技术领域
本发明涉及数据处理技术，尤其涉及一种数据处理方法及其装置。
背景技术
耳鸣是一种慢性病，我国15％的人口出现过耳鸣，较严重的耳鸣患者有2000多万人，患者的情绪、生活、睡眠和工作都会受到影响。
现有的耳鸣诊疗方法包括掩蔽疗法，即通过播放特定声音，来全掩蔽或部分掩蔽耳鸣声，以达到缓解耳鸣甚至使耳鸣消失的效果。现有掩蔽疗法中，常需要耳鸣治疗专家根据自身经验进行耳鸣模式的匹配选择和治疗方案的确定，对专家资源要求较高；而且，由于患者缺乏经验和背景知识，若预让患者自主感知选择耳鸣模式，需要多次反复操作，效率较低，准确性差。因此，亟需一种新型数据处理模型，以根据患者的输入数据输出与该输入数据匹配的结果，以解决上述问题。
发明内容
为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供了一种数据处理方法及其装置。
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
本发明实施例提供了一种数据处理方法，应用于终端；所述方法包括：
获取至少两个第一类数据信息，其中，第一类数据信息包含能表征同一第一检测体对应的生理特征参考参数的数据信息；
获取至少两个第二类数据信息，其中，第二类数据信息能够表征生理健康参考策略；且所述至少两个第二类数据信息与所述至少两个第一类数据信息相匹配；
对所述至少两个第一类数据信息和所述至少两个第二类数据信息进行数据处理，得到生理健康检测模型。
上述方案中，所述生理特征参考参数至少包括：检测参数；对应地，所述第一类数据信息中包含能够表征所述第一检测体对应的检测参数的第一数据；
所述方法还包括：
根据预设检测规则对所述第一检测体进行声学检测，得到第一组检测数据；所述第一组检测数据能够表征频率与声音强度之间的对应关系；
对所述第一组检测数据进行差分处理，以在所述第一组检测数据中确定出第一数据。
上述方案中，所述对所述第一组检测数据进行差分处理，以在所述第一组检测数据中确定出第一数据，包括：
通过差分处理方法，判断所述第一组检测数据中声音强度对应的频率是否满足预设规则；其中，当当前频率对应的声音强度大于前一频率对应的声音强度，且同时大于后一频率对应的声音强度，则当前频率满足所述预设规则；
根据判断结果，将所述第一组检测数据中声音强度对应的频率满足预设规则的频率作为第一数据。
上述方案中，所述生理特征参考参数至少包括：采集参数；对应地，所述第一类数据信息包含能够表征所述采集参数对应的第二数据；
所述方法还包括：
采集所述第一检测体对应的参考数据；
获取所述参考数据对应的标识信息，将所述标识信息确定为第二数据。
上述方案中，所述获取至少两个第一类数据信息，包括：
获取第一数据和第二数据；
根据所述第一数据和第二数据确定出第一类数据信息；
获取至少两个第一类数据信息。
上述方案中，所述方法还包括：
获取目标检测体对应的第一类数据信息；
根据所述生理健康检测模型，对所述目标检测体对应的第一类数据信息进行数据处理，得到与所述目标检测体对应的第二类数据信息；
输出与所述目标检测体对应的第二类数据信息。
本发明实施例还提供了一种数据处理装置，包括：
第一获取单元，用于获取至少两个第一类数据信息，其中，第一类数据信息包含能表征同一第一检测体对应的生理特征参考参数的数据信息；
第二获取单元，用于获取至少两个第二类数据信息，其中，第二类数据信息能够表征生理健康参考策略；且所述至少两个第二类数据信息与所述至少两个第一类数据信息相匹配；
处理单元，用于对所述至少两个第一类数据信息和所述至少两个第二类数据信息进行数据处理，得到生理健康检测模型。
上述方案中，所述生理特征参考参数至少包括：检测参数；对应地，所述第一类数据信息中包含能够表征所述第一检测体对应的检测参数的第一数据；所述数据处理装置还包括：
第一确定单元，用于根据预设检测规则对所述第一检测体进行声学检测，得到第一组检测数据；所述第一组检测数据能够表征频率与声音强度之间的对应关系；还用于对所述第一组检测数据进行差分处理，以在所述第一组检测数据中确定出第一数据。
上述方案中，所述第一确定单元，包括：
差分处理子单元，用于通过差分处理方法，判断所述第一组检测数据中声音强度对应的频率是否满足预设规则；其中，当当前频率对应的声音强度大于前一频率对应的声音强度，且同时大于后一频率对应的声音强度，则当前频率满足所述预设规则；
判断子单元，用于根据判断结果，将所述第一组检测数据中声音强度对应的频率满足预设规则的频率作为第一数据。
上述方案中，所述生理特征参考参数至少包括：采集参数；对应地，所述第一类数据信息包含能够表征所述采集参数对应的第二数据；所述数据处理装 置还包括：
第二确定单元，用于采集所述第一检测体对应的参考数据；还用于获取所述参考数据对应的标识信息，将所述标识信息确定为第二数据。
上述方案中，所述第一获取单元，还用于获取第一数据和第二数据；还用于根据所述第一数据和第二数据确定出第一类数据信息。
上述方案中，所述数据处理装置还包括：第三获取单元和输出单元；其中，
所述第三获取单元，用于获取目标检测体对应的第一类数据信息；
所述处理单元，还用于根据所述生理健康检测模型，对所述目标检测体对应的第一类数据信息进行数据处理，得到与所述目标检测体对应的第二类数据信息；
所述输出单元，用于输出与所述目标检测体对应的第二类数据信息。
本发明实施例所述的数据处理方法及其装置，通过获取至少两个第一类数据信息，以及获取至少两个第二类数据信息，对所述至少两个第一类数据信息和所述至少两个第二类数据信息进行数据处理，如此，得到生理健康检测模型，实现根据第一类数据信息和第二类数据信息自动生成生理健康检测模型的目的。而且，本发明实施例中，获取第一类数据信息和第二类数据信息的过程可以通过智能终端收集，减少了用户的操作过程，提升了用户体验。
附图说明
图1为本发明实施例数据处理方法的实现流程示意图；
图2为本发明实施例数据处理装置的结构示意图一；
图3为本发明实施例数据处理装置的结构示意图二；
图4为本发明实施例听力图示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本发明的特点与技术内容，下面结合附图对本发明的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本发明。
实施例
图1为本发明实施例数据处理方法的实现流程示意图一；所述方法应用于数据处理装置，所述数据处理装置可以集成于终端中，所述终端可以具体为智能手机、平板电脑、个人电脑等任意电子设备；如图1所示，所述方法包括：
步骤101：获取至少两个第一类数据信息，其中，第一类数据信息包含能表征同一第一检测体对应的生理特征参考参数的数据信息；
本实施例中，所述生理特征参考参数可以包括以下参数：检测参数和采集参数；具体地，所述检测参数可以具体为听力检测参数，所述采集参数可以具体为病史和/或病人主诉所对应的参数；对应地，所述第一类数据信息包括与所述检测参数对应的第一数据，以及与所述采集参数对应的第二数据。
这里，值得注意的是，每个第一类数据信息对应于同一检测过程中、同一第一检测体的数据。也就是说，每个第一类数据信息包含同一检测过程中，能够表征同一第一检测体对应的生理特征参考参数的数据信息。进一步地，不同的第一类数据信息可以表征同一第一检测体对应的不同检测过程中的数据信息，也可以是不同第一检测体对应的数据。
在一具体实施例中，所述生理特征参考参数至少包括：检测参数；对应地，所述第一类数据信息中包含能够表征所述第一检测体对应的检测参数的第一数据；此时，所述第一数据的确定过程具体包括：
根据预设检测规则对所述第一检测体进行声学检测，得到第一组检测数据；所述第一组检测数据能够表征频率与声音强度之间的对应关系；对所述第一组检测数据进行差分处理，以在所述第一组检测数据中确定出第一数据。
在实际应用中，当所述检测参数具体为听力检测参数时，所述第一组检测数据可以具体表征听力检测过程中频率与声音强度，如分贝数之间的对应关系图；第一数据则为所述对应关系图中的候选频率。
进一步地，所述对所述第一组检测数据进行差分处理，以在所述第一组检测数据中确定出第一数据，包括：
通过差分处理方法，判断所述第一组检测数据中声音强度对应的频率是否 满足预设规则；其中，当当前频率对应的声音强度大于前一频率对应的声音强度，且同时大于后一频率对应的声音强度，则当前频率满足所述预设规则；
根据判断结果，将所述第一组检测数据中声音强度对应的频率满足预设规则的频率作为第一数据。
在实际应用中，所述差分处理方法可以具体为：将当前频率对应的分贝数减去前一频率对应的分贝数作为第一差分值；进一步地，将后一频率对应的分贝数减去当前频率对应的分贝数据作为第二差分值，当所述第一差分值为正数，第二差分值为负数时，所述当前频率则满足所述预设规则，进一步地，将当前频率作为候选频率，也即第一数据。
在另一具体实施例中，所述生理特征参考参数至少包括：采集参数；对应地，所述第一类数据信息包含能够表征所述采集参数对应的第二数据；此时，所述第二数据的确定过程包括：采集所述第一检测体对应的参考数据；获取所述参考数据对应的标识信息，将所述标识信息确定为第二数据。
在实际应用中，为便于获取到参考数据对应的标识信息，需要预先对不同的参考数据设置不同的标识信息，使参考数据与标识信息一一对应，同时，生成参考数据与标识信息的对应关系表；这里，所述对应关系表可以存储于所述终端中，也可以存储于其他终端中，只要所述终端能够获取到该对应关系表，并通过该对应关系表确定出参考数据对应的标识信息即可。所述参考数据可以具体为脑梗、高血压等；所述标识信息可以具体为数字，如1、2等。
在一具体应用中，所述采集参数可以既包括病史也包括患者主诉；此时，所述第二数据可以具体包括第一子数据和第二子数据；所述第一子数据用于表征第一检测体的病史对应的标识信息；所述第二子数据用于表征第一检测体的主诉对应的标识信息。这里，在实际应用中，所述第二数据中的数据个数可以根据实际需求而任意设置，本实施例中不做限制。
这里，当所述生理特征参考参数包括检测参数和采集参数时，所述第一类数据信息则包括第一数据和第二数据；具体地，步骤101中的所述获取至少两个第一类数据信息，包括：获取第一数据和第二数据；根据所述第一数据和第 二数据确定出第一类数据信息；获取至少两个第一类数据信息。如此，确定出第一类数据信息，为进一步建立生理健康检测模型奠定了数据基础。
步骤102：获取至少两个第二类数据信息，其中，第二类数据信息能够表征生理健康参考策略；且所述至少两个第二类数据信息与所述至少两个第一类数据信息相匹配；
本实施例中，所述第二类数据信息为与所述第一类数据信息相匹配的数据信息，具体地，当所述第一类数据信息包含表征第一检测体对应的检测参数的第一数据，以及包括表征所述第一检测体对应的采集参数的第二数据，此时，所述第二类数据信息则可以具体表征与所述第一数据和第二数据对应的生理健康参考策略；也就是说，所述第二类数据信息所表征的生理健康参考策略为根据所述第一数据和第二数据确定出的参考策略。
步骤103：对所述至少两个第一类数据信息和所述至少两个第二类数据信息进行数据处理，得到生理健康检测模型。
在一具体实施例中，当根据步骤101至103的过程自动生成生理健康检测模型后，可以根据生理健康检测模型对目标检测体进行检测，以输出与所述目标检测体对应的第一类数据信息相匹配的第二类数据信息，如此，实现根据数据模型进行健康检测的目的；具体地，
获取目标检测体对应的第一类数据信息；
根据所述生理健康检测模型，对所述目标检测体对应的第一类数据信息进行数据处理，得到与所述目标检测体对应的第二类数据信息；
输出与所述目标检测体对应的第二类数据信息。
在实际应用中，步骤103可以采用支持向量机(SVM，Support Vector Machine)算法确定出生理健康检测模型，无需用户接入。
本发明实施例所述的数据处理方法，通过获取至少两个第一类数据信息，以及获取至少两个第二类数据信息，对所述至少两个第一类数据信息和所述至少两个第二类数据信息进行数据处理，如此，得到生理健康检测模型，实现根据第一类数据信息和第二类数据信息自动生成生理健康检测模型的目的。而且， 本发明实施例中，获取第一类数据信息和第二类数据信息的过程可以通过智能终端收集，减少了用户的操作过程，提升了用户体验。
另外，当确定出生理健康检测模型后，本发明实施例还可以利用该生理健康检测模型为不同的目标检测体确定出与目标检测体的第一类数据信息相匹配的第二类数据信息，此过程为自动确定过程，无需用户接入，也无需参考用户的经验；而且，由于在实际应用中，确定生理健康检测模型的过程是大数据处理过程，因此，与参考用户经验确定第二类数据信息的过程相比，利用该生理健康检测模型确定出的第二类数据信息的精确度更高，更能满足用户需求，进一步提升了用户体验。
为实现上述方法，本发明实施例还提供了一种数据处理装置，如图2所示，所述数据处理装置包括：
第一获取单元211，用于获取至少两个第一类数据信息，其中，第一类数据信息包含能表征同一第一检测体对应的生理特征参考参数的数据信息；
第二获取单元212，用于获取至少两个第二类数据信息，其中，第二类数据信息能够表征生理健康参考策略；且所述至少两个第二类数据信息与所述至少两个第一类数据信息相匹配；
处理单元213，用于对所述至少两个第一类数据信息和所述至少两个第二类数据信息进行数据处理，得到生理健康检测模型。
上述方案中，所述生理特征参考参数至少包括：检测参数；对应地，所述第一类数据信息中包含能够表征所述第一检测体对应的检测参数的第一数据；所述数据处理装置还包括：
第一确定单元，用于根据预设检测规则对所述第一检测体进行声学检测，得到第一组检测数据；所述第一组检测数据能够表征频率与声音强度之间的对应关系；还用于对所述第一组检测数据进行差分处理，以在所述第一组检测数据中确定出第一数据。
上述方案中，所述第一确定单元，包括：
差分处理子单元，用于通过差分处理方法，判断所述第一组检测数据中声 音强度对应的频率是否满足预设规则；其中，当当前频率对应的声音强度大于前一频率对应的声音强度，且同时大于后一频率对应的声音强度，则当前频率满足所述预设规则；
判断子单元，用于根据判断结果，将所述第一组检测数据中声音强度对应的频率满足预设规则的频率作为第一数据。
上述方案中，所述生理特征参考参数至少包括：采集参数；对应地，所述第一类数据信息包含能够表征所述采集参数对应的第二数据；所述数据处理装置还包括：
第二确定单元，用于采集所述第一检测体对应的参考数据；还用于获取所述参考数据对应的标识信息，将所述标识信息确定为第二数据。
上述方案中，所述第一获取单元，还用于获取第一数据和第二数据；还用于根据所述第一数据和第二数据确定出第一类数据信息。
上述方案中，所述数据处理装置还包括：第三获取单元和输出单元；其中，
所述第三获取单元，用于获取目标检测体对应的第一类数据信息；
所述处理单元，还用于根据所述生理健康检测模型，对所述目标检测体对应的第一类数据信息进行数据处理，得到与所述目标检测体对应的第二类数据信息；
所述输出单元，用于输出与所述目标检测体对应的第二类数据信息。
本领域技术人员应当理解，本发明实施例的数据处理装置中各处理单元的功能，可参照前述数据处理方法的相关描述而理解。
在实际应用中，所述数据处理装置中单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，以下应用场景中给出了另外一种划分方式。
为进一步详细说明书以上所述的数据处理方法，本实施例中给出了一具体应用场景，在该具体应用场景中包括两个过程，即建模过程和耳鸣掩蔽治疗方案生成过程；
为说明该应用场景，本实施例还提供了一个匹配该应用场景的数据处理装置；如图3所述，该数据处理装置包括：数据采集模块、预处理模块和模型建立模块；其中，
所述数据采集模块，用于采集大量患者的病史、主诉、听力图和耳鸣掩蔽治疗方案所对应的数据；具体地，所述数据采集模块包括：病史采集子模块、主诉采集子模块、听力图采集子模块、耳鸣掩蔽治疗方案采集子模块；
所述预处理模块，用于对所述数据采集模块采集到的大量数据进行预处理；具体地，所述预处理模块包括：病史预处理子模块、主诉预处理子模块、听力图预处理模块、耳鸣掩蔽治疗方案预处理子模块；
所述模型建立模块，用于根据所述预处理模块输出的预处理数据，利用SVM算法智能生成耳鸣掩蔽治疗方案模型。
第一步，数据采集，具体地，
所述病史采集子模块，用于采集患者的病史，如：脑供血不足、脑梗、高血压、糖尿病、颈椎病等；
所述主诉采集子模块，用于采集患者的耳鸣主诉，如：蝉鸣、嗡嗡、尖锐、低沉等；
所述听力图采集子模块，用于采集患者的听力图，例如采集频率为125、250、500、750、1k、1.5k、2k、3k、4k、6k、8k所对应的分贝数，得到听力图，如图4所示；
所述耳鸣掩蔽治疗方案采集子模块，用于采集患者的耳鸣掩蔽治疗方案，如耳鸣掩蔽治疗的主频率。
第二步，预处理，具体地，
所述病史预处理子模块，用户获取将病史映射为对应的标识，即生成病史标识，如数字，具体地：脑供血不足对应11、脑梗对应12、高血压对应13、糖尿病对应14、颈椎病对应15；
所述主诉预处理子模块，用于将主诉映射为对应的标识，即生成主诉标识，如数字，具体地：蝉鸣对应21、嗡嗡对应22、尖锐对应23、低沉对应24；
所述听力图预处理子模块，用于对听力图中各个频率对应的分贝数进行差分处理，具体地，将当前频率对应的分贝数减去前一频率对应的分贝数作为第一差分值；将后一频率对应的分贝数减去当前频率对应的分贝数据作为第二差分值，当所述第一差分值为正数，第二差分值为负数时，所述当前频率作为候选频率，如图4所示，频率4K即为候选频率；若不存在满足上述条件的候选频率，则将差分值最大的当前频率作为候选频率；所述候选频率即为所述听力图预处理子模块处理后的数据；
所述耳鸣掩蔽治疗方案预处理子模块，用于确定耳鸣掩蔽治疗方案所对应的主频率。
第三步，模型建立，具体地，
所述模型建立模块，用于利用所述预处理模块经预处理后输出的大量患者所对应的数据，使用SVM算法，建立患者病史、主诉、听力图和耳鸣掩蔽治疗方案之间的关系模型；其中，病史标识、主诉标识、听力图的候选频率作为输入属性，耳鸣掩蔽治疗方案所对应的主频率作为输出属性。
在实际应用中，所述模型建立模块可以具体包括：模型建立子模块和预测子模块；其中，所述模型建立子模块用于建立患者病史、主诉、听力图和耳鸣掩蔽治疗方案之间的关系模型；所述预测子模块，用于根据输入的目标患者病史、主诉、听力图确定出并输出与所述目标患者匹配的耳鸣掩蔽治疗方案。
在实际应用中，所述数据采集模块、预处理模块和模型建立模块均可以在智能终端中实现，也就是说，所述数据处理装置在智能终端中实现。
本实施例中，通过数据处理装置收集患者病史、主诉、听力图及耳鸣掩蔽治疗方案，并对其进行预处理，尤其是对听力图各频率的分贝数进行差分处理，实现根据病史、主诉、听力图及耳鸣掩蔽治疗方案自动生成患者病史、主诉、听力图和耳鸣掩蔽治疗方案之间的关系模型的目的。同时将病史标识、主诉标识、听力图的候选频率作为输入属性，将耳鸣掩蔽治疗方案所对应的主频率作为输出属性，实现了利用该关系模型自动生成耳鸣掩蔽治疗方案的目的，实现对医生资源的解放，提高了效率。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明实施例的实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明实施例原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明实施例的保护范围。