[發明專利]基于深度置信網絡模型的糖尿病指標預測方法及其系統

在審

• 申請號: 201811016543.7
• 申請日: 2018-09-03
• 公開（公告）號: CN109171756A
• 公開（公告）日: 2019-01-11
• 發明（設計）人: 陳龍;鐘嘉泳;顧煒
• 申請（專利權）人: 廣州普麥健康咨詢有限公司
• 主分類號: A61B5/145
• 分類號: A61B5/145;A61B5/0205;A61B5/01;A61B5/04;A61B5/11
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明屬于智能監護設備技術領域，尤其涉及基于深度置信網絡模型的糖尿病指標預測方法及其系統。本發明通過采集預設機體的心電波在第一預設時間段內若干個第一時間點的心率信號數據、體溫數據、皮膚電信號數據、皮膚水分數值數據、身體姿勢信息數據的數據后，通過利用訓練完成的深度置信網絡模型預測所述預設機體在第一預設時間段內第一時間點的血液粘度、血糖和糖化血紅蛋白值的預測數據。因此，本發明有效解決目前傳統的侵入式糖尿病血液指標檢測技術存在的給患者帶來采血的不適以及目前糖尿病指標預測方法的準確性低的技術缺陷。

技術領域

本發明屬于智能監護設備技術領域，尤其涉及基于深度置信網絡模型的糖尿病指標預測方法及其系統。

背景技術

糖尿病是僅次于癌癥的高危慢性疾病，我國不行罹患糖尿病的人群已高達五千萬，而且糖尿病的患病人群近年來呈現逐漸增長的態勢，糖尿病及其并發癥不僅對患者的生活質量造成影響，還給患者的家庭帶來沉重的經濟和心理負擔，成為嚴重的公共衛生問題。

血糖指標是診斷糖尿病的重要標準，通過檢測空腹血糖和餐后2h血糖值可對受試者是否患糖尿病進行診斷。有明顯“三多一少”癥狀者，只要一次異常血糖值即可診斷。無癥狀者診斷糖尿病需要兩次異常血糖值。

糖化血紅蛋白(GHb)是紅細胞中的血紅蛋白與血清中的糖類相結合的產物。它是通過緩慢、持續及不可逆的糖化反應形成，其含量的多少取決于血糖濃度以及血糖與血紅蛋白接觸時間，而與抽血時間、患者是否空腹、是否使用胰島素等因素無關。因此，GHb可有效地反映糖尿病患者過去1～2個月內血糖控制的情況。GHb由HbA1a、HbA1b、HbA1c組成，其中HbA1c約占70％,且結構穩定,因此被用作糖尿病控制的監測指標。

總膽固醇是指血液中所有脂蛋白所含膽固醇之總和，總膽固醇偏高說明人體的肝和肺開始發生實質性的病變。人群總膽固醇水平主要取決于遺傳因素和生活方式.總膽固醇包括游離膽固醇和膽固醇酯，肝臟是合成和貯存的主要器官。膽固醇是合成腎上腺皮質激素、性激素、膽汁酸及維生素D等生理活性物質的重要原料，也是構成細胞膜的主要成分，其血清濃度可作為脂代謝的指標。

現有血糖檢測設備以侵入式為主，需要將采血針刺入患者的皮膚或血管取血液樣本，會給患者帶來采血的不適和感染風險；此外，心率變異率(heart rate variability，HRV)是反映心臟自主神經調節功能狀況的敏感、無創性客觀指標，近10年來用HRV預測血糖、糖化血紅蛋白指標有突破性進展，發現HRV與血糖存在著相關關系，糖尿病患者的HRV相比于正常人要高。但是HRV與血糖的相關性很差，r只有0.2～0.4左右，因此用HRV直接預測血糖的精度很差。而且很多研究表明，HRV還受到很多因素影響，例如年齡、性別、體質指數、環境因素、運動、溫度、情緒等等，所以盡管在HRV與糖尿病相關的領域有突破，但是還無法到達應用層面。另外現在測量HRV還是使用12導量測量方法，雖然測量準確，但是對操作人員的專業素質要求高，而且需要專門的測量場所，無法進行大規模應用。

因此，研發一款預測準確性高、使用方便、便攜、基于HRV的非侵入式糖尿病血液指標檢測設備是本領域技術人員亟需解決的技術問題。

發明內容

有鑒于此，本發明公開了一基于深度置信網絡模型的糖尿病指標預測方法及其系統，有效解決目前傳統的侵入式糖尿病血液指標檢測技術存在的給患者帶來采血的不適以及目前糖尿病指標預測方法的準確性低的技術缺陷。

本發明公開了一種基于深度置信網絡模型的糖尿病指標預測方法，包括：

采集預設機體的心電波在第一預設時間段內若干個第一時間點的心率信號數據、體溫數據、皮膚電信號數據、皮膚水分數值數據、身體姿勢信息數據的數據；