买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本申请公开了一种性激素检测结果互认方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法通过获取性激素检测项目对应的检测结果数据，对检测结果数据进行连续时间关联的统计学分析，确定多个目标分群时间段，根据各目标分群时间段，对检测结果数据进行划分，获得多个检测结果数据群，根据检测结果数据，拟合获得检测结果标准曲线，根据检测结果标准曲线，对各检测结果数据群进行回归分析，确定各检测结果数据群对应的检测结果调整数据，利用检测结果调整数据进行结果互认。本申请能够提高检测结果数据的数据质量，有效利用检测结果数据，实现不同医疗平台之间的检测结果互认，提高检测结果互认的效率和准确度。本申请广泛应用于信息处理技术领域。

主权项：1.一种性激素检测结果互认方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取性激素检测项目对应的检测结果数据；根据预设的时间尺度集，对所述检测结果数据进行连续时间关联的统计学分析，确定多个目标分群时间段；根据各所述目标分群时间段，对所述检测结果数据进行划分，获得对应于各所述目标分群时间段的检测结果数据群；根据所述检测结果数据，拟合获得检测结果标准曲线；根据所述检测结果标准曲线，对各所述检测结果数据群进行回归分析，确定各所述检测结果数据群对应的检测结果调整数据，利用所述检测结果调整数据进行结果互认；所述时间尺度集包括由大到小顺序排列的多个时间尺度，所述根据预设的时间尺度集，对所述检测结果数据进行连续时间关联的统计学分析，确定多个目标分群时间段这一步骤，具体包括：根据所述检测结果数据中包含的各检测结果数据曲线，确定各所述检测结果数据曲线对应的曲线特征节点数据；获取第一时间尺度为当前时间尺度，获取各第一分群时间节点为当前分群时间节点；所述第一分群时间节点包括所述检测结果数据对应的起始时间节点和结束时间节点；根据所述当前时间尺度和各所述当前分群时间节点，对各所述检测结果数据曲线进行划分，确定多个由若干个所述检测结果数据曲线组成的曲线数据集合；对各所述曲线数据集合中包含的多个目标曲线特征点数据进行整合，获得各所述曲线数据集合对应的曲线特征点数据集；所述目标曲线特征点数据为所述曲线数据集合中所述检测结果数据曲线对应的所述曲线特征节点数据；对各所述曲线特征点数据集进行均值计算和标准差计算，获得各所述曲线特征点数据集对应的均值和标准差；将各分群时间段中相邻的所述曲线特征点数据集配对成组，获得各所述分群时间段对应若干个曲线特征数据对比组；所述分群时间段通过各所述当前分群时间节点进行确定；对各所述曲线特征数据对比组中各所述曲线特征点数据集的均值和标准差，进行对比分析，确定各所述曲线特征数据对比组对应的均值波动值和标准差波动值；当所述曲线特征数据对比组对应的所述均值波动值不在给定的第一波动阈值范围内，且所述曲线特征数据对比组对应的所述标准差波动值不在给定的第二波动阈值范围内时，将所述曲线特征数据对比组确定为目标对比组，将所述目标对比组中相邻的所述曲线特征点数据集对应的数据集划分时间节点确定为第二分群时间节点；当存在若干个所述目标对比组时，将各所述目标对比组对应的所述第二分群时间节点，添加为所述当前分群时间节点，获取第二时间尺度作为所述当前时间尺度，然后返回根据所述当前时间尺度和各所述当前分群时间节点，对各所述检测结果数据曲线进行划分，确定多个由若干个所述检测结果数据曲线组成的曲线数据集合这一步骤，直至不存在所述目标对比组；所述第二时间尺度为在所述时间尺度集中顺序排列在当前时间尺度后的时间尺度；当不存在所述目标对比组时，根据各所述当前分群时间节点，确定对应的各所述目标分群时间段；所述目标分群时间段为相邻的所述当前分群时间节点之间的时间段。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学附属第六医院 性激素检测结果互认方法、装置、电子设备及存储介质