本解决方案涉及体温数据处理技术领域，特别涉及一种体温监测筛查方法及系统。
背景技术：
体温，通常指人体内部的温度、机体深部的平均温度。在生物学上是指细胞外液的温度，一般为37度，正常人腋下温度为36.2～37.2度，测量方法有口测法、腋测法及肛测法。口腔温度比腋下高0.2～0.4度，直肠温度又比口腔温度高0.3～0.5度。
人体的温度是相对恒定的，正常人在24小时内体温略有波动，一般相差不超过1度。生理状态下，早晨体温略低，下午略高。运动、进食后、妇女月经期前或妊娠期体温稍高，而老年人体温偏低。体温高于正常称为发热，37.3～38摄氏度为低热，38.1～39摄氏度为中度发热，39.1～41摄氏度为高热，41摄氏度以上为超高热。人体温度相对恒定是维持人体正常生命活动的重要条件之一，如体温高于41摄氏度或低于25摄氏度时将严重影响各系统(特别是神经系统)的机能活动，甚至危害生命。机体的产热和散热，是受神经中枢调节的，很多疾病都可使体温正常调节机能发生障碍而使体温发生变化。
睡眠障碍通常由焦虑、心理因素、缺乏良好的睡眠环境、躯体病痛、各种精神疾病等引起。国外的一项调查显示，50%-60%的成年人患有不同程度的睡眠障碍。睡眠障碍的主要症状是失眠，而现有技术通常靠药物来解决睡眠障碍的问题，对人体产生副作用及依赖性。
技术实现要素：
本发明的目的在于提供一种体温监测筛查方法及系统，以解决现有技术只通过药物来解决睡眠障碍的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种体温监测筛查方法，包括：
连续测量体温，获得体温数据曲线，所述测量时间为晚上21:00至早上8:00;
对所述体温数据曲线进行去噪，获得去噪后的体温数据曲线;
监测所述去噪后的体温数据曲线，判断所述体温最低点的对应时间，若所述体温最低点的对应时间在早上6:00至8:00则被筛查出，若所述体温最低点的对应时间在早上4:00至6:00则不被筛查出。
进一步的，在所述的体温监测筛查方法中，通过一穿戴式体温计连续测量体温。
进一步的，在所述的体温监测筛查方法中，对所述体温数据进行去噪获得去噪后的体温数据的步骤包括：
将所述体温曲线分割成若干段小曲线;
分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪;
将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。
进一步的，在所述的体温监测筛查方法中，还包括步骤：监测所述去噪后的体温数据曲线，判断所述测量时间晚上21:00至凌晨2:00入睡是否正常，若正常则不被筛查出，若困难则被筛查出。
相应的，本发明还提供一种体温监测筛查系统，包括：
测量模块，用于连续测量体温，获得体温数据曲线，所述测量时间为晚上21:00至早上8:00;
去噪模块，用于对所述体温数据曲线进行去噪，获得去噪后的体温数据曲线;
第一监测筛查模块，用于监测所述去噪后的体温数据曲线，判断所述体温最低点的对应时间，若所述体温最低点的对应时间在早上6:00至8:00则被筛查出，若所述体温最低点的对应时间在早上4:00至6:00则不被筛查出。
进一步的，在所述的体温监测筛查系统中，在测量模块中，通过一穿戴式体温计连续测量体温。
进一步的，在所述的体温监测筛查系统中，所述去噪模块包括：
分割模块，用于将所述体温曲线分割成若干段小曲线;
分析去噪模块，用于分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪;
整合模块，用于将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。
进一步的，在所述的体温监测筛查系统中，还包括第二监测筛查模块，用于监测所述去噪后的体温数据曲线，判断所述测量时间晚上21:00至凌晨2:00入睡是否正常，若正常则不被筛查出，若困难则被筛查出。
本发明提供的体温监测筛查方法及系统，具有以下有益效果：本发明通过连续测量人体体温，寻找人体体温最低点及其对应时间的方法来判定是否被筛查出，以此来判定是否具有睡眠障碍。
附图说明
图1是本发明实施例的体温监测筛查方法流程图;
图2是本发明实施例的体温监测筛查系统结构图。
具体实施方式
以下结合附图和具体实施例对本发明提出的体温监测筛查方法及系统作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比例，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
昼夜失调性睡眠障碍是由于人体自身昼夜节律紊乱或与外界昼夜节律不符而发生的睡眠障碍。研究发现，人的体温有昼夜节律性，一般傍晚或夜间达到高峰，清晨达到最低点，睡眠就发生在核心体温变化曲线的下降支，并在最低点后两个小时结束。
请参考图1，其是本发明实施例的体温监测筛查方法流程图。
如图1所示，本发明提供一种体温监测筛查方法，包括：步骤一：连续测量体温，获得体温数据曲线，所述测量时间为晚上21:00至早上8:00;
在该步骤中，通过一穿戴式体温计连续测量体温，如TM Holter体温计，通过胶带粘贴在腋下，连续一整晚测量体温。
步骤二：对所述体温数据曲线进行去噪，获得去噪后的体温数据曲线;
在该步骤中，具体包括步骤：
将所述体温曲线分割成若干段小曲线;
分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪;
将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。
步骤三：监测所述去噪后的体温数据曲线，判断所述体温最低点的对应时间;具体分以下两种情况：
情况一：若所述体温最低点的对应时间在早上6:00至8:00则被筛查出，进一步来说，若测量时间晚上21:00至凌晨2:00入睡困难也同样被筛查出，基此认为该种情况为具有睡眠障碍。
情况二：若所述体温最低点的对应时间在早上4:00至6:00则不被筛查出，进一步来说，若测量时间晚上21:00至凌晨2:00入睡正常也同样进一步来说，若测量时间晚上21:00至凌晨2:00入睡困难也同样被筛查出，基此认为该种情况为不具有睡眠障碍。
相应的，请参考图2，其是本发明实施例的体温监测筛查系统结构图。本发明提供一种体温监测筛查系统，包括：测量模块21、去噪模块22、第一监测筛查模块23和第二监测筛查模块24，其中，
所述测量模块21，用于连续测量体温，获得体温数据曲线，所述测量时间为晚上21:00至早上8:00;
在所述测量模块21中，通过一穿戴式体温计连续测量体温，如TM Holter体温计，通过胶带粘贴在腋下，连续一整晚测量体温。
所述去噪模块22，用于对所述体温数据曲线进行去噪，获得去噪后的体温数据曲线;
具体的，所述去噪模块22包括：
分割模块221，用于将所述体温曲线分割成若干段小曲线;
分析去噪模块222，用于分析每段小曲线中产生噪音的因素，并根据产生噪音的因素使用相对应的方法对该段小曲线进行去噪;
整合模块223，用于将去噪后的小曲线整合为完整连续的体温曲线。
所述第一监测筛查模块23，用于监测所述去噪后的体温数据曲线，判断所 述体温最低点的对应时间，若所述体温最低点的对应时间在早上6:00至8:00则被筛查出，若所述体温最低点的对应时间在早上4:00至6:00则不被筛查出。
所述第二监测筛查模块24，用于监测所述去噪后的体温数据曲线，判断所述测量时间晚上21:00至凌晨2:00入睡是否正常，若正常则不被筛查出，若困难则被筛查出。
综上所述，本发明通过连续测量人体体温，寻找人体体温最低点及其对应时间的方法来判定是否被筛查出，以此来判定是否具有睡眠障碍。
综上所述，本发明更准确地找出了每日体温最低点，有利于后续数据分析。上述描述仅是对本发明较佳实施例的描述，并非对本发明范围的任何限定，本发明领域的普通技术人员根据上述揭示内容做的任何变更、修饰，均属于权利要求书的保护范围。
