阅读说明：本技术 一种体温计快速测温算法 (Fast thermometer temperature measurement algorithm ) 是由 戴昊霖 于 2020-12-18 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种体温计快速测温算法,包括,将体温计温度显示范围划分为n-1段,将体温计使用环境温度范围划分为n-2段,应用所述接触式电子体温计进行测温,并绘制出测量温度与所用时间的曲线,在测量温度与所用时间的曲线中,标记出测量时间点对应的斜率,测量结束时间和最终测量温度值,应用所述斜率与所述测量结束时间做乘积得到第一预估值,将最终测量温度值与第一预估值的差值得到补偿值训练值,重复上述步骤,得到补偿值训练数据集,以所述斜率和环境温度为变量,通过补偿值训练数据集,应用拟合算法得到补偿值预估模型,对人体进行测温,应用第一预估值和补偿值预估模型得到体温测量值。(The invention relates to a rapid thermometer temperature measurement algorithm, which comprises the step of dividing the temperature display range of a thermometer into n 1 A section for dividing the temperature range of the environment where the thermometer is used into n 2 And the step of measuring the temperature by using the contact type electronic thermometer, drawing a curve of the measured temperature and the used time, marking a slope corresponding to the measured time point in the curve of the measured temperature and the used time, measuring the end time and the final measured temperature value, multiplying the slope and the measured end time to obtain a first pre-estimated value, obtaining a compensation value training value by the difference value of the final measured temperature value and the first pre-estimated value, repeating the steps to obtain a compensation value training data set, obtaining a compensation value estimation model by using the slope and the ambient temperature as variables and using the compensation value training data set and a fitting algorithm, measuring the temperature of the human body, and obtaining a body temperature measured value by using the first pre-estimated value and the compensation value estimation model.)

一种体温计快速测温算法

技术领域

本发明涉及医疗器械领域，具体涉及一种体温计快速测温算法。

背景技术

目前现有技术由于体温测量过程中温度达到最终稳定值需要2-3分钟，所以在患者测量过程中带来较差的客户体验，针对这个问题本发明给出以下解决方案。

公开号CN100520322C的发明专利公开了一种可以与测量体的体型不同或者衣服或寝具等的接触所引起的传热特性变动无关而高精度地测量温度的体温计、具有体温计的电子设备以及体温测量方法。深部温度运算单元根据来自体表面传感器的第1体表面温度和第2体表面温度、以及来自中间传感器的第1中间温度和第2中间温度，运算深部温度。由于根据2个部位的体表面温度和中间温度求出深部温度，因而不用假定人体的从深部到体表面的热阻值，也可与体温计的热阻值无关地运算深部温度。这样，可与活体的体型不同或者衣服或寝具等的接触无关地运算深部温度，可高精度地测量体温。

公开号CN111473888A的发明公开了一种利用体温计测量腕部体温，并进行计算后获得体内核心体温的方法。本发明具有以下优点和效果：通过固定对腕部进行测量，并通过热力学第二定律进行计算后可以获得人体核心位置的体温，从而使得测量结果更加精确。

发明内容

本发明的主要目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出一种体温计快速测温算法，包括以下步骤，

S1：将体温计温度显示范围35℃～41℃，以Δx₁为单位,划分为n₁段，并形成n₁+1个坐标点；

S2：将体温计使用环境温度范围5℃～40℃，以Δy₁为单位,划分为n₂段，并形成n₂+1个坐标点；

S3：离线状态下，以所述温度显示范围中的n₁+1个坐标点为目标温度，以所述环境温度范围中的n₂+1个坐标点为环境温度进行测温，将接触式电子体温计放置在所述环境温度中m分钟后，应用所述接触式电子体温计进行测温，并绘制出测量温度与所用时间的曲线；

S4：重复步骤S3，得到(n₁+1)*(n₂+1)条测量温度与所用时间的曲线；

S5：在测量温度与所用时间的曲线中标记出测量时间点t₁、t₂和t₃对应的斜率k₁、k₂和k₃，测量结束时间t_end和最终测量温度值T；

S6：应用所述斜率k₃与所述测量结束时间t_end做乘积得到第一预估值T_e1，应用T-T_e1得到补偿值训练值；

S7：重复步骤S6，得到(n₁+1)*(n₂+1)个补偿值训练数据；

S8：重复n次步骤S1～S7，得到补偿值训练数据集；

S9：以所述斜率k₁、k₂、k₃和环境温度T_am为变量，通过补偿值训练数据集，应用拟合算法得到补偿值预估模型，T_ed＝a₁*k₁+a₂*k₂+a₃*k₃+a₄*T_am；

S10：在线状态下，对人体进行测温，应用第一预估值T_e1和补偿值预估模型T_ed得到体温测量值T_me＝T_e1+T_ed。

优选地，所述Δx₁为0.5℃。

优选地，所述Δy₁为1℃。

优选地，所述30<m<40。

优选地，所述测量时间点t₁、t₂和t₃为10s、20s和30s，。

优选地，所述重复n次步骤S1～S5的数据采集策略为在不同的目标温度和环境温度下采集数据。

优选地，所述补偿值训练数据集要进行数据预处理，所述数据预处理包括，归一化、异常点剔除和数据滤波。

优选地，所述异常点剔除算法为，目标温度和环境温度相邻坐标点构成计算区域；以所述计算区域内数据点的均值为基准，偏差大于0.05℃的数据定义为异常点数据。

优选地，所述拟合算法采用偏最小二乘法。

有益效果：本发明提出的体温计快速测温算法，可以快速准确的测量出人体体温，大大改善客户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，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的附图。

图1是体温计快速测温算法的流程示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种体温计快速测温算法，包括以下步骤，

S1：将体温计温度显示范围35℃～41℃，以Δx₁为单位,划分为n₁段，并形成n₁+1个坐标点；

S2：将体温计使用环境温度范围5℃～40℃，以Δy₁为单位,划分为n₂段，并形成n₂+1个坐标点；

S3：离线状态下，以所述温度显示范围中的n₁+1个坐标点为目标温度，以所述环境温度范围中的n₂+1个坐标点为环境温度进行测温，将接触式电子体温计放置在所述环境温度中m分钟后，应用所述接触式电子体温计进行测温，并绘制出测量温度与所用时间的曲线；

S4：重复步骤S3，得到(n₁+1)*(n₂+1)条测量温度与所用时间的曲线；

S5：在测量温度与所用时间的曲线中标记出测量时间点t₁、t₂和t₃对应的斜率k₁、k₂和k₃，测量结束时间t_end和最终测量温度值T；

S6：应用所述斜率k₃与所述测量结束时间t_end做乘积得到第一预估值T_e1，应用T-T_e1得到补偿值训练值；

S7：重复步骤S6，得到(n₁+1)*(n₂+1)个补偿值训练数据；

S8：重复n次步骤S1～S7，得到补偿值训练数据集；

S9：以所述斜率k₁、k₂、k₃和环境温度T_am为变量，通过补偿值训练数据集，应用拟合算法得到补偿值预估模型，T_ed＝a₁*k₁+a₂*k₂+a₃*k₃+a₄*T_am；

S10：在线状态下，对人体进行测温，应用第一预估值T_e1和补偿值预估模型T_ed得到体温测量值T_me＝T_e1+T_ed。

根据上述方案，进一步，所述Δx₁为0.5℃。

根据上述方案，进一步，所述Δy₁为1℃。

根据上述方案，进一步，所述30<m<40。

根据上述方案，进一步，所述测量时间点t₁、t₂和t₃为10s、20s和30s，。

根据上述方案，进一步，所述重复n次步骤S1～S5的数据采集策略为在不同的目标温度和环境温度下采集数据。

根据上述方案，进一步，所述补偿值训练数据集要进行数据预处理，所述数据预处理包括，归一化、异常点剔除和数据滤波。

根据上述方案，进一步，所述异常点剔除算法为，目标温度和环境温度相邻坐标点构成计算区域；以所述计算区域内数据点的均值为基准，偏差大于0.05℃的数据定义为异常点数据。

根据上述方案，进一步，所述拟合算法采用偏最小二乘法。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。