[发明专利]一种基于大数据拟合的青少年肥胖监测预测方法

权利要求书

1.一种基于大数据拟合的青少年肥胖监测预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)收集各年龄段的肥胖青少年的身高、体重、一段时间内的日常数据和基础代谢率、饮食后代谢率、运动后代谢率数据，并依据收集的数据建立大数据数据库；

2)分析数据库中的日常数据，根据日常数据的对肥胖的影响为每个导致肥胖的日常数据设置一个权重；

3)以步骤2)得出的导致肥胖的日常数据的权重作为输入，建立青少年肥胖预测模型；

4)测量某个青少年的身高、体重并收集一段时间内的日常数据；

5)测量步骤4)中的青少年的基础代谢率、饮食后代谢率和运动后代谢率；

6)根据步骤4)、步骤5)测量的数据和步骤3)建立的青少年肥胖预测模型，计算步骤4)的青少年的肥胖概率。

2.根据权利要求1所述的基于大数据拟合的青少年肥胖监测预测方法，其特征在于：步骤5)中，测量步骤4)中的青少年的基础代谢率、饮食后代谢率和运动后代谢率的步骤为：

5-1)待测的青少年与前夜六点后禁食，次日醒后空腹乘坐交通工具至测量处，平躺半小时后，使用单筒肺量计测量其耗氧量，计算出BMR；

5-2)定量进食，平躺一小时后，再测量其耗氧量；

5-3)进行台阶测试，以三十次每分钟的节律上下台阶三分钟后，休息三分钟，测量其耗氧量，使用公式计量台阶指数公式为：

3.根据权利要求1所述的基于大数据拟合的青少年肥胖监测预测方法，其特征在于：导致肥胖的日常数据包括：出生重量、母亲孕期BMI、父亲日常BMI、母亲日常BMI、每日运动时间、每日学习时间、每日睡眠时间、日常饮食热量摄取量。

4.根据权利要求1所述的基于大数据拟合的青少年肥胖监测预测方法，其特征在于：在步骤4)中，将收集日常数据的时间段分隔为不同的时间间隔，收集每个时间间隔内的日常数据并记录每个时间间隔的待测青少年的身高和体重。

5.根据权利要求1所述的基于大数据拟合的青少年肥胖监测预测方法，其特征在于：不好走2)中，将出生重量的权重设置为：将出生重量为2.5公斤的权重设置为1，出生重量每增加1公斤，出生重量的权重则相应的增加0.5；

将母亲孕期BMI的权重设置为：母亲孕期BMI小于25，则母亲孕期BMI的权重为1；母亲孕期BMI大于25时，BMI每增加1，则母亲孕期BMI的权重在1的基础上增加0.2；

将父亲日常BMI的权重设置为：父亲日常BMI小于25，则父亲日常BMI的权重为1；父亲日常BMI大于25时，BMI每增加1，则父亲日常BMI的权重在1的基础上增加0.1；

将母亲日常BMI的权重设置为：母亲日常BMI小于24，则母亲日常BMI的权重为1；母亲日常BMI大于24时，BMI每增加1，则母亲日常BMI的权重在1的基础上增加0.1；

将每日运动时间的权重设置为：每日运动时间为2小时，则每日运动时间的权重为1；每日运动时间每减少0.5小时，则每日运动时间的权重在1的基础上增加0.2；

将每日学习时间的权重设置为：每日学习时间为7小时，则每日学习时间的权重为1；每日学习时间每减少0.5小时，则每日学习时间的权重在1的基础上增加0.1；

将每日睡眠时间的权重设置为：每日睡眠时间为8-9小时，则每日睡眠时间的权重为1；每日睡眠时间在8小时的基础上每减少0.5小时或者每日睡眠时间在9小时的基础上每增加0.5小时，则每日睡眠时间的权重在1的基础上增加0.2；

将日常饮食热量摄取量的权重设置为：每日每千克体重的热量摄取量为250千焦耳，则日常饮食热量摄取量的权重为1；每日每千克体重的热量摄取量为250每增加50千焦耳小时，则日常饮食热量摄取量的权重在1的基础上增加0.1。