[发明专利]基于生物电阻抗的人体成分计算方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种基于生物电阻抗的人体成分计算方法、装置、计算机设备和存储介质，首先进行特征参数选取；然后进行体成分训练，包括：（1）建立训练样本数据库；（2）取临时样本，建立数学模型；（3）采用偏最小二乘法训练数学模型，解决基于特征参数之间存在多重相关性的问题；最后，将待检测样本输入训练好的体成分数学模型，通过分析计算得到人体成分。本发明能够准确找到影响体成分的影响因子，避免将不必要的身体特征参数纳入体成分计算或者溜掉重要的身体特征参数。偏最小二乘算法的使用，能够避免自变量之间的多重相关性，并且在样本量小的情况下也能完成计算，计算精度比多元线性回归高。

技术领域

本发明涉及一种应用于人体成分分析仪的人体成分计算方法、装置、计算机设备和存储介质，属于人体成分检测技术领域。

背景技术

随着人民生活水平的提高，肥胖问题已经越来越严重。人们也逐渐意识到肥胖的危害，更关心身体脂肪，蛋白质，肌肉等人体成分是否在健康的范围内。因此，准确、简单、快速的测量人体成分方法就十分必要，能帮助测量者检测自身的健康状况。

几十年来，不少国家专家学者采用了很多方法，研制了很多人体成分分析设备，用于测量人体成分。主要方法有：水下称重法，空气替代法，皮褶法，人体参数法，生物电阻抗法，近红外线吸收法，双能X射线，磁共振法，CT，超声波，钾同位素测定法，同位素稀释法等。其中，空气置换法，同位素稀释法，钾同位素测定法，双能X射线法，CT，磁共振设备费用极高，测量费用高，不适合频繁测量。水下称重法，超声波法，红外线操作难度也大。而生物电阻抗法具有操作简单，准确，无创伤，费用低，成为体成分测量的首选方法。

国内外基于生物电阻抗分析人体成分分析方法大都是多元线性回归方法。例如专利号为CN201711341403.2，专利名称为《应用于人体成分秤的人体成分算法模型构建方法》的发明专利采用的多元线性回归方法，这种方法首先要对研究对象有充分了解，得到跟因变量相关的所有参数，参数间还存在耦合性；同时为了降低测量的偶然误差，提高预测精度和泛化能力，需要大量的训练样本，进行分析；而且回归方程固化在软件中，很难根据实际情况进行调整，人群适用性较差。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，针对现有技术中采用多元线性回归预测方法进行人体成分分析时，由于人体成分的影响因素错综复杂，因素之间存在相关性，造成测量精度不够的问题，提出一种基于生物电阻抗的人体成分计算方法、装置、计算机设备和存储介质。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案，包括：

本发明提出一种基于生物电阻抗的人体成分计算方法，包括以下步骤：

步骤1、特征参数选取；将人体水分，瘦体，蛋白质，肌肉的相关特征参数作为体成分计算模型中的影响因子，特征参数分别是：电阻抗，体重，身高、年龄、性别和节段相位角；

步骤2、体成分训练，具体包括：

(2.1)、建立训练样本数据库，数据库中的每个训练样本包含自变量和因变量；

(2.2)、选取临时样本，建立数学模型；

(2.3)、采用偏最小二乘法训练数学模型，根据非线性问题建模的线性化思想，解决基于特征参数之间存在多重相关性的问题，建立体成分数学模型；

步骤3、将待检测样本输入训练好的体成分数学模型，通过分析计算得到人体成分。