[發(fā)明專利]基于分數階微分方程的血糖數據處理方法及裝置

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201611056309.8
• 申請日: 2016-11-23
• 公開（公告）號: CN106805943B
• 公開（公告）日: 2018-06-05
• 發(fā)明（設計）人: 李志光;鄧興華;方百立;藍偉杰;陳泳潼
• 申請（專利權）人: 舒糖訊息科技（深圳）有限公司
• 主分類號: A61B5/00
• 分類號: A61B5/00
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 郝傳鑫

1.一種基于分數階微分方程的血糖數據處理方法，其特征在于，包括：

獲取待測者的檢測數據和血糖數據庫中所述待測者的血糖數據；所述血糖數據庫設置在無創(chuàng)血糖檢測儀中；所述檢測數據由所述無創(chuàng)血糖檢測儀獲取；

根據所述檢測數據和所述血糖數據，建立分數階微分方程模型，并確定所述分數階微分方程模型在優(yōu)化過程所需求解的參數矩陣；

創(chuàng)建噪聲優(yōu)化問題，并根據所述噪聲優(yōu)化問題的最優(yōu)解，計算所述參數矩陣中的最優(yōu)參數；所述噪聲優(yōu)化問題用于過濾環(huán)境噪聲對所述分數階微分方程模型的影響；

根據所述優(yōu)化參數和所述分數階微分方程模型，建立血糖估計模型；所述血糖估計模型用于根據所述待測者的檢測數據，輸出相應的血糖估計值；

其中，所述根據所述檢測數據和所述血糖數據，建立分數階微分方程模型，具體為：所述檢測數據為由所述無創(chuàng)血糖檢測儀的傳感器收集的第一測量信號x_k(t)，所述血糖數據為y_k(t)，k是所述傳感器在第k個算子的頻率；

則建立的分數階微分方程模型為：

其中，k＝0,…,K-1；

定義S_k為分數階微分方程模型的輸出部分的非零階集合，T_k是包含了所有的階，a_p,k和b_q,k分別是輸出部分和輸入部分的相關參數，p和q為隨機數；

則所述分數階微分方程模型的分數微分算子為：

其中

2.根據權利要求1所述的基于分數階微分方程的血糖數據處理方法，其特征在于，確定所述分數階微分方程模型在優(yōu)化過程所需求解的參數矩陣，具體為：

設θ_a,k和θ_b,k為分數階微分方程的輸出和輸入系數的矢量，N_k為輸入輸出采樣的對數的總和；

令i＝0,…,N_k-1，則x_k(t)和y_k(t)為輸入和輸出的采樣，同時，令矢量d_y,k(t_i)為包含了輸出采樣的非零分數階導數，d_x,k(t_i)包含了輸入采樣的所有分數階導數，則關系式為：

y_k(t_i)+d_y,k(t_i)^Tθ_a,k＝d_x,k(t_i)^Tθ_b,k，i＝0,…,N_k-1，k＝0,…,K-1；

令d_k,i＝[d_y,k(t_i)^T -d_x,k(t_i)^T]^T和

則

令和

則D_kθ_k＝-y_k；

所述參數矩陣確認為

3.根據權利要求2所述的基于分數階微分方程的血糖數據處理方法，其特征在于，創(chuàng)建噪聲優(yōu)化問題，并根據所述噪聲優(yōu)化問題的最優(yōu)解，計算所述參數矩陣中的最優(yōu)參數，具體為：

令所述參數矩陣和D＝diag(D₀,…,D_K-1)，則Dθ＝-y；

創(chuàng)建優(yōu)化問題為：

令所述最優(yōu)解為θ^*，則得出θ^*＝-(D^TD)^-1D^Ty；

根據所述最優(yōu)解，計算獲得所述參數矩陣中的最優(yōu)參數。

4.根據權利要求3所述的基于分數階微分方程的血糖數據處理方法，其特征在于，所述根據所述優(yōu)化參數和所述分數階微分方程模型，建立血糖估計模型，具體為：

將所述優(yōu)化參數代入所述分數階微分方程模型，建立所述血糖估計模型。