[发明专利]一种基于时序分析的通用无创血糖预测方法

摘要

本发明公开了一种基于时序分析的通用无创血糖预测方法。方法包括数据输入和预处理、特征值筛选、基于时序分析的单特征值模型、多特征值融合、无创血糖预测5个步骤。无创血糖预测时输入新的无创测试数据，利用建模得到的相关特征值信息、单特征值模型和多特征值模型计算出血糖预测序列。本发明提出的预测方法易于实施，可以克服人体生理参数变化和血糖变化之间的延迟，得到更准确的无创血糖测试结果。该预测方法适用于不同的无创血糖测试方法，具有通用性。

主权项

一种基于时序分析的通用无创血糖预测方法，其特征在于该方法包括如下步骤：1)数据输入和预处理：通过无创方法连续采集人体的相关生理参数得到特征值序列xi(t)，i＝1,…,T，t＝1,…,Z，i为特征值编号，t为采样点编号，T为通过采集的生理参数计算得到的特征值个数，Z为序列长度；同时利用有创方法得到实测血糖值序列Glu(t)，将特征值序列和实测血糖值序列进行归一化处理；2)特征值筛选：根据特征值序列和实测血糖值序列的相似性进行特征值筛选，筛选出与血糖变化相关度较大的特征值子集，记录筛选出的相关特征值信息；3)基于时序分析的单特征值模型：采用时序分析模型表达相关特征值序列和实测血糖值序列之间的关系，得到单特征值模型和单特征值模型血糖序列；4)多特征值融合：将各个单特征值模型血糖序列使用加权平均模型进行融合，得到多特征值模型；5)利用建立的相关特征值信息、单特征值模型和多特征值模型进行无创血糖预测。