【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出了一种围产期抑郁症监测的数据处理方法和系统，属于数据处理。
技术介绍
1、围产期，即围绕分娩前后的时期，是女性生命中一段特殊的生理和心理变化阶段。在这一阶段，孕妇不仅要面对身体上的诸多变化，还要承受心理上的压力，这些都可能导致围产期抑郁症的发生。围产期抑郁症不仅影响孕妇的身心健康，还可能对胎儿的健康和发育产生不利影响。因此，对围产期抑郁症的有效监测和干预显得尤为重要。传统的围产期抑郁症监测方法主要依赖于临床医生的观察和患者的自我报告，这些方法存在主观性强、监测频率不固定、数据采集不全面等问题，难以实现对围产期抑郁症的准确、实时监测。随着信息技术和医疗技术的发展，利用先进的数据处理方法对围产期患者的行为数据和生理数据进行采集、分析和监测，成为了一种新的、有潜力的手段。
2、然而，现有的数据处理方法在应用于围产期抑郁症监测时仍存在一些挑战。一方面，围产期患者的生理和心理状态会随着孕期的不同阶段而发生变化，因此数据采集的频率和内容也需要相应地调整，以适应不同阶段的需求。另一方面，采集到的数据质量参差不齐，数据异常和噪声的存在可能会影响监测结果的准确性。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种围产期抑郁症监测的数据处理方法和系统，用以解决上述现有技术中的数据管理及处理效率较低的问题，所采取的技术方案如下：
2、一种围产期抑郁症监测的数据处理方法，所述围产期抑郁症监测的数据处理方法包括：
3、提取围产期患者的当前孕期所处阶段，根据所述围产期患
4、按照所述数据采集频率对围产期患者进行数据采集，获取所述围产期患者的行为数据和生理数据，并对所述行为数据和生理数据进行数据质量评估和数据质量异常预警；
5、对所述围产期患者的满足数据质量要求的行为数据和生理数据进行分组存储。
6、进一步地，提取围产期患者的当前孕期所处阶段，根据所述围产期患者的当前孕期所处阶段设置数据采集频率，并在数据采集过程中对所述围产期患者的当前孕期所处阶段的数据采集频率进行实时动态调整，包括：
7、根据预设的孕期阶段划分策略判断当前所述围产期患者的当前孕期所处阶段；
8、根据所述围产期患者的当前孕期所处阶段设置数据采集初始频率；
9、按照所述数据采集初始频率对围产期患者进行行为数据和生理数据的数据采集，并根据所述行为数据和生理数据对数据采集频率进行动态调整。
10、进一步地，所述孕期阶段划分策略的阶段周期如下：
11、孕早期阶段周期包括第一孕早期阶段、第二孕早期阶段和第三孕早期阶段，其中，所述孕早期阶段为孕期0周至12周，并且，所述第一孕早期阶段为孕早期阶段的0周至3周；所述第二孕早期阶段为孕早期阶段的4周至9周；所述第三孕早期阶段为孕早期阶段的10周至12周；
12、孕中期阶段周期包括第一孕中期阶段、第二孕中期阶段和、第三孕中期阶段和第四孕中期阶段，其中，所述孕中期阶段为孕期13周至28周，并且，所述第一孕中期阶段为孕中期阶段的13周至16周；所述第二孕中期阶段为孕中期阶段的17周至20周；所述第三孕中期阶段为孕中期阶段的21周至25周；所述第四孕中期阶段为孕中期阶段的26周至28周；
13、孕晚期阶段周期包括第一孕晚期阶段、第二孕晚期阶段和第三孕晚期阶段，其中，所述孕晚期阶段为孕期29周至40周，并且，所述第一孕晚期阶段为孕晚期阶段的29周至31周；所述第二孕晚期阶段为孕晚期阶段的32周至36周；所述第三孕晚期阶段为孕晚期阶段的37周至40周；
14、产后期阶段周期包括第一产后期阶段和第二产后期阶段，其中，所述产后期阶段包括产后0周至6周；并且，所述第一产后期阶段为产后0周至4周；所述第二产后期阶段为产后5周至6周。
15、进一步地，根据所述围产期患者的当前孕期所处阶段设置数据采集初始频率，包括：
16、提取围产期患者的当前孕期与其所述当前孕期所处阶段的阶段起始周的时段，作为第一时间段；
17、提取围产期患者的当前孕期其所述当前孕期所处阶段的阶段结束周的时段，作为第二时间段；
18、提取基准数据采集频率对应的数据采集时间间隔，其中，所述基准数据采集频率对应的数据采集时间间隔取值范围为1天-3天；
19、利用所述第一时间段和第二时间段结合基准数据采集频率对应的数据采集时间间隔获取数据采集初始频率对应的数据采集时间间隔；其中，所述数据采集初始频率对应的数据采集时间间隔通过如下公式获取：
20、
21、其中，d表示数据采集初始频率对应的数据采集时间间隔；b表示基准数据采集频率对应的数据采集时间间隔；w表示孕期阶段对应的重要性权重值，并且，孕早期的重要性权重值取值范围为0.2-0.5，孕中期的重要性权重值取值范围为0.4-0.6，孕晚期的重要性权重值取值范围为0.8-1.0；t01表示第一时间段对应的时间长度；t02表示第二时间段对应的时间长度；
22、e表示常数，取值为2.71。
23、进一步地，按照所述数据采集初始频率对围产期患者进行行为数据和生理数据的数据采集，并根据所述行为数据和生理数据对数据采集频率进行动态调整，包括：
24、按照所述数据采集初始频率对围产期患者进行行为数据和生理数据的数据采集；其中，所述行为数据包括睡眠时长、睡眠中断次数和深度睡眠时长；所述生理数据包括心率数据、血压数据、呼吸频率和血氧饱和度；
25、利用所述睡眠时长、睡眠中断次数和深度睡眠时长设置第一调节系数；其中，所述第一调节系数通过如下公式获取：
26、
27、其中，k01表示第一调节系数；st表示总睡眠长度；sd表示深度睡眠时长；smax表示预设的深度睡眠时长参考值；is表示睡眠中断次数；imax表示预设的睡眠中断次数参考值；α01和β01表示睡眠时长数据和睡眠中断数据对应的权重值；
28、利用所述心率数据、血压数据、呼吸频率和血氧饱和度设置第二调节系数；其中，所述第二调节系数通过如下公式获取：
29、
30、其中，k02表示第二调节系数；hc、rc和sc表示心率数据、呼吸频率和血氧饱和度对应的数值；bc表示舒张压和收缩压对应的差值；bx表示预设的舒张压和收缩压的差值参考值；hx、rx和sx表示心率数据、呼吸频率和血氧饱和度对应的预设的参考值；
31、利用所述第一调节系数和第二调节系数对数据采集初始频率对应的数据采集时间间隔进行调整，获得调整后的数据采集频率对应的数据采集时间间隔；其中，所述调整后的数据采集频率对应的数据采集时间间隔通过如下公式获取：
32、
33、其中，dt表示调整后的数据采集频率对应的数据采集时间间隔；d表示数据采集初始频率对应的数据采集时间本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，所述围产期抑郁症监测的数据处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，提取围产期患者的当前孕期所处阶段，根据所述围产期患者的当前孕期所处阶段设置数据采集频率，并在数据采集过程中对所述围产期患者的当前孕期所处阶段的数据采集频率进行实时动态调整，包括：
3.根据权利要求2所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，所述孕期阶段划分策略的阶段周期如下：
4.根据权利要求2所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，根据所述围产期患者的当前孕期所处阶段设置数据采集初始频率，包括：
5.根据权利要求2所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，按照所述数据采集初始频率对围产期患者进行行为数据和生理数据的数据采集，并根据所述行为数据和生理数据对数据采集频率进行动态调整，包括：
6.根据权利要求1所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，按照所述数据采集频率对围产期患者进行数据采集，获取所述围产期患者的行为数据和生理数
7.根据权利要求6所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，根据所述乱码数据及其对应的数据类型和缺失数据对应数据类型的数据类型权重值进行数据质量异常判定和预警，包括：
8.根据权利要求1所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，对所述围产期患者的满足数据质量要求的行为数据和生理数据进行分组存储，包括：
9.根据权利要求8所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，对所述围产期患者的满足数据质量要求的行为数据和生理数据进行分组存储，还包括：
10.一种围产期抑郁症监测的数据处理系统，其特征在于，所述围产期抑郁症监测的数据处理系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，所述围产期抑郁症监测的数据处理方法包括：
2.根据权利要求1所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，提取围产期患者的当前孕期所处阶段，根据所述围产期患者的当前孕期所处阶段设置数据采集频率，并在数据采集过程中对所述围产期患者的当前孕期所处阶段的数据采集频率进行实时动态调整，包括：
3.根据权利要求2所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，所述孕期阶段划分策略的阶段周期如下：
4.根据权利要求2所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，根据所述围产期患者的当前孕期所处阶段设置数据采集初始频率，包括：
5.根据权利要求2所述的围产期抑郁症监测的数据处理方法，其特征在于，按照所述数据采集初始频率对围产期患者进行行为数据和生理数据的数据采集，并根据所述行为数据和生理数据对数据采集频率进行动态调整，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：李宇欣，李景景，董杰，李斯琦，裘实，
申请(专利权)人：北京健康有益科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。