于回答有效的文字。通过预设回答算法的解析，确定用户的回答数据的语言特征。具体的语言特征可以包含根据算法得到的针对每个问题的关键词信息。

步骤S1034，将所述语言特征与所述预设语言特征信息进行比对，确定所述语言特征匹配的预设语言特征信息。

每一个预设问题对应有相应的预设语言特征信息，由于预设问题会播放多个，且预设问题之间具有预先设置的层次关系，则确定语言特征匹配的预设语言特征信息的过程，不仅可以包含针对用户的每一次回答确定预设语言特征信息，还可以包含针对多个问题确定得到的预设语言特征信息。

步骤S1035，将与所述语言特征匹配的预设语言特征信息确定为第三匹配结果。

预设语言特征信息的确定是根据预设问题的预设答案确定的，由于预设问题一般是针对用户的身体状态编制的问题，用户针对预设问题的答案也就揭示了用户的身体状态。多层次的预设问题得到的答案实际上就可以更接近用户能够通过回答表述揭示的身体状态。通过预设语言特征信息的确定，确定了用户的回答数据对应的预设语言特征信息，也就确定了用户更接近的身体状态。即可将与所述语言特征匹配的预设语言特征信息确定为第三匹配结果。

此外，在步骤S103之前，还可以包括：

步骤S1036，预先建立包含预设问题和与所述预设问题对应的答案的问题库，每个所述预设问题包括至少一个对应的答案，所述答案对应不同的身体状态信息。

通过建立问题库，问题库中不仅包含预设问题，还包含预设问题对应的答案。不同的问题的不同答案可以对应同一身体状态，也可以对应相同的身体状态。具体情况可以根据问题的编制确定。例如，一预设问题是：最下面肋骨中间的腹部是否疼痛。如果用户的回答是：是。则“是”的答案对应的一种身体状态就可以是胃部疼痛。通过建立问题库，通过答案即可揭示不同的身体状态。

步骤S104，获取所述用户的脉搏数据，确定与所述脉搏数据相匹配的预设脉搏特征信息，生成第四匹配结果。

具体的，如图5所示，可以包括如下子步骤：

步骤1041，获取所述用户不同身体部位在预设时间段内的脉搏信息。

获取脉搏数据可以通过心率传感器或其他形式的现有传感器采集，可以采集手腕部或寸关节的脉搏数据，也可以采集颈动脉部位的脉搏。具体的采集部位可以一处，也可以是多处，可以根据用户的实际情况确定。或者是采集不同穴位的脉搏数据，不同穴位的脉搏数据可以采集浮、中、沉三种不同形式的脉搏数据。可以通过压力传感器、微机电压力传感器等现有传感器进行采集。

步骤1042，分析所述不同身体部位在预设时间段内的脉搏信息，提取不同身体部位的脉搏信息特征。

上述的脉搏数据采集可以采集一预设时间内的脉搏信息，并将不同部位的脉搏信息分别分析，提取到不同部位的脉搏信息特征，也就是心率特征。脉搏信息特征包括但不限于，周期、频率、曲率、振幅、最大值、最小值、幅度、间歇时长等。可以采用傅里叶变换等其他数学变换。

步骤1043，将所述脉搏信息特征与预设脉搏特征信息进行比对，确定所述脉搏信息特征确定相匹配的预设脉搏特征信息。

预设脉搏特征信息可以包括不同部位的浮中沉三种不同形式的预设脉搏特征，也可以包括不同压力下的不同形式的脉搏特征。并可以将这些预设脉搏特征信息根据不同部位、不同压力等条件建立预设脉搏信息表。

步骤1044，将所述脉搏信息特征确定相匹配的预设脉搏特征信息，作为第四匹配结果。

预设脉搏特征信息是针对不同身体状态下得到的，可以预先针对大量人群的脉搏信息进行分类分析，得到某一确定的身体状态下的脉搏特征，作为该身体状态下的预设脉搏特征信息。通过将采集得到的用户的脉搏信息特征与预设脉搏特征信息比对，得到与用户的脉搏信息特征对应的预设脉搏特征信息，即可作为第四匹配结果。

此外，在步骤S104之前，还可以包括：

步骤S1045，预先建立所述脉搏数据与所述预设脉搏特征信息之间的对应关系，并建立所述预设脉搏特征信息与所述身体状态信息之间的对应关系。

通过对大量人群的不同身体状态下的脉搏数据进行分类分析，得到某一确定的身体状态下的脉搏特征，即可作为该身体状态下的预设脉搏特征信息，具体的分类可以根据实际情况确定。

步骤S105，分别确定所述第一匹配结果、第二匹配结果、第三匹配结果或第四匹配结果中其中一个或多个匹配结果对应的身体状态信息，作为所述用户的身体状态信息并输出。

步骤S106，利用预设算法确定所述第一匹配结果、第二匹配结果、第三匹配结果或第四匹配结果中其中一个或多个匹配结果中符合预设几率的匹配结果对应的身体状态信息，以作为所述用户的身体状态信息并输出。

在上述各个匹配结果的确定过程，其匹配程度可以是某一个数值范围，将几率最大的匹配结果作为确定的匹配结果。

也可以在确定最终的身体状态信息时，可以对不同的匹配结果做如下运算。

具体运算定义如下：

RF＝{<身体状态w1，几率w1>，<身体状态w2，几率w2>}

RS＝{<身体状态q1，几率q1>，<身体状态q2，几率q2>}

则RF#RS＝(RF∪RS∪{<身体状态w1，几率w1>^<身体状态q1，几率q1>，

<身体状态w2，几率w2>^<身体状态q1，几率q1>，<身体状态w1，几率w1>^<身体状态q2，几率q2>，<身体状态w2，几率w2>^<身体状态q2，几率q2>})；

其中<身体状态w1，几率w1>^<身体状态q1，几率q1>的计算结果：

如果“身体状态w1”＝“身体状态q1”且几率w1*几率q1！＝0，则<身体状态w1，几率w1>^<身体状态q1，几率q1>＝<身体状态w1，1-(1-几率w1)*(1-几率q1)>，否则结果为空，空结果则丢弃。

该集合中如果两个元素的疾病名称相同，则丢弃几率小的那个元素。

可以将第一匹配结果分别与其他匹配结果做上述运算，将第二匹配结果与其他匹配结果做上述运算，将第三匹配结果与其他匹配结果做上述运算，将第四匹配结果与其他匹配结果做上述运算。最终得到一总的结果包含上述四个运算过程分别得到的结果。

最后可以对总的结果进行筛选，将不符合预设几率的匹配结果对应的身体状态信息剔除，将符合预设几率的匹配结果对应的身体状态信息作为所述用户的身体状态信息并输出。

如图6所示，本申请实施例还提供了一种数据处理装置200，包括

影像处理模块201，用于获取用户的影像数据，确定与所述影像数据相匹配的预设生物特征信息，生成第一匹配结果。具体的处理方法可以参见上述步骤S101及其子步骤的描述。

气体处理模块202，用于获取所述用户口腔内气体的气体成分数据，确定与所述气体成分数据相匹配的预设气体特征信息，生成第二匹配结果。具体的处理方法可以参见上述步骤S102及其子步骤的描述。

语音处理模块203，用于获取所述用户针对预设问题作出回答的回答数据，确定与所述回答数据相匹配的预设语言特征信息，生成第三匹配结果；具体的处理方法可以参见上述步骤S103及其子步骤的描述。

脉搏处理模块204，用于获取所述用户的脉搏数据，确定与所述脉搏数据相匹配的预设脉搏特征信息，生成第四匹配结果。具体的处理方法可以参见上述步骤S104及其子步骤的描述。

控制模块205，用于分别确定所述第一匹配结果、第二匹配结果、第三匹配结果或第四匹配结果中其中一个或多个匹配结果对应的身体状态信息，作为所述用户的身体状态信息并输出；或者

用于利用预设算法确定所述第一匹配结果、第二匹配结果、第三匹配结果或第四匹配结果中其中一个或多个匹配结果中符合预设几率的匹配结果对应的身体状态信息，以作为所述用户的身体状态信息并输出。具体的处理方法可以参见上述步骤S105、步骤S106的描述。

综上所述，通过上述数据处理方法，分别将用户的生物影像、口腔气体、说话形式、回答数据、脉搏数据综合考虑，全面采集用户的不同形式的数据信息，并通过自动化的运算处理，得到数据处理结果，将诊断过程系统化、自动化，提高诊断效率。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。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，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。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。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取所述用户针对预设问题作出回答的回答数据，确定与所述回答数据相匹配的预设语言特征信息，生成第三匹配结果；

2.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取用户的影像数据，确定与所述影像数据相匹配的预设生物特征信息，生成第一匹配结果的步骤包括：

获取所述用户不同身体部位的影像数据；

利用预设影像算法分析所述影像数据，确定所述影像数据中不同身体部位的影像特征信息；

将所述不同身体部位的影像特征信息与预设生物特征信息进行比对，确定每一条所述影像特征信息相匹配的预设生物特征信息；

将与所述影像特征信息相匹配的预设生物特征信息确定为第一匹配结果；其中，所述影像数据包括头部影像、面部影像、舌体影像、舌苔影像、颈部影像、四肢影像、行走姿势影像、所处环境影像和手部影像中的一种或几种。

3.根据权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，在所述获取用户的影像数据，确定与所述影像数据相匹配的预设生物特征信息，生成第一匹配结果的步骤之前，该方法还包括：

预先建立所述影像特征信息与预设生物特征信息的对应关系，并建立所述预设生物特征信息与所述身体状态信息的对应关系，其中：每一所述预设生物特征信息对应至少一个所述身体状态信息，每一所述身体状态信息对应至少一个所述预设生物特征信息。

4.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取所述用户口腔内气体的气体成分数据、口腔温度和声音数据，确定与所述气体成分数据相匹配的预设气体特征信息且与所述声音数据相匹配的预设声音特征信息，生成第二匹配结果的步骤包括：

获取所述用户口腔内的气体及口腔温度；

分析所述用户口腔内的气体的气体成分数据；

将所述气体成分数据与预设气体特征信息进行比对，确定所述气体成分数据匹配的预设气体特征信息；及

获取所述用户的声音数据；

确定所述声音数据匹配的预设声音特征信息；

将与所述气体成分数据匹配的预设气体特征信息且与所述声音数据匹配的预设声音特征信息确定为所述第二匹配结果。

5.根据权利要求4所述的数据处理方法，其特征在于，在获取所述用户口腔内气体的气体成分数据和声音数据，确定与所述气体成分数据相匹配的预设气体特征信息且与所述声音数据相匹配的预设声音特征信息，生成第二匹配结果的步骤之前，该方法还包括：

预先建立所述气体成分数据与所述预设气体特征信息的对应关系，及所述声音数据与所述预设声音特征信息的对应关系，并建立所述预设气体特征信息、预设声音特征信息与身体状态信息的对应关系。

6.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取所述用户针对预设问题作出回答的回答数据，确定与所述回答数据相匹配的预设语言特征信息，生成第三匹配结果的步骤包括：

将多个预设问题转换为问题数据并播放或展示；

获取所述用户针对预设问题作出的回答数据；利用预设回答算法分析所述回答数据，确定所述回答数据对应的语言特征；

将所述语言特征与所述预设语言特征信息进行比对，确定所述语言特征匹配的预设语言特征信息；

将与所述语言特征匹配的预设语言特征信息确定为第三匹配结果。

7.根据权利要求6所述的数据处理方法，其特征在于，在所述获取所述用户针对预设问题作出回答的回答数据，确定与所述回答数据相匹配的预设语言特征信息，生成第三匹配结果的步骤之前，该方法还包括：

预先建立包含预设问题和与所述预设问题对应的答案的问题库，每个所述预设问题包括至少一个对应的答案，所述答案对应不同的身体状态信息。

8.根据权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，所述获取所述用户的脉搏数据，确定与所述脉搏数据相匹配的预设脉搏特征信息，生成第四匹配结果的步骤包括：

获取所述用户不同身体部位在预设时间段内的脉搏信息；

分析所述不同身体部位在预设时间段内的脉搏信息，提取不同身体部位的脉搏信息特征；

将所述脉搏信息特征与预设脉搏特征信息进行比对，确定所述脉搏信息特征确定相匹配的预设脉搏特征信息；

将所述脉搏信息特征确定相匹配的预设脉搏特征信息，作为第四匹配结果。

9.根据权利要求8所述的数据处理方法，其特征在于，在所述获取所述用户的脉搏数据，确定与所述脉搏数据相匹配的预设脉搏特征信息，生成第四匹配结果的步骤之前，该方法还包括：

预先建立所述脉搏数据与所述预设脉搏特征信息之间的对应关系，并建立所述预设脉搏特征信息与所述身体状态信息之间的对应关系。

10.一种数据处理装置，其特征在于，包括

气体处理模块，用于获取所述用户口腔内气体的气体成分数据，确定与所述气体成分数据相匹配的预设气体特征信息，生成第二匹配结果；

11.根据权利要求10所述的数据处理装置，其特征在于，所述影像处理模块获取用户的影像数据，确定与所述影像数据相匹配的预设生物特征信息，生成第一匹配结果的方法包括：

获取所述用户不同身体部位的影像数据；

12.根据权利要求11所述的数据处理装置，其特征在于，还包括：

影像数据库建立模块，用于预先建立所述影像特征信息与预设生物特征信息的对应关系，并建立所述预设生物特征信息与所述身体状态信息，其中：每一所述预设生物特征信息对应至少一个所述身体状态信息，每一所述身体状态信息对应至少一个所述预设生物特征信息。

13.根据权利要求10所述的数据处理装置，其特征在于，所述气体处理模块获取所述用户口腔内气体的气体成分数据和声音数据，确定与所述气体成分数据相匹配的预设气体特征信息且与所述声音数据相匹配的预设声音特征信息，生成第二匹配结果的方法包括：

获取所述用户口腔内的气体；

分析所述用户口腔内的气体的气体成分数据；

将所述气体成分数据与预设气体特征信息进行比对，确定所述气体成分数据匹配的预设气体特征信息；

将与所述气体成分数据匹配的预设气体特征信息确定为所述第二匹配结果。

14.根据权利要求13所述的数据处理装置，其特征在于，还包括：

气体特征数据库建立模块，用于预先建立所述气体成分数据与所述预设气体特征信息的对应关系，及所述声音数据与所述预设声音特征信息的对应关系，并建立所述预设气体特征信息、预设声音特征信息与身体状态信息的对应关系。

15.根据权利要求10所述的数据处理装置，其特征在于，所述语音处理模块获取所述用户针对预设问题作出回答的回答数据，确定与所述回答数据相匹配的预设语言特征信息，生成第三匹配结果的方法包括：

将多个预设问题转换为回答数据并播放；

获取所述用户针对预设问题作出的回答数据；

利用预设回答算法分析所述回答数据，确定所述回答数据对应的语言特征；

16.根据权利要求15所述的数据处理装置，其特征在于，还包括：

问题数据库建立模块，用于预先建立包含预设问题和与所述预设问题对应的答案的问题库，每个所述预设问题包括至少一个对应的答案，所述答案对应不同的身体状态信息。

17.根据权利要求10所述的数据处理装置，其特征在于，所述脉搏处理模块获取所述用户的脉搏数据，确定与所述脉搏数据相匹配的预设脉搏特征信息，生成第四匹配结果的方法包括：

获取所述用户不同身体部位在预设时间段内的脉搏信息；

18.根据权利要求17所述的数据处理装置，其特征在于，还包括：

脉搏数据库建立模块，用于预先建立所述脉搏数据与所述预设脉搏特征信息之间的对应关系，并建立所述预设脉搏特征信息与所述身体状态信息之间的对应关系。