浙江大学医学院附属妇产科医院（浙江省妇女医院、浙江省妇女保健院）

本发明涉及生理数据处理技术领域，公开了基于可穿戴设备的排卵期识别方法及系统，该方法包括：通过可穿戴设备获取用户在预设时间内的生理数据；基于睡眠分期数据从体表温度和光电容积脉搏波信号中提取用户在静息状态下的体温时序变化特征和心率变异性特征；基于血氧饱和度、心率数据和体动数据，分别对体温时序变化特征和心率变异性特征进行数据筛选，得到有效静息状态体温时序变化特征和有效静息状态心率变异性特征；对有效静息状态体温时序变化特征和有效静息状态心率变异性特征进行排卵期识别，得到当前周期的排卵识别结果。本发明提升了排卵期识别的抗干扰能力和精确性。

本发明涉及生理数据处理技术领域，公开了一种基于多模态数据的卵巢功能预测方法及设备，本方法包括通过可穿戴设备采集用户的生理时序数据，并获取用户通过填写标准量表得到的标准量表评分数据；对生理时序数据进行异常检测，触发采集即时问卷数据，即时问卷数据用于反映用户在生理时序数据异常时的瞬时状态；对生理时序数据进行特征提取，得到生理特征，并对标准量表评分数据和即时问卷数据进行特征提取，得到主观感知特征；将生理特征和主观感知特征进行特征融合，得到高维时序特征向量集；利用时间序列预测模型对高维时序特征向量集进行卵巢功能预测，得到卵巢功能预测结果。本发明提高了卵巢功能预测的准确性和个性化适配能力。