[发明专利]基于人体成分分析装置的健康指数评估方法和系统在审

专利信息
申请号: 201711181807.X 申请日: 2017-11-23
公开(公告)号: CN107785080A 公开(公告)日: 2018-03-09
发明(设计)人: 林伟华;文磊;李刚;周超前;陈兵 申请(专利权)人: 杭州变啦网络科技有限公司
主分类号: G16H50/30 分类号: G16H50/30
代理公司: 杭州知通专利代理事务所(普通合伙)33221 代理人: 朱林军
地址: 310021 浙江省杭州市江干区杭州经*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 基于 人体 成分 分析 装置 健康 指数 评估 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及人体成分分析装置技术领域,尤其涉及一种基于人体成分分析装置的健康指数评估方法和系统。

背景技术

人体每天都需要从膳食中获取各种营养物质,来维持其生存、健康和社会生活。人们可以通过人体成分分析装置测量的人体成分健康指数来了解人体的健康状况,以降低身体状况的健康风险。人体成分分析装置广泛应用于医院、健身房、美容院以及家庭中。

现有体成分分析装置的健康指数通常只是基于单一标准评估健康指数,比如,基于体脂率与某个标准值的接近程度来评估。但是在该方法中,只是基于单一标准评估健康指数,具有数据局限性,单一标准的数据波动直接影响评估结果,导致了健康指数评估不准确。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于人体成分分析装置的健康指数评估方法和系统,综合身高体重指数评估模型和体脂率评估模型对被测用户的当前身高体重指数信息和当前体脂率信息分别进行评估,不仅克服了单一指标评估的局限性,而且利用线性回归算法构建的评估模型提高评估结果的准确性。

本发明提供了一种基于人体成分分析装置的健康指数评估方法,包括以下步骤;

获取人体的健康参数信息和人体成分分析装置中的历史身高体重指数信息,根据所述健康参数信息和历史身高体重指数信息利用线性回归算法构建身高体重指数评估模型;

获取人体成分分析装置中被测用户的当前身高体重指数信息和当前体脂率信息;根据所述身高体重指数评估模型对所述当前身高体重指数信息进行评估,得到身高体重健康指数;

根据预设的体脂率评估模型对所述当前体脂率信息进行评估,得到体脂率健康指数;

将所述身高体重健康指数和体脂率健康指数代入预设的健康指数模型中,生成表征被测用户身体健康状况的健康指数评估信息。

作为一种可实施方式,所述根据所述健康参数信息和历史身高体重指数信息利用线性回归算法构建身高体重指数评估模型,包括以下步骤;

将所述历史身高体重指数信息与所述健康参数信息的最佳身高体重指数进行比较判断;

若所述历史身高体重指数信息小于等于所述最佳身高体重指数,则根据所述历史身高体重指数信息和所述健康参数信息利用线性回归算法构建第一身高体重指数评估模型;

若所述历史身高体重指数信息大于所述最佳身高体重指数,则根据所述历史身高体重指数信息和所述健康参数信息利用线性回归算法构建第二身高体重指数评估模型;

将所述第一身高体重指数评估模型和第二身高体重指数评估模型合并得到身高体重健康指数评估模型。

作为一种可实施方式,还包括以下步骤;

在将所述历史身高体重指数信息与所述健康参数信息的最佳身高体重指数进行比较判断之前,根据所述健康参数信息的最低身高体重指数和最高身高体重指数对所述历史身高体重指数信息进行筛选处理。

作为一种可实施方式,还包括以下步骤;

在根据预设的体脂率评估模型对所述当前体脂率信息进行评估之前,获取人体成分分析装置中的历史体脂率信息,将所述历史体脂率信息与所述健康参数信息的最佳体脂率和肥胖体脂率进行比较判断;

若所述历史体脂率信息小于等于所述最佳体脂率,则根据所述历史体脂率信息和所述健康参数信息利用线性回归算法构建第一体脂率评估模型;

若所述历史体脂率信息大于所述最佳体脂率且小于等于所述肥胖体脂率,则根据所述历史体脂率信息和所述健康参数信息利用线性回归算法构建第二体脂率评估模型;

若所述历史体脂率信息大于所述肥胖体脂率,则根据所述历史体脂率信息和所述健康参数信息利用线性回归算法构建第三体脂率评估模型;

将所述第一体脂率评估模型、第二体脂率评估模型以及第三体脂率评估模型合并得到体脂率评估模型。

作为一种可实施方式,还包括以下步骤;

在获取人体成分分析装置中的历史体脂率信息之后,获取与所述历史体脂率信息的对应的身份信息;根据所述身份信息对所述历史体脂率信息进行分类处理,得到男性历史体脂率信息和女性历史体脂率信息。

相应的,本发明还提供一种基于人体成分分析装置的健康指数评估系统,包括身高体重指数评估模型构建模块、第一评估模块、第二评估模块以及健康指数评估模块;

所述身高体重指数评估模型构建模块,用于获取人体的健康参数信息和人体成分分析装置中的历史身高体重指数信息,根据所述健康参数信息和历史身高体重指数信息利用线性回归算法构建身高体重指数评估模型;

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