【技術實現步驟摘要】
本專利技術提出了一種圍產期抑郁癥監測的數據處理方法和系統，屬于數據處理。
技術介紹
1、圍產期，即圍繞分娩前后的時期，是女性生命中一段特殊的生理和心理變化階段。在這一階段，孕婦不僅要面對身體上的諸多變化，還要承受心理上的壓力，這些都可能導致圍產期抑郁癥的發生。圍產期抑郁癥不僅影響孕婦的身心健康，還可能對胎兒的健康和發育產生不利影響。因此，對圍產期抑郁癥的有效監測和干預顯得尤為重要。傳統的圍產期抑郁癥監測方法主要依賴于臨床醫生的觀察和患者的自我報告，這些方法存在主觀性強、監測頻率不固定、數據采集不全面等問題，難以實現對圍產期抑郁癥的準確、實時監測。隨著信息技術和醫療技術的發展，利用先進的數據處理方法對圍產期患者的行為數據和生理數據進行采集、分析和監測，成為了一種新的、有潛力的手段。
2、然而，現有的數據處理方法在應用于圍產期抑郁癥監測時仍存在一些挑戰。一方面，圍產期患者的生理和心理狀態會隨著孕期的不同階段而發生變化，因此數據采集的頻率和內容也需要相應地調整，以適應不同階段的需求。另一方面，采集到的數據質量參差不齊，數據異常和噪聲的存在可能會影響監測結果的準確性。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種圍產期抑郁癥監測的數據處理方法和系統，用以解決上述現有技術中的數據管理及處理效率較低的問題，所采取的技術方案如下：
2、一種圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，所述圍產期抑郁癥監測的數據處理方法包括：
3、提取圍產期患者的當前孕期所處階段，根據所述圍產期患
4、按照所述數據采集頻率對圍產期患者進行數據采集，獲取所述圍產期患者的行為數據和生理數據，并對所述行為數據和生理數據進行數據質量評估和數據質量異常預警；
5、對所述圍產期患者的滿足數據質量要求的行為數據和生理數據進行分組存儲。
6、進一步地，提取圍產期患者的當前孕期所處階段，根據所述圍產期患者的當前孕期所處階段設置數據采集頻率，并在數據采集過程中對所述圍產期患者的當前孕期所處階段的數據采集頻率進行實時動態調整，包括：
7、根據預設的孕期階段劃分策略判斷當前所述圍產期患者的當前孕期所處階段；
8、根據所述圍產期患者的當前孕期所處階段設置數據采集初始頻率；
9、按照所述數據采集初始頻率對圍產期患者進行行為數據和生理數據的數據采集，并根據所述行為數據和生理數據對數據采集頻率進行動態調整。
10、進一步地，所述孕期階段劃分策略的階段周期如下：
11、孕早期階段周期包括第一孕早期階段、第二孕早期階段和第三孕早期階段，其中，所述孕早期階段為孕期0周至12周，并且，所述第一孕早期階段為孕早期階段的0周至3周；所述第二孕早期階段為孕早期階段的4周至9周；所述第三孕早期階段為孕早期階段的10周至12周；
12、孕中期階段周期包括第一孕中期階段、第二孕中期階段和、第三孕中期階段和第四孕中期階段，其中，所述孕中期階段為孕期13周至28周，并且，所述第一孕中期階段為孕中期階段的13周至16周；所述第二孕中期階段為孕中期階段的17周至20周；所述第三孕中期階段為孕中期階段的21周至25周；所述第四孕中期階段為孕中期階段的26周至28周；
13、孕晚期階段周期包括第一孕晚期階段、第二孕晚期階段和第三孕晚期階段，其中，所述孕晚期階段為孕期29周至40周，并且，所述第一孕晚期階段為孕晚期階段的29周至31周；所述第二孕晚期階段為孕晚期階段的32周至36周；所述第三孕晚期階段為孕晚期階段的37周至40周；
14、產后期階段周期包括第一產后期階段和第二產后期階段，其中，所述產后期階段包括產后0周至6周；并且，所述第一產后期階段為產后0周至4周；所述第二產后期階段為產后5周至6周。
15、進一步地，根據所述圍產期患者的當前孕期所處階段設置數據采集初始頻率，包括：
16、提取圍產期患者的當前孕期與其所述當前孕期所處階段的階段起始周的時段，作為第一時間段；
17、提取圍產期患者的當前孕期其所述當前孕期所處階段的階段結束周的時段，作為第二時間段；
18、提取基準數據采集頻率對應的數據采集時間間隔，其中，所述基準數據采集頻率對應的數據采集時間間隔取值范圍為1天-3天；
19、利用所述第一時間段和第二時間段結合基準數據采集頻率對應的數據采集時間間隔獲取數據采集初始頻率對應的數據采集時間間隔；其中，所述數據采集初始頻率對應的數據采集時間間隔通過如下公式獲取：
20、
21、其中，d表示數據采集初始頻率對應的數據采集時間間隔；b表示基準數據采集頻率對應的數據采集時間間隔；w表示孕期階段對應的重要性權重值，并且，孕早期的重要性權重值取值范圍為0.2-0.5，孕中期的重要性權重值取值范圍為0.4-0.6，孕晚期的重要性權重值取值范圍為0.8-1.0；t01表示第一時間段對應的時間長度；t02表示第二時間段對應的時間長度；
22、e表示常數，取值為2.71。
23、進一步地，按照所述數據采集初始頻率對圍產期患者進行行為數據和生理數據的數據采集，并根據所述行為數據和生理數據對數據采集頻率進行動態調整，包括：
24、按照所述數據采集初始頻率對圍產期患者進行行為數據和生理數據的數據采集；其中，所述行為數據包括睡眠時長、睡眠中斷次數和深度睡眠時長；所述生理數據包括心率數據、血壓數據、呼吸頻率和血氧飽和度；
25、利用所述睡眠時長、睡眠中斷次數和深度睡眠時長設置第一調節系數；其中，所述第一調節系數通過如下公式獲取：
26、
27、其中，k01表示第一調節系數；st表示總睡眠長度；sd表示深度睡眠時長；smax表示預設的深度睡眠時長參考值；is表示睡眠中斷次數；imax表示預設的睡眠中斷次數參考值；α01和β01表示睡眠時長數據和睡眠中斷數據對應的權重值；
28、利用所述心率數據、血壓數據、呼吸頻率和血氧飽和度設置第二調節系數；其中，所述第二調節系數通過如下公式獲取：
29、
30、其中，k02表示第二調節系數；hc、rc和sc表示心率數據、呼吸頻率和血氧飽和度對應的數值；bc表示舒張壓和收縮壓對應的差值；bx表示預設的舒張壓和收縮壓的差值參考值；hx、rx和sx表示心率數據、呼吸頻率和血氧飽和度對應的預設的參考值；
31、利用所述第一調節系數和第二調節系數對數據采集初始頻率對應的數據采集時間間隔進行調整，獲得調整后的數據采集頻率對應的數據采集時間間隔；其中，所述調整后的數據采集頻率對應的數據采集時間間隔通過如下公式獲取：
32、
33、其中，dt表示調整后的數據采集頻率對應的數據采集時間間隔；d表示數據采集初始頻率對應的數據采集時間本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，所述圍產期抑郁癥監測的數據處理方法包括：
2.根據權利要求1所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，提取圍產期患者的當前孕期所處階段，根據所述圍產期患者的當前孕期所處階段設置數據采集頻率，并在數據采集過程中對所述圍產期患者的當前孕期所處階段的數據采集頻率進行實時動態調整，包括：
3.根據權利要求2所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，所述孕期階段劃分策略的階段周期如下：
4.根據權利要求2所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，根據所述圍產期患者的當前孕期所處階段設置數據采集初始頻率，包括：
5.根據權利要求2所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，按照所述數據采集初始頻率對圍產期患者進行行為數據和生理數據的數據采集，并根據所述行為數據和生理數據對數據采集頻率進行動態調整，包括：
6.根據權利要求1所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，按照所述數據采集頻率對圍產期患者進行數據采集，獲取所述圍產期患者的行為數據和生理數
7.根據權利要求6所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，根據所述亂碼數據及其對應的數據類型和缺失數據對應數據類型的數據類型權重值進行數據質量異常判定和預警，包括：
8.根據權利要求1所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，對所述圍產期患者的滿足數據質量要求的行為數據和生理數據進行分組存儲，包括：
9.根據權利要求8所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，對所述圍產期患者的滿足數據質量要求的行為數據和生理數據進行分組存儲，還包括：
10.一種圍產期抑郁癥監測的數據處理系統，其特征在于，所述圍產期抑郁癥監測的數據處理系統包括：
...【技術特征摘要】
1.一種圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，所述圍產期抑郁癥監測的數據處理方法包括：
2.根據權利要求1所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，提取圍產期患者的當前孕期所處階段，根據所述圍產期患者的當前孕期所處階段設置數據采集頻率，并在數據采集過程中對所述圍產期患者的當前孕期所處階段的數據采集頻率進行實時動態調整，包括：
3.根據權利要求2所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，所述孕期階段劃分策略的階段周期如下：
4.根據權利要求2所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，根據所述圍產期患者的當前孕期所處階段設置數據采集初始頻率，包括：
5.根據權利要求2所述的圍產期抑郁癥監測的數據處理方法，其特征在于，按照所述數據采集初始頻率對圍產期患者進行行為數據和生理數據的數據采集，并根據所述行為數據和生理數據對數據采集頻率進行動態調整，包括：
...【專利技術屬性】
技術研發人員：李宇欣，李景景，董杰，李斯琦，裘實，
申請(專利權)人：北京健康有益科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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