CN113425278A - 一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法 - Google Patents

一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，包括通过穿戴设备获取穿戴者的胎心声音数据信号；对胎心声音数据信号进行初步处理，得到第一胎心数据信号；对第一胎心数据信号进行信号处理，得到第二胎心数据；第二胎心数据进行异常检测标记，得到第三胎心数据；对第三胎心数据进行异常标记检测，若第三胎心数据存在异常标记，通过穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；若第三胎心数据不存在异常标记，正常显示第三胎心数据。

Description

一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法
技术领域
本发明涉及健康监控技术领域，特别涉及一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法。
背景技术
现有监测胎心的方法，通常都是经过胎心仪进行检测，可胎心仪大多是基于多普勒超声波技术，依靠超声波发射与接收来探测声音，以帮助用户寻找胎儿心跳，但当胎儿心跳较微弱或者外界环境过于嘈杂时，胎儿心跳的寻找将越发困难，导致用户不能快速准确地找到胎儿胎心位置，听不到胎音，且进行检测的时，从探头里发射出的超声波在空气中衰减的非常厉害，需要用耦合剂，用来减轻超声波的衰减，让更强能量的超声波进入人体，才能得到更好的图像，但是这也导致使用仪器的时候非常的不适，且当用户在无医生指导下单独使用胎心仪监测胎儿胎心时，容易忽视胎儿胎心中反馈的问题，因此，亟需一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，用于解决在提高用户胎心检测精度的同时提高用户检测时的舒适度，且当用户在无医生指导下单独使用胎心仪监测胎儿胎心时，容易忽视胎儿胎心中反馈的问题。
发明内容
本发明提供一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，用以在提高用户胎心检测精度的同时提高用户检测时的舒适度，且当用户在无医生指导下单独使用胎心仪监测胎儿胎心时，容易忽视胎儿胎心中反馈的问题。
一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，包括：
通过穿戴设备获取穿戴者的胎心声音数据信号；
对胎心声音数据信号进行初步处理，得到第一胎心数据信号；
对第一胎心数据信号进行信号处理，得到第二胎心数据；
第二胎心数据进行异常检测标记，得到第三胎心数据；
对第三胎心数据进行异常标记检测，若第三胎心数据存在异常标记，通过穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；
若第三胎心数据不存在异常标记，正常显示第三胎心数据。
作为本发明的一种实施例，通过穿戴设备获取穿戴者的胎心声音数据信号，包括：通过穿戴设备的胎心传感器采集穿戴者子宫内的胎心声音数据信号。
作为本发明的一种实施例，对胎心声音数据信号进行初步处理，得到第一胎心数据信号，包括：
将胎心声音数据信号发送至用户终端，用户终端对胎心声音数据信号进行胎心数据信号降噪处理、去基线处理和小波分解处理，得到第一胎心数据信号。
作为本发明的一种实施例，对第一胎心数据信号进行信号处理，得到第二胎心数据，包括：
用户终端APP将第一胎心数据信号发送至云端平台；
云端平台对第一胎心数据信号进行信号解析处理得到第一胎心数据；
提取第一胎心数据中的胎心位置信息、胎心自相关峰值和胎心峰值比较结果；
根据胎心自相关峰值和峰值比较结果确定胎心心率值曲线；
根据胎心心率值曲线确定胎心心率；
对胎心心率和胎心位置信息进行整理，得到第二胎心数据；
其中，第二胎心数据包括胎心心率和胎心位置信息。
作为本发明的一种实施例，对第二胎心数据进行异常检测标记，包括：
云端平台将第二胎心数据与预设的正常胎心数据范围进行比较；
预设的正常胎心数据范围包括：预设的正常胎心心率数据范围和预设的正常胎心位置范围；
若第二胎心数据中的胎心心率不符合预设的正常胎心心率数据范围，云端平台判定第二胎心数据中的胎心心率为异常状态，云端平台对第二胎心数据中的胎心心率进行异常标记；
若第二胎心数据中的胎心位置信息不符合预设的正常胎心位置范围，云端平台判定第二胎心数据中的胎心位置信息为异常状态，云端平台对第二胎心数据中的胎心位置信息进行异常标记。
作为本发明的一种实施例，对第三胎心数据进行异常标记检测，若第三胎心数据存在异常标记，通过穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；若第三胎心数据不存在异常标记，正常显示第三胎心数据，包括：
云端平台将第三胎心数据发送至用户终端，用户终端对第三胎心数据进行异常标记检测；
若第三胎心数据存在异常标记，用户终端发送异常信号至穿戴设备，穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；
若第三胎心数据不存在异常标记，用户终端正常显示第三胎心数据。
作为本发明的一种实施例，一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，还包括：
若第三胎心数据存在异常标记，用户终端发送危险信息至协助人员的协助终端中。
作为本发明的一种实施例，一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，还包括：
通过预设第一获取路径获取外在胎心数据，外在胎心数据包括：通过在线调研获取若干用户在检测出怀孕后每周的第一胎心心率幅度差；
通过预设第二获取路径获取内在胎心数据，内在胎心数据包括：通过实验获取若干用户在检测出怀孕后每周的第二胎心心率幅度差；
基于外在胎心数据和内在胎心数据计算每周的总胎心心率幅度差阈值；
获取穿戴设备佩戴者任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差；
将任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差和与任一周对应周数的总胎心心率幅度差阈值进行比较，若任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差和与任一周对应周数的总胎心心率幅度差阈值的差值的绝对值大于预设阈值差时，通过穿戴设备中预设的预警模块对穿戴设备佩戴者进行预警。
作为本发明的一种实施例，基于外在胎心数据和内在胎心数据计算每周的总胎心心率幅度差阈值，包括：
基于外在胎心数据计算每周的第一胎心心率幅度差阈值，计算公式如下：
Figure BDA0003192225730000051
其中，Rangeα为第α周的第一胎心心率幅度差阈值，M为外在胎心数据中用户的总数目，βm，α为第m个在第α周的第一胎心心率幅度差，
Figure BDA0003192225730000052
为外在胎心数据中最大的第一胎心心率幅度差，
Figure BDA0003192225730000053
为外在胎心数据中最小的第一胎心心率幅度差，μα为预设的第α周的胎心心率幅度差误差系数；
基于内在胎心数据计算每周的第二胎心心率幅度差阈值，计算公式如下：
Figure BDA0003192225730000054
其中，Scopeα为第α周的第二胎心心率幅度差阈值，N为内在胎心数据中用户的总数目，γn，α为第n个在第α周的第二胎心心率幅度差.
Figure BDA0003192225730000055
为内在胎心数据中最大的第二胎心心率幅度差，
Figure BDA0003192225730000056
为内在胎心数据中最小的第二胎心心率幅度差；
基于每周的外在胎心心率幅度差阈值和每周的第二胎心心率幅度差阈值计算每周的总胎心心率幅度差阈值，计算公式如下：
Figure BDA0003192225730000057
其中，Thresholdα为第α周的总胎心心率幅度差阈值，τ为预设阈值差，|Rangeα-Scopeα|为Rangeα与Scopeα差值的绝对值。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
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。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法的流程图；
图2为本发明实施例中一种通过穿戴设备采集数据监测胎心涉及的设备的部分模块示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，包括：
通过穿戴设备获取穿戴者的胎心声音数据信号；
对胎心声音数据信号进行初步处理，得到第一胎心数据信号；
对第一胎心数据信号进行信号处理，得到第二胎心数据；
第二胎心数据进行异常检测标记，得到第三胎心数据；
对第三胎心数据进行异常标记检测，若第三胎心数据存在异常标记，通过穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；
若第三胎心数据不存在异常标记，正常显示第三胎心数据；
上述技术方案的工作原理为：通过一种智能穿戴设备的内置胎心传感器获取穿戴者的胎心声音数据信号，该胎心传感器优选为脉搏波传感器，该穿戴设备中内置的通信模块将该胎心声音数据信号发送通过通信连接发送至当前佩戴者预先在任意电子设备上安装好的用户终端中，该用户终端对该胎心声音数据信号进行初步处理，该初步处理优选为对胎心声音数据信号进行降噪处理、去基线处理以及小波分解处理等操作，得到精确度较胎心声音数据信号更高的第一胎心数据信号，得到第一胎心数据信号后，该用户终端将第一胎心数据信号发送至预设的远程的云端平台中，云端平台利用自身的计算能力对该第一胎心数据信号进行解析处理，得到第一胎心数据信号中含有的有关胎心心率和胎心位置的数据，形成第二胎心数据，该第二胎心数据包括预设时间内的胎心心率和胎心位置，云端平台将得到的第二胎心数据与云端平台预先设置的正常胎心数据范围进行对比，判断该第二胎心数据是否处于异常状态，优选为第二胎心数据在正常胎心数据范围内为正常状态，第二胎心数据不在正常胎心数据范围内为异常状态，其中，比较的内容优选为将第二胎心数据中的所有胎心心率与正常胎心心率范围进行对比判断所有胎心心率是否符合正常胎心心率范围，正常胎心心率范围优选为110～160，且将第二胎心数据中的所有胎心位置信息与正常胎心所处位置信息进行对比，判断该所有胎心位置信息是否都在正常胎心所处位置信息中，若判定该第二胎心数据存在异常，即第二胎心数据中胎心心率异常或胎心位置异常或以上两种情况都存在，则将该第二胎心数据标记为异常状态，若判定该第二胎心数据不存在异常状态，则不标记，得到第三胎心数据，即第三胎心数据就是经过异常检测标记后的第二胎心数据，云端平台将该第三胎心数据发送至用户终端，用户终端对该第三胎心数据进行异常标记检测，若第三胎心数据存在异常标记，则通过穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警，并将该第三胎心数据通过终端用户进行显示，若第三胎心数据不存在异常标记，也通过终端用户正常显示第三胎心数据，进一步地，获取若干怀孕妇女的体征数据，基于中医的脉诊和西医的临床得到若干体征数据矩阵，任一体征数据矩阵中均包括胎心声音数据信号等数据，获取佩戴者的年龄以及佩戴者的个人行为特征，该个人行为特征包括但不限于运动行为特征等，以佩戴者的年龄和个人行为特征作为基本参数建立佩戴者的个人基础模型，更进一步地，将若干体征数据矩阵和个人基础模型揉合成一个集合，通过正态分布算法、动态分布算法和线性回归算法对该集合进行回归计算，最终得到该佩戴者的胎心监测结果；
上述技术方案的有益效果为：有益于提高胎心检测的准确度和提高用户在检测胎心时的舒适度，当发现胎儿胎心心率出现异常时，自动对用户进行报警，防止用户错过胎儿救治的最佳医疗时间，保障胎儿安全。
在一个实施例中，通过穿戴设备获取穿戴者的胎心声音数据信号，包括：通过穿戴设备的胎心传感器采集穿戴者子宫内的胎心声音数据信号。
在一个实施例中，对胎心声音数据信号进行初步处理，得到第一胎心数据信号，包括：
将胎心声音数据信号发送至用户终端，用户终端对胎心声音数据信号进行胎心数据信号降噪处理、去基线处理和小波分解处理，得到第一胎心数据信号；
上述技术方案的工作原理和有益效果为：对胎心声音数据信号进行去干扰处理和修正处理，得到第一胎心数据信号，有益于提高胎心声音数据信号的精确度。
在一个实施例中，对第一胎心数据信号进行信号处理，得到第二胎心数据，包括：
用户终端APP将第一胎心数据信号发送至云端平台；
云端平台对第一胎心数据信号进行信号解析处理得到第一胎心数据；
提取第一胎心数据中的胎心位置信息、胎心自相关峰值和胎心峰值比较结果；
根据胎心自相关峰值和峰值比较结果确定胎心心率值曲线；
根据胎心心率值曲线确定胎心心率；
对胎心心率和胎心位置信息进行整理，得到第二胎心数据；
其中，第二胎心数据包括胎心心率和胎心位置信息；
上述技术方案的工作原理和有益效果为：用户终端将第一胎心数据信号发送至云端平台，云端平台对第一胎心数据信号进行信号解析处理得到第一胎心数据，提取第一胎心数据中的胎心位置信息、胎心自相关峰值和胎心峰值比较结果，然后根据胎心自相关峰值和峰值比较结果确定胎心心率值曲线，根据胎心心率值曲线确定胎心心率，对胎心心率和胎心位置信息进行整理，得到第二胎心数据，其中，第二胎心数据包括预设时间内的胎心心率和胎心位置信息，有益于提高胎心监测的精确度。
在一个实施例中，对第二胎心数据进行异常检测标记，包括：
云端平台将第二胎心数据与预设的正常胎心数据范围进行比较；
预设的正常胎心数据范围包括：预设的正常胎心心率数据范围和预设的正常胎心位置范围；
若第二胎心数据中的胎心心率不符合预设的正常胎心心率数据范围，云端平台判定第二胎心数据中的胎心心率为异常状态，云端平台对第二胎心数据中的胎心心率进行异常标记；
若第二胎心数据中的胎心位置信息不符合预设的正常胎心位置范围，云端平台判定第二胎心数据中的胎心位置信息为异常状态，云端平台对第二胎心数据中的胎心位置信息进行异常标记；
上述技术方案的工作原理和有益效果为：预设的云端平台将第二胎心数据与预设的正常胎心数据范围进行比较，第二胎心数据包括预设时间内的胎心心率和胎心位置信息，预设的正常胎心数据范围包括：预设的正常胎心心率数据范围和预设的正常胎心位置范围，预设的正常胎心心率数据范围优选为110～160，预设的正常胎心位置范围优选为下腹两侧、上腹两侧、脐上或脐下腹中线等，若第二胎心数据中的胎心心率不符合预设的正常胎心心率数据范围，所述预设的云端平台判定第二胎心数据中的胎心心率为异常状态，预设的云端平台对所述第二胎心数据中的胎心心率进行异常标记，若第二胎心数据中的胎心心率符合预设的正常胎心心率数据范围，预设的云端平台判定第二胎心数据中的胎心心率为正常状态，预设的云端平台对第二胎心数据中的胎心心率进行非异常标记，若第二胎心数据中的胎心位置信息不符合预设的正常胎心位置范围，所述预设的云端平台判定第二胎心数据中的胎心位置信息为异常状态，预设的云端平台对第二胎心数据中的胎心位置信息进行异常标记，若第二胎心数据中的胎心位置信息符合预设的正常胎心位置范围，预设的云端平台判定第二胎心数据中的胎心位置信息为正常状态，预设的云端平台对第二胎心数据中的胎心位置信息进行非异常标记，有益于提高胎心监测的精确度。
在一个实施例中，对第三胎心数据进行异常标记检测，若第三胎心数据存在异常标记，通过穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；若第三胎心数据不存在异常标记，正常显示第三胎心数据，包括：
云端平台将第三胎心数据发送至用户终端，用户终端对第三胎心数据进行异常标记检测；
若第三胎心数据存在异常标记，用户终端发送异常信号至穿戴设备，穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；
若第三胎心数据不存在异常标记，用户终端正常显示第三胎心数据；
上述技术方案的工作原理和有益效果为：云端平台将第三胎心数据发送至用户终端进行显示，同时用户终端对第三胎心数据进行异常标记检测；若第三胎心数据存在异常标记，用户终端发送异常信号至穿戴设备，穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；若第三胎心数据不存在异常标记，用户终端正常显示第三胎心数据，有益于实时监测用户的胎心状况。
在一个实施例中，一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法还包括：若第三胎心数据存在异常标记，用户终端发送危险信息至协助人员的协助终端中；
上述技术方案的工作原理和有益效果为：当第三胎心数据存在异常标记时，用户终端发送危险信息至协助人员的协助终端中，有益于当用户胎心发生异常时及时通过协助人员的协助终端发起求助，保障用户即用户胎儿的安全。
在一个实施例中，一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，还包括：
通过预设第一获取路径获取外在胎心数据，外在胎心数据包括：通过在线调研获取若干用户在检测出怀孕后每周的第一胎心心率幅度差；
通过预设第二获取路径获取内在胎心数据，内在胎心数据包括：通过实验获取若干用户在检测出怀孕后每周的第二胎心心率幅度差；
基于外在胎心数据和内在胎心数据计算每周的总胎心心率幅度差阈值；
获取穿戴设备佩戴者任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差；
将任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差和与任一周对应周数的总胎心心率幅度差阈值进行比较，若任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差和与任一周对应周数的总胎心心率幅度差阈值的差值的绝对值大于预设阈值差时，通过穿戴设备中预设的预警模块对穿戴设备佩戴者进行预警；
上述技术方案的工作原理为：通过预设第一获取路径获取外在胎心数据，外在胎心数据包括：通过在线调研获取若干用户在检测出怀孕后每周的第一胎心心率幅度差，在线调研的对象优选为使用胎心仪的用户，通过预设第二获取路径获取内在胎心数据，内在胎心数据包括：通过实验获取若干用户在检测出怀孕后每周的第二胎心心率幅度差，实验的对象优选为使用该穿戴设备的用户，基于外在胎心数据和内在胎心数据计算每周的总胎心心率幅度差阈值，从而判断胎儿每周的心率起伏状况，获取穿戴设备佩戴者任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差，该第三胎心数据为不含有异常标记的第三胎心数据，将任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差和与任一周对应周数的总胎心心率幅度差阈值进行比较，若任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差和与任一周对应周数的总胎心心率幅度差阈值的差值的绝对值大于预设阈值差时，通过穿戴设备中预设的预警模块对穿戴设备佩戴者进行预警，其中，预设阈值差优选为外在胎心数据平均值与内在胎心数据平均值的差值的绝对值；
上述技术方案的有益效果为：每周一次的胎心心率起伏状况监测，提高对用户胎心心率的监测精度，保障用户和用户胎儿的安全。
在一个实施例中，基于外在胎心数据和内在胎心数据计算每周的总胎心心率幅度差阈值，包括：
基于外在胎心数据计算每周的第一胎心心率幅度差阈值，计算公式如下：
Figure BDA0003192225730000131
其中，Rangeα为第α周的第一胎心心率幅度差阈值，M为外在胎心数据中用户的总数目，βm，α为第m个在第α周的第一胎心心率幅度差，
Figure BDA0003192225730000132
为外在胎心数据中最大的第一胎心心率幅度差，
Figure BDA0003192225730000133
为外在胎心数据中最小的第一胎心心率幅度差，μα为预设的第α周的胎心心率幅度差误差系数；
基于内在胎心数据计算每周的第二胎心心率幅度差阈值，计算公式如下：
Figure BDA0003192225730000141
其中，Scopeα为第α周的第二胎心心率幅度差阈值，N为内在胎心数据中用户的总数目，γn，α为第n个在第α周的第二胎心心率幅度差，
Figure BDA0003192225730000142
为内在胎心数据中最大的第二胎心心率幅度差，
Figure BDA0003192225730000143
为内在胎心数据中最小的第二胎心心率幅度差；
基于每周的外在胎心心率幅度差阈值和每周的第二胎心心率幅度差阈值计算每周的总胎心心率幅度差阈值，计算公式如下：
Figure BDA0003192225730000144
其中，Thresholdα为第α周的总胎心心率幅度差阈值，τ为预设阈值差，|Rangeα-Scopeα|为Rangeα与Scopeα差值的绝对值；
上述技术方案的工作原理和有益效果为：结合外在胎心数据和内在胎心数据综合计算每周的总胎心心率幅度差阈值，有益于提高对检测用户每周胎心是否规律的精确度，从而提高用户胎心心率的监测精度，保障用户和用户胎儿的安全，其中，预设的第α周的胎心心率幅度差误差系数优选为根据正常胎儿每周胎心心率的减幅情况进行设定，通常孕周越大胎心心率越低，即预设的第α周的胎心心率幅度差误差系数随着周数的增加越来越小，优选第1周的胎心心率幅度差误差系数为0.75，优选最后一周的胎心心率幅度差误差系数为0。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，其特征在于，包括：
通过穿戴设备获取穿戴者的胎心声音数据信号；
对所述胎心声音数据信号进行初步处理，得到第一胎心数据信号；
对所述第一胎心数据信号进行信号处理，得到第二胎心数据；
所述第二胎心数据进行异常检测标记，得到第三胎心数据；
对所述第三胎心数据进行异常标记检测，若所述第三胎心数据存在异常标记，通过穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；
若所述第三胎心数据不存在异常标记，正常显示第三胎心数据。
2.根据权利要求1所述的一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，其特征在于，所述通过穿戴设备获取穿戴者的胎心声音数据信号，包括：通过穿戴设备的胎心传感器采集穿戴者子宫内的胎心声音数据信号。
3.根据权利要求1所述的一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，其特征在于，所述对所述胎心声音数据信号进行初步处理，得到第一胎心数据信号，包括：
将所述胎心声音数据信号发送至用户终端，所述用户终端对所述胎心声音数据信号进行胎心数据信号降噪处理、去基线处理和小波分解处理，得到第一胎心数据信号。
4.根据权利要求1所述的一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，其特征在于，所述对所述第一胎心数据信号进行信号处理，得到第二胎心数据，包括：
用户终端APP将所述第一胎心数据信号发送至云端平台；
所述云端平台对所述第一胎心数据信号进行信号解析处理得到第一胎心数据；
提取所述第一胎心数据中的胎心位置信息、胎心自相关峰值和胎心峰值比较结果；
根据所述胎心自相关峰值和峰值比较结果确定胎心心率值曲线；
根据所述胎心心率值曲线确定胎心心率；
对所述胎心心率和所述胎心位置信息进行整理，得到第二胎心数据；
其中，所述第二胎心数据包括胎心心率和胎心位置信息。
5.根据权利要求1所述的一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，其特征在于，所述对所述第二胎心数据进行异常检测标记，包括：
云端平台将所述第二胎心数据与预设的正常胎心数据范围进行比较；
所述预设的正常胎心数据范围包括：预设的正常胎心心率数据范围和预设的正常胎心位置范围；
若所述第二胎心数据中的胎心心率不符合预设的正常胎心心率数据范围，所述云端平台判定所述第二胎心数据中的胎心心率为异常状态，所述云端平台对所述第二胎心数据中的胎心心率进行异常标记；
若所述第二胎心数据中的胎心位置信息不符合预设的正常胎心位置范围，所述云端平台判定所述第二胎心数据中的胎心位置信息为异常状态，所述云端平台对所述第二胎心数据中的胎心位置信息进行异常标记。
6.根据权利要求1所述的一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，其特征在于，所述对所述第三胎心数据进行异常标记检测，若所述第三胎心数据存在异常标记，通过穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；若所述第三胎心数据不存在异常标记，正常显示第三胎心数据，包括：
云端平台将所述第三胎心数据发送至用户终端，所述用户终端对所述第三胎心数据进行异常标记检测；
若所述第三胎心数据存在异常标记，所述用户终端发送异常信号至所述穿戴设备，所述穿戴设备中预设的报警模块对穿戴者进行报警；
若所述第三胎心数据不存在异常标记，所述用户终端正常显示所述第三胎心数据。
7.根据权利要求6所述的一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，其特征在于，还包括：
若所述第三胎心数据存在异常标记，所述用户终端发送危险信息至协助人员的协助终端中。
8.根据权利要求1所述的一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，其特征在于，还包括：
通过预设第一获取路径获取外在胎心数据，所述外在胎心数据包括：通过在线调研获取若干用户在检测出怀孕后每周的第一胎心心率幅度差；
通过预设第二获取路径获取内在胎心数据，所述内在胎心数据包括：通过实验获取若干用户在检测出怀孕后每周的第二胎心心率幅度差；
基于所述外在胎心数据和所述内在胎心数据计算每周的总胎心心率幅度差阈值；
获取穿戴设备佩戴者任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差；
将所述任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差和与所述任一周对应周数的总胎心心率幅度差阈值进行比较，若所述任一周的第三胎心数据中的胎心心率幅度差和与所述任一周对应周数的总胎心心率幅度差阈值的差值的绝对值大于预设阈值差时，通过穿戴设备中预设的预警模块对穿戴设备佩戴者进行预警。
9.根据权利要求8所述的一种通过穿戴设备采集数据监测胎心的方法，其特征在于，所述基于所述外在胎心数据和所述内在胎心数据计算每周的总胎心心率幅度差阈值，包括：
基于所述外在胎心数据计算每周的第一胎心心率幅度差阈值，计算公式如下：
Figure FDA0003192225720000041
其中，Rangeα为第α周的第一胎心心率幅度差阈值，M为外在胎心数据中用户的总数目，βm,α为第m个在第α周的第一胎心心率幅度差，
Figure FDA0003192225720000042
为外在胎心数据中最大的第一胎心心率幅度差，
Figure FDA0003192225720000043
为外在胎心数据中最小的第一胎心心率幅度差，μα为预设的第α周的胎心心率幅度差误差系数；
基于所述内在胎心数据计算每周的第二胎心心率幅度差阈值，计算公式如下：
Figure FDA0003192225720000051
其中，Scopeα为第α周的第二胎心心率幅度差阈值，N为内在胎心数据中用户的总数目，γn,α为第n个在第α周的第二胎心心率幅度差，
Figure FDA0003192225720000052
为内在胎心数据中最大的第二胎心心率幅度差，
Figure FDA0003192225720000053
为内在胎心数据中最小的第二胎心心率幅度差；
基于所述每周的外在胎心心率幅度差阈值和所述每周的第二胎心心率幅度差阈值计算所述每周的总胎心心率幅度差阈值，计算公式如下：
Figure FDA0003192225720000054
其中，Rhresholdα为第α周的总胎心心率幅度差阈值，τ为预设阈值差，|Rangeα-Scopeα|为Rangeα与Scopeα差值的绝对值。
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