[發明專利]一種基于LSTM-RNN模型的無創血糖預測方法

有效

• 申請號: 201910029964.1
• 申請日: 2019-01-11
• 公開（公告）號: CN109758160B
• 公開（公告）日: 2021-07-20
• 發明（設計）人: 陳小惠;呂亞帥;孫斌;吳煜慶
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: A61B5/1455
• 分類號: A61B5/1455;A61B5/01;A61B5/0205;A61B5/026;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 姚姣陽;徐振興

本發明公開了一種基于LSTM?RNN模型的無創血糖預測方法，主要是利用雙波長，通過透射方式進行數據收集，同時基于LSTM?RNN模型對血糖進行計算預測，本方法具有強大的學習能力，同時還具有非常強的泛化能力，且經實驗認證能夠有效提高血糖濃度預測精度。

技術領域

本發明屬于領域，特別涉及一種基于LSTM-RNN模型的無創血糖預測方法，屬于醫療信號領域，主要用于人體血糖濃度檢測。

背景技術

近幾年來，隨著經濟的發展和人民生活水平的提高，世界糖尿病患者與日俱增，其中，中國的糖尿病患者占據著巨大的比例。由于糖尿病初期并無明顯發病癥狀，只有對其血糖濃度進行測量才能分辨出糖尿病患者并確認，等到發病癥狀明顯時，往往已經對其他器官造成了傷害，引發了并發癥。依靠現有的醫療手段，糖尿病無法根治，只能從一定程度上進行控制，目前通常采用保守治療，需要病人控制飲食，不能攝入含糖量高的食物，經常檢測血糖，并且要配合降血糖類的藥物，或者定期打胰島素，嚴格控制血糖濃度。對于糖尿病患者而言，定時監測血糖濃度對于疾病的防治有著重大的意義。

傳統血糖檢測方法按照創傷程度可分為：有創血糖檢測、微創血糖檢測。目前，有創檢測是一種較為成熟的檢測技術，直接從人體中抽取血液標本進行檢測。微創檢測相對于有創檢測具有微感、微創等優勢，該技術主要包括透過皮膚植入型檢測和組織液透皮抽取型檢測技術。兩者是目前醫療領域主流的檢測方法，檢測精度高，但是會給患者帶來痛苦，還會引起感染及感染帶來的并發癥。在此背景下，無創血糖檢測成為血糖檢測的熱點研究問題。

為了實現實時、連續地監測血糖濃度，近年來多種無創血糖檢測技術得到迅速的發展。這些無創檢測方法包括：光學方法、能量守恒法、光化學方法等等，但仍存在一些問題未能得到解決，其中精確度和穩定性問題最為關鍵。

無創血糖測量技術有望從根本上改善全球數億糖尿病患者的生活質量，有效降低日常血糖測量所帶來的經濟負擔，并且人們也企盼一種無創、簡便、快速、準確的方法實現血糖濃度的測量。另外，無創血糖測量技術還可用于重癥病房內患者的血糖監控、與血糖代謝異常有關疾病患者的快速篩查、低成本獲取全民健康資料等領域，具有非常重要的社會和現實意義。因此，將新的檢測技術運用到無創血糖檢測中來提高檢測精度是大勢所趨。

公開于該背景技術部分的信息僅僅旨在增加對本發明的總體背景的理解，而不應當被視為承認或以任何形式暗示該信息構成已為本領域一般技術人員所公知的現有技術。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于LSTM-RNN模型的無創血糖預測方法，從而克服上述現有技術中的缺陷。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于LSTM-RNN模型的無創血糖預測方法，包括如下步驟：

步驟(1)：數據采集，通過紅光與紅外光發射和接受設備獲得紅光與紅外光透射信號，通過紅外溫度傳感器獲得手指指尖體表溫度值及體輻射熱量值，其中紅外光透射信號和溫度值及體輻射熱量值通過計算并轉化為特征數據集并歸入特征數據集；

步驟(2)：設計LSTM-RNN網絡模型；

步驟(4)：訓練模型，利用特征數據集中的訓練集數據訓練LSTM-RNN網絡，得到基于LSTM-RNN模型的無創血糖預測方法；

步驟(5)：檢測血糖值，實時進行步驟(1)并將獲得的紅光與紅外光透射信號和溫度值及體輻射熱量信號輸入至基于LSTM-RNN模型的無創血糖預測方法，獲得人體實時的血糖值。

本發明進一步限定的技術方案為：

優選地，上述技術方案中，步驟(1)具體為光電發射管發出兩種不同波段的光照射手指，光電接收管接收并將采集的光信號轉換為電信號；兩種不同波段的光分別為630nm的紅光及950nm的紅外光。光電發射管發出兩種不同波段的光照射手指，光電接收管接收并采集透射信號；