本技术涉及医疗系统的，尤其是涉及一种智能体内成分代谢检测系统。
背景技术：
1、体内成分代谢检测技术可以用于医学减重、肌肉减少症、高血压、肠道屏障功能障碍等慢性疾病指征指标的检测。
2、相关技术中，在进行体内成分代谢检测时，可以通过检测设备采集患者的样本对某一单一检测指标进行检测，出具单次分析结果。由于单次分析结果只能对单次采集的样本进行分析，所以得出的报告缺乏系统性。为了弥补缺乏系统性的问题，医生可以通过查看过往的分析结果，再根据个人经验进行更全面地分析判断。由于医生根据个人经验进行判断时个人主观性较强，所以也会存在诊断结果不准确的问题。不仅如此，患者每次都需要去医院进行检测，在医疗资源有限的前提下，对社会人力财力物力都是极大的消耗。
技术实现思路
1、为了使得分析结果更加全面和准确，本技术提供了一种智能体内成分代谢检测系统。
2、本技术提供了一种智能体内成分代谢检测系统。该系统包括移动终端、检测设备和服务器；
3、所述移动终端，用于录入并存储患者的特征信息；
4、所述检测设备与所述移动终端绑定，用于对待测体液进行指定时间的恒温孵育后得到检测数据并将所述检测数据上传至所述服务器，其中，所述待测体液包括显色试剂和患者体液；
5、所述服务器被配置为：
6、获取所述检测数据；
7、基于预设的分析模型对所述检测数据进行处理后获得与所述待测体液对应的指标浓度值；
8、基于预设的评价模型对与所述待测体液对应的指标浓度值、同一患者不同检测时间的历史检测数据以及患者的特征信息进行处理后得到分析结果；
9、将所述分析结果发送至所述移动终端；
10、所述移动终端，用于获取并展示所述分析结果。
11、通过采用上述技术方案，检测设备能够对待测体液进行恒温孵育以得到检测数据，服务器则综合分析检测数据、历史检测数据和特征信息得出分析结果，使患者得到的分析结果更加全面和准确，同时患者还能够通过移动终端直观地查看分析结果，减少人力消耗。
12、可选的，所述检测设备设置有多组，多组所述检测设备中的每一个所述检测设备均恒温孵育有多种类型的待测体液，不同的所述检测设备中相同种类的待测体液所对应的显色试剂的浓度不同。
13、通过采用上述技术方案，设置多组检测设备且不同的检测设备中相同种类的待测体液所对应的显色试剂的浓度不同，以能够更好地观察患者体液在不同浓度、不同种类的显色试剂中的反应情况，保障所得的分析结果的准确性。
14、可选的，所述服务器被配置为：
15、获取多组体液图像，每组所述体液图像均包括种类相同而显色试剂的浓度不同的多张体液图像；
16、根据每组体液图像中的多张体液图像的显色试剂的浓度确定预设坐标系的横坐标；
17、根据每组体液图像中的多张体液图像的显色试剂的颜色深度确定预设坐标系中的纵坐标；
18、将同一张所述体液图像所确定的横坐标和纵坐标合并为一个标准坐标；
19、串联每组体液图像对应的多个所述标准坐标得到标准曲线公式，每一组体液图像对应一个标准曲线公式。
20、通过采用上述技术方案，依据每组体液图像中的多张体液图像建立得到标准曲线公式后，便于后续直接调取已经建立的标准曲线公式，通过标准曲线公式中包含的显色试剂的浓度与灰度值之间的映射关系，快速得到每张体液图像的指标浓度值。而且建立标准曲线公式时，是通过设置的多张体液图像而得到的，其中每张体液图像中的显色试剂的浓度又不相同，所以保障了建立所得的标准曲线公式的准确性。
21、可选的，所述服务器还被配置为：
22、所述根据每组体液图像中的多张体液图像的显色试剂的颜色深度确定预设坐标系中的纵坐标，其中每组体液图像中的任意一张体液图像的纵坐标的确定过程为：
23、对所述体液图像进行预处理；
24、判断经过预处理后的体液图像的颜色深度是否满足预设的均匀程度；
25、若是，则根据所述体液图像的灰度值确定对应的纵坐标；
26、若否，则采用计算模型来预测所述体液图像的纵坐标。
27、通过采用上述技术方案，本技术设置有多种能够在不同场景下确定每一张体液图像的纵坐标的算法，以拓宽本技术应用场景。
28、可选的，所述服务器还被配置为：
29、所述采用计算模型来预测所述体液图像的纵坐标，包括：
30、按照颜色深度将所述体液图像划分为多个子区域；
31、根据所述子区域的颜色深度将所述子区域划分到不同的色度等级中，不同色度等级与不同灰度值对应；
32、根据所述体液图像的子区域的划分结果计算得到多个分类概率，一所述分类概率与一所述色度等级对应，所述分类概率用于表征所述体液图像属于对应的所述色度等级的概率；
33、选择分类概率最大的一个分类概率作为目标概率；
34、根据所述目标概率所对应的灰度值匹配得到对应的纵坐标。
35、通过采用上述技术方案，服务器能够对体液图像做进一步分析，具体为将体液图像拆分为多个子区域，再分别将子区域划分到不同的色度等级中，最后选择分类概率最大的一个作为目标概率，以用于表征该张体液图像的灰度值，从而保障所得的标准曲线公式的准确度。
36、可选的，所述服务器还被配置为：
37、所述根据所述体液图像的子区域的划分结果计算得到多个分类概率，包括：
38、计算落入每一个所述色度等级的子区域的面积；
39、计算每一个所述面积与所述体液图像的总面积的占比，以所述占比作为所述体液图像属于所述色度等级的分类概率。
40、可选的，所述服务器还被配置为：
41、所述根据每组体液图像中的多张体液图像的显色试剂的颜色深度确定预设坐标系中的纵坐标，包括：采用神经网络模型预测所述体液图像在预设坐标系中的纵坐标。
42、通过采用上述技术方案，本技术设置有多种算法来预测每一张体液图像的纵坐标，可供患者在不同的场景下选用。
43、可选的，所述服务器还被配置为：
44、所述判断经过预处理后的体液图像的颜色深度是否满足预设的均匀程度，包括：
45、计算所述体液图像中不同颜色深度的区域的灰度值差值；
46、当所述灰度值差值中的最大值小于第一预设值时，确定所述体液图像的颜色深度满足预设的均匀程度；或者
47、统计所述体液图像中不同颜色深度的区域的数量；
48、当所述数量小于第二预设值时，确定所述体液图像的颜色深度满足预设的均匀程度。
49、通过采用上述技术方案，依据颜色深度差异大或者颜色分区严重来确定不满足预设均匀程度的体液图像，使得所选择的确定横坐标的算法与体液图像更加适配，保障所得的标准曲线公式的准确度。
50、可选的，所述服务器进一步被配置为：
51、得到所述标准曲线公式后，包括：
52、根据所述待测体液中的患者体液种类、显色试剂的种类及浓度，采用预设的分析模型从多个所述标准曲线公式中匹配与每一张所述体液图像对应的标准曲线公式；
53、根据所述标准曲线公式得到与所述体液图像对应的指标浓度值。
54、可选的，所述检测设备包括检测卡和孵育箱；
55、所述检测卡上设置有容纳待测体液的多个检测孔；
56、所述孵育箱内设置有定位槽、成像孔和加温模块，所述成像孔位于所述定位槽的底部，所述成像孔的底部设置有cmos摄像头且所述cmos摄像头的成像视线朝向所述成像孔的开口端设置，所述检测卡与所述定位槽卡接；
57、所述加温模块靠近所述定位槽设置，所述加温模块用于对待测体液进行指定时间的恒温孵育，经过指定时间的恒温孵育后的待测体液由所述cmos摄像头进行成像得到检测数据。
58、通过采用上述技术方案，检测卡上的多个检测孔能够放置不同类型的显色试剂，而在不同的显色试剂中放入相同的患者体液，从而实现单次对多种待测体液进行分析的效果，有利于更全面地对检测数据进行分析。
59、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：
60、一方面，检测设备能够对待测体液进行恒温孵育以得到检测数据，服务器则综合分析检测数据、历史检测数据和特征信息得出分析结果，使患者得到的分析结果更加全面和准确，同时患者还能够通过移动终端直观地查看分析结果，减少人力消耗。另一方面，依据每组体液图像中的多张体液图像建立得到标准曲线公式后，便于后续直接调取已经建立的标准曲线公式，通过标准曲线公式中包含的显色试剂的浓度与灰度值之间的映射关系，快速得到每张体液图像的指标浓度值，从而实现快速分析并得出分析结果。
1.一种智能体内成分代谢检测系统，其特征在于：包括移动终端(9)、检测设备(7)和服务器(8)；
2.根据权利要求1所述的智能体内成分代谢检测系统，其特征在于：所述检测设备(7)设置有多组，多组所述检测设备(7)中的每一个所述检测设备(7)均恒温孵育有多种类型的待测体液，不同的所述检测设备(7)中相同种类的待测体液所对应的显色试剂的浓度不同。
3.根据权利要求2所述的智能体内成分代谢检测系统，其特征在于：所述服务器(8)被配置为：
4.根据权利要求3所述的智能体内成分代谢检测系统，其特征在于：所述服务器(8)还被配置为：
5.根据权利要求4所述的智能体内成分代谢检测系统，其特征在于：所述服务器(8)还被配置为：
6.根据权利要求5所述的智能体内成分代谢检测系统，其特征在于：所述服务器(8)还被配置为：
7.根据权利要求4所述的智能体内成分代谢检测系统，其特征在于：所述服务器(8)还被配置为：
8.根据权利要求4所述的智能体内成分代谢检测系统，其特征在于：所述服务器(8)还被配置为：
9.根据权利要求3所述的智能体内成分代谢检测系统，其特征在于：所述服务器(8)还被配置为：
10.根据权利要求1所述的智能体内成分代谢检测系统，其特征在于：所述检测设备(7)包括检测卡(5)和孵育箱；
