CN108784748A - 一种预测排卵日期的方法、装置和电子设备 - Google Patents

一种预测排卵日期的方法、装置和电子设备 Download PDF

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    • A61B2010/0029—Ovulation-period determination based on time measurement

Abstract

本发明公开了一种预测排卵日期的方法、装置和电子设备，涉及女性生理卫生和人工智能技术领域。其中，方法包括以下步骤：获取用户的历史体温数据；判断所述历史体温数据中是否存在预设的温度变化特征；如果是，则判定所述温度变化特征所对应的日期为排卵日。装置包括数据获取模块，用于获取用户的历史体温数据；判定模块，用于判断所述历史体温数据中是否存在预设的温度变化特征；如果是，则将所述温度变化特征所对应的日期确定为排卵日。本发明提供的预测排卵日期的方法和装置准确高率、能够适应不同生理周期的女性用户。

Description

一种预测排卵日期的方法、装置和电子设备
技术领域
本发明涉及女性生理卫生和人工智能技术领域，尤其涉及一种预测排卵日期的方法、装置和电子设备。
背景技术
排卵日，也就是卵子排出的那天。月经正常的情况下，女性排卵期是从下次月经第一天开始算，倒数14-16天为排卵日，排卵日的前5天和后4天加一起成为排卵期。对于女性，不论是出于避孕还是优孕的目的，实时了解自己的排卵日期就显得至关重要。
现有技术中存在一些基于体温推算法的预测排卵日期方法和产品，然而，这些方法和产品存在如下缺陷：每个女性的月经周期不同，现有技术中预测排卵日期的准确性依赖于用户最初设置的月经周期长度，如果用户设置的月经周期长度与她实际的月经周期长度之间的误差较大，那么对排卵日期预测的准确性就会降低，相应的可参考性也会大大降低。
发明内容
(一)发明目的
本发明的目的是提供一种高准确率的、适应不同生理周期的用户的预测排卵日期的方法、装置和电子设备。
(二)技术方案
为解决上述问题，本发明的第一方面提供了一种预测排卵日期的方法，包括以下步骤：获取用户的历史体温数据；判断所述历史体温数据中是否存在预设的温度变化特征；如果是，则将所述温度变化特征所对应的日期确定为排卵日。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，所述用户的历史体温数据包括：至少一个月经周期的体温数据。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，所述获取用户的历史体温数据包括：根据预设的月经周期起算日和预设的月经周期天数从用户的历史体温数据中选择至少一个月经周期的体温数据。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，所述预设的月经周期起算日为月经来潮日。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，一个月经周期为26至32天中的任一天。优选的，一个月经周期为28天。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，所述预设的温度变化特征为：温度缓慢上升特征、温度快速上升特征、温度显著上升特征中的任一个。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，所述温度缓慢上升特征为：在3至6天之内，累计上升温度为0.3℃至0.5℃。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，所述温度快速上升特征为：在3天之内，累计上升温度为0.3℃至0.5℃。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，所述温度显著上升特征为：一个月经周期的起算日之后的预定日期至该月经周期的截止日，该期间的体温数据的期望值超出预设的正常变化范围。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，所述温度显著上升特征为：一个月经周期的起算日之后的预定日期至该月经周期的截止日，该期间的体温数据的方差值超出预设的正常变化范围。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，所述温度显著上升特征为：一个月经周期的起算日之后的预定日期至该月经周期的截止日，该期间的体温数据的期望值和方差值超出预设的正常变化范围。
进一步，所述的预测排卵日期的方法，其中，在所述判定所述温度变化特征所对应的日期为排卵日的步骤之后，还包括：基于判定的排卵日和预设的排卵日推算规则得到排卵预测日。
根据本发明的另一个方面，提供了一种预测排卵日期的装置，包括：数据获取模块，用于获取用户的历史体温数据；判定模块，用于判断所述历史体温数据中是否存在预设的温度变化特征；如果是，则将所述温度变化特征所对应的日期确定为排卵日。
进一步，所述的预测排卵日期的装置，其中，所述数据获取模块获取的用户的历史体温数据包括至少一个月经周期的体温数据。
进一步，所述的预测排卵日期的装置，其中，数据获取模块，还用于根据预设的月经周期起算日和预设的月经周期天数从用户的历史体温数据中选择至少一个月经周期的体温数据。
进一步，所述的预测排卵日期的装置，其中，所述预设的温度变化特征为：温度缓慢上升特征、温度快速上升特征、温度显著上升特征中的任一个。
进一步，所述的预测排卵日期的装置，其中，所述温度缓慢上升特征为：在3至6天之内，累计上升温度为0.3℃至0.5℃。
进一步，所述的预测排卵日期的装置，其中，所述温度快速上升特征为：在3天之内，累计上升温度为0.3℃至0.5℃。
进一步，所述的预测排卵日期的装置，其中，所述温度显著上升特征为：一个月经周期的起算日之后的预定日期至该月经周期的截止日，该期间的体温数据的期望和/或方差值超出预设的正常变化范围。
进一步，所述的预测排卵日期的装置，还包括预测模块，用于基于判定的排卵日和预设的排卵日推算规则得到排卵预测日。
根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述任一项所述预测排卵日期的方法的步骤。
根据本发明的又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一项所述预测排卵日期的方法的步骤。
(三)有益效果
本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
本发明提供的预测排卵日期的方法和装置，能够根据用户的历史体温数据和预设的温度变化特征，判断用户的历史体温数据中是否出现预设的温度变化特征，从而准确的确定出用户的历史排卵日，并基于确定的历史排卵期推算出即将到来的排卵日，本发明提供的预测排卵日期的方法和装置准确高率、能够适应不同生理周期的女性用户。
附图说明
图1为本发明提供的预测排卵日期方法的第一实施例的步骤流程图；
图2为本发明提供的预测排卵日期装置的第一实施例的模块关系图；
图3是本发明提供的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
图1为本发明提供的预测排卵日期方法的第一实施例的步骤流程图。
如图1所示，在本实施例中，预测排卵日期方法包括以下步骤S1-S3：
S1，获取用户的历史体温数据。
用户为女性用户。用户使用体温测量装置每天在预定时间(例如：清晨起床之后)进行体温测量从而得到每天的体温数据。体温测量装置设置有数据传输模块，该数据传输模块用于将测得的体温数据传输至智能终端、服务器或数据存储装置，从而将用户的每天测量得到的体温数据存储下来，日复一日积累得到用户的历史体温数据。
在执行本步骤之前，需要向存储有用户的历史体温数据的智能终端、服务器或数据存储装置发送数据访问请求，从而从这些装置中获取到用户的历史体温数据。
其中，用户的历史体温数据包括：至少一个月经周期的体温数据。在获取到用户的历史体温数据之后，需要从历史体温数据中选择一个月经周期的体温数据。优选的，选择距当前时间最接近的上一个月经周期的体温数据。
从历史体温数据中选择一个月经周期的体温数据包括：根据预设的月经周期起算日和预设的月经周期天数从用户的历史体温数据中选择至少一个月经周期的体温数据。
其中，用户在使用本发明的方法之前，需要预先设置月经周期起算日，如果用户不进行设置，则需要提醒用户进行设置。月经周期起算日为月经来潮日，每个用户可以根据自己的月经来潮日来设置月经周期起算日。
月经周期天数需要用户预先设置或程序员在编写程序时为设置默认值。用户可以根据自己的月经周期天数来设置月经周期天数这一参数。优选采用用户预先设置的月经周期天数，如果用户没有预先设置，则采用默认值。默认值的取值范围为26至32天中的任一天。优选的，默认值设置为28天。
S2，判断所述历史体温数据中是否存在预设的温度变化特征，如果是，则执行步骤S3。
其中，温度变化特征指的是在预定的时间内温度呈现出累计上升预定温度范围的变化趋势。预定的时间可以是一天之内，也可以是多天之内。
S3，将所述温度变化特征所对应的日期作为排卵日。
在一个具体实施例中，如果所述温度变化特征对应一天，则将该日作为排卵日。如果所述温度变化特征对应多天，则将第一天作为排卵日。例如，在27日当天内温度累计上升达到预定温度值，则将27日作为排卵日。在27日—28日这2天内温度累计上升达到预定温度值，则将27日作为排卵日。
在本发明的另一个实施例中，在上述第一实施例的基础上，其中，预设的温度变化特征为温度缓慢上升特征。温度缓慢上升特征具体为：在3至6天之内，累计上升温度为0.3℃至0.5℃。
在本发明的另一个实施例中，在上述第一实施例的基础上，其中，预设的温度变化特征为温度快速上升特征。温度快速上升特征具体为：在3天之内，累计上升温度为0.3℃至0.5℃。
在本发明的另一个实施例中，在上述任一实施例的基础上，其中，预设的温度变化特征为温度显著上升特征。温度显著上升特征具体为：一个月经周期的起算日之后的预定日期至该月经周期的截止日，该期间的体温数据的期望、方差值中的至少一个超出预设的正常变化范围。其中，一个月经周期的起算日期为月经来潮日，预定日期为第八日。
该方法的具体计算过程为：设月经周期天数为dpl，该周期内，每天测量得到的体温为t1，t2，…。其中，取前n个时间点对应的当天温度，则根据统计学知识可以获得其n个数据点的期望和2阶中心矩以及加入第n+1个数据后其n+1个数据点的期望和2阶中心矩。如下式(1)、(2)、(3)、(4)。
其中，和表示前n个数据点和前n+1个数据点的平均程度，和表示前n个和者前n+1个数据点相对于期望的离散程度。对上述公式进行数学处理，可得式(5)。
判断是否满足式(7)。
若满足，则表明第n+1个点为异常点，换句话说，周期第n+1天时，温度呈现显著上升趋势，确定第n+1天为排卵日，即dpl＝n。
在本发明的另一个实施例中，在上述任一实施例的基础上，其中，在所述判定所述温度变化特征所对应的日期为排卵日的步骤之后，还包括：基于判定的排卵日和预设的排卵日推算规则得到排卵预测日。
在本发明的另一个实施例中，在上述任一实施例的基础上，其中，如果步骤S2中判定所述历史体温数据中不存在预设的温度变化特征，则执行步骤步骤S4：判定用户排卵异常。进一步的，步骤S4之后对用户进行提醒。可以通过文字、语音、画面的方式对用户进行提醒。
图2为本发明提供的预测排卵日期装置的第一实施例的模块关系图。
如图2所示，在本实施例中，预测排卵日期的装置包括：数据获取模块、判定模块。
其中，数据获取模块，用于获取用户的历史体温数据。
用户为女性用户。用户使用体温测量装置每天在预定时间(例如：清晨起床之后)进行体温测量从而得到每天的体温数据。体温测量装置设置有数据传输模块，该数据传输模块用于将测得的体温数据传输至智能终端、服务器或数据存储装置，从而将用户的每天测量得到的体温数据存储下来，日复一日积累得到用户的历史体温数据。
在一个具体实施例中，预测排卵日期的装置还包括访问请求发送模块：用于向存储有用户的历史体温数据的智能终端、服务器或数据存储装置发送数据访问请求，从而从这些装置中获取到用户的历史体温数据。
判定模块，用于判断所述历史体温数据中是否存在预设的温度变化特征。如果是，则判定所述温度变化特征所对应的日期为排卵日。其中，温度变化特征指的是在预定的时间内温度呈现出累计上升预定温度范围的变化趋势。
在本发明预测排卵日期的装置的另一个实施例中，在上述第一实施例的基础上，其中，所述数据获取模块获取的用户的历史体温数据包括至少一个月经周期的体温数据。
在本发明预测排卵日期的装置的另一个实施例中，在上述第一实施例的基础上，其中，数据获取模块，还用于根据预设的月经周期起算日和预设的月经周期天数从用户的历史体温数据中选择至少一个月经周期的体温数据。
其中，用户在使用本发明的方法之前，需要预先设置月经周期起算日，如果用户不进行设置，则需要提醒用户进行设置。月经周期起算日为月经来潮日，每个用户可以根据自己的月经来潮日来设置月经周期起算日。
月经周期天数需要用户预先设置或程序员在编写程序时为设置默认值。用户可以根据自己的月经周期天数来设置月经周期天数这一参数。优选采用用户预先设置的月经周期天数，如果用户没有预先设置，则采用默认值。默认值的取值范围为26至32天中的任一天。优选的，默认值设置为28天。
在本发明预测排卵日期的装置的另一个实施例中，在上述第一实施例的基础上，其中，所述预设的温度变化特征为：温度缓慢上升特征、温度快速上升特征、温度显著上升特征中的任一个。
在本发明预测排卵日期的装置的另一个实施例中，在上述第一实施例的基础上，其中，所述温度缓慢上升特征为：在3至6天之内，累计上升温度为0.3℃至0.5℃。
在本发明预测排卵日期的装置的另一个实施例中，在上述第一实施例的基础上，其中，所述温度快速上升特征为：在3天之内，累计上升温度为0.3℃至0.5℃。
在本发明预测排卵日期的装置的另一个实施例中，在上述第一实施例的基础上，其中，所述温度显著上升特征为：一个月经周期的起算日之后的预定日期至该月经周期的截止日，该期间的体温数据的期望和/或方差值超出预设的正常变化范围。
在本发明预测排卵日期的装置的另一个实施例中，在上述第一实施例的基础上，还包括预测模块，用于基于判定的排卵日和预设的排卵日推算规则得到排卵预测日。
图3是本发明提供的电子设备的硬件结构示意图。
如图3所示，本发明还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器以及存储器，图3中以一个处理器为例。
电子设备还可以包括：输入装置和输出装置。
处理器、存储器、输入装置和输出装置可以通过总线或其他方式连接，图3中以通过总线连接的方式为例。
本领域技术人员可以理解，图3中示出的电子设备的结构并不构成对本发明实施例的限定，它既可以是总线形结构，也可以是星型结构，还可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
处理器可以由集成电路(IntegratedCircuit，简称IC)组成，例如可以由单颗封装的IC所组成，也可以由连接多颗相同功能或不同功能的封装IC而组成。举例来说，处理器可以仅包括中央处理器(CentralProcessingUnit，简称CPU)，也可以是CPU、数字信号处理器(digitalsignalprocessor，简称DSP)、图形处理器(GraphicProcessingUnit，简称GPU)及各种控制芯片的组合。在本发明实施方式中，CPU可以是单运算核心，也可以包括多运算核心。
存储器作为一种非暂态计算机可读存储介质，可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机课执行程序以及模块，如本申请实施例中的预测排卵日期的装置对应的程序模块(例如，附图2所示获取模块和判定模块)。处理器通过运行存储在存储器的非暂态软件程序以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述预测排卵日期的方法实施例的处理方法。
存储器可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；在本发明实施例中，操作系统可以是Android系统、iOS系统或Windows操作系统等等。存储数据区可存储依据预测排卵日期的装置的使用所创建的数据等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非暂态存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或者其他非暂态固态存储器件。在一些实施例中，存储器可选包括相对于处理器远程设置的存储器。上述网络的实施例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置可接收输入的数字或字符信息，以及产生与列表操作的处理装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。输入装置可以包括触摸屏、键盘、鼠标等，也可以包括有线接口、无线接口等。
输出装置可包括显示屏、扬声器等设备，也可以包括有线接口、无线接口等。
电子设备可以为智能手机(如Android手机、iOS手机等)、平板电脑、掌上电脑以及移动互联网设备MobileInternetDevices，MID)、PAD等。
应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

Claims (10)

1.一种预测排卵日期的方法，其特征在于，包括：
获取用户的历史体温数据；
判断所述历史体温数据中是否存在预设的温度变化特征；
如果是，则将所述温度变化特征所对应的日期确定为排卵日。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户的历史体温数据包括：至少一个月经周期的体温数据。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取用户的历史体温数据包括：根据预设的月经周期起算日和预设的月经周期天数从用户的历史体温数据中选择至少一个月经周期的体温数据。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述预设的温度变化特征为：温度缓慢上升特征、温度快速上升特征、温度显著上升特征中的任一个。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述温度缓慢上升特征为：在3至6天之内，累计上升温度为0.3℃至0.5℃。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述温度快速上升特征为：在3天之内，累计上升温度为0.3℃至0.5℃。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述温度显著上升特征为：一个月经周期的起算日之后的预定日期至该月经周期的截止日，该期间的体温数据的期望和/或方差值超出预设的正常变化范围。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述判定所述温度变化特征所对应的日期为排卵日的步骤之后，还包括：基于判定的排卵日和预设的排卵日推算规则得到排卵预测日。
9.一种预测排卵日期的装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取用户的历史体温数据；
判定模块，用于判断所述历史体温数据中是否存在预设的温度变化特征；如果是，则将所述温度变化特征所对应的日期确定为排卵日。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至8任一项所述方法的步骤。
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Application publication date: 20181113