用于校准来自分析物传感器的传感器数据点的方法和系统技术方案

本发明专利技术提供用于处理传感器数据和传感器校准的系统和方法。在一些实施例中，用于校准来自分析物传感器的至少一个传感器数据点的方法包含接收先验校准分布信息；接收一个或多个实时输入，其可影响分析物传感器的校准；基于所述一个或多个实时输入形成后验校准分布信息；和基于后验校准分布信息来实时转换至少一个经传感器数据点校准的传感器数据。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】【专利说明】用于分析物传感器的高级校准以引用的方式并入相关申请申请数据表或其任何校准中列出的任何和所有优先权要求在此皆根据37 CFR1.57以引用的方式并入。本申请要求2013年3月14日申请的美国申请第13/827，119号的权利。前述申请是以全文引用的方式并入本文中，并且在此明确地成为本说明书的一部分。
本文中所描述的实施例大体上涉及用于处理来自连续分析物传感器的传感器数据和用于传感器校准的系统和方法。
技术介绍
糖尿病是胰脏不能产生足量胰岛素(I型或胰岛素依赖型)和/或胰岛素不够有效(2型或非胰岛素依赖型)的病症。在糖尿病病况中，受害者遭受高血糖，高血糖可以引起一批与小血管恶化相关的生理紊乱，例如肾衰竭、皮肤溃疡或眼睛玻璃体出血。可以通过非故意的过剂量的胰岛素，或在正常剂量的胰岛素或葡萄糖降低剂之后伴随大量运动或食物摄取不足来诱导低血糖反应(低血糖)。按照惯例，患有糖尿病的人携带自我监测血糖(self-monitoring bloodglucose ;SMBG)监测仪，所述监测仪通常需要令人不舒服地刺破手指以获得用于测量的血液样品。由于与刺破手指相关而缺乏舒适性和便利性，所以患有糖尿病的人通常每天仅测量其葡萄糖水平两到四次。不幸的是，测量之间的时间间隔可以相隔很久以致于患有糖尿病的人发现高血糖或低血糖病状时为时已晚，有时招致危险的副作用。基于常规方法，患有糖尿病的人不仅将不太可能及时地获取SMBG值，他或她还可能不知道其血糖值是正在上升(更高)还是下降(更低)。糖尿病患者因此可能无法做出明智的胰岛素疗法决策。—些糖尿病患者用于监测其血糖的另一种装置是连续分析物传感器。连续分析物传感器通常包括皮下、经皮(transdermally)(例如透皮(transcutaneously))或血管内放置的传感器。所述传感器测量指定分析物在体内的浓度，并产生原始信号，所述信号被传输到与传感器相关的电子装置。将原始信号转换成在显示器上显示的输出值。由原始信号的转换产生的输出值通常以向用户提供有意义的信息的形式表示，如以mg/dL表示的血糖。
技术实现思路
本专利技术的系统和方法涉及处理分析物传感器数据。本专利技术的用于处理分析物传感器数据的系统和方法的多种实施例具有若干特征，并非其中单一一种仅负责其所需属性。在不限制如由以下权利要求书所表示的本专利技术实施例的范围的情况下，现将简要地讨论其较显著的特征。在考虑此讨论之后，并且尤其在阅读名称为“【具体实施方式】”的部分之后，将了解本专利技术实施例的特征是如何提供本文中所述的优点的。本专利技术的实施例的一个方面包括认识到在使用一些传感器时，变得需要调节敏感性和/或基线的分布。一些常规连续葡萄糖监测数据处理依赖于血糖输入精确的假设(例如假设其符合某些离群值准则)。举例来说，通过最小二乘回归来估计校准参数，其假设参考值中不存在错误。相比之下，一些公开的实施例认识到血糖输入可能既不正确也不错误，而是实际上表示可能值(包括错误值)的范围，并且调节敏感性和/或基线的分布可能是有利的。本专利技术的实施例的一个方面包括认识到在使用一些传感器时，变得所需使用敏感性和/或基线的适应性边限。一些常规校准检查包括使用上边界和/或下边界以辨别经校准的数据是否属于可接受范围或区域内。上边界和下边界可以是先验信息并且可用于引导或验证由回归分析确定的基线(b)和/或敏感性(m)。这可适用于其中回归引起错误的敏感性或基线值的情形。举例来说，当用于回归的点(匹配对)与其参考值过于接近(即校准中的葡萄糖范围不足)时，所得回归与所述值以更远的相隔散布时相比在统计学上精确度较低。作为另一实例，未适当部署或在部署期间受损的传感器可产生偏斜或错误的基线信号。因此，有利的是能够使用适应性边界补偿统计学精确度较低的回归，以及通过基线信号的分析鉴别传感器的不当部署或损坏。本专利技术的实施例的一个方面包括认识到在使用一些传感器时，变得需要基于确定性程度而增加或降低对血糖输入的依赖性。一些常规连续葡萄糖监测数据处理依赖于工厂校准信息精确的假设。然而，已知在传感器的使用寿命期间，传感器可开始现实使用和/或穿戴的迹象。举例来说，已发现传感器在传感器运行期间对分析物浓度的敏感性可随时间而变化或变动，并且通过调节对血糖输入依赖性来补偿这一变化或变动可以是有利的。本专利技术的实施例的一个方面包括认识到在使用一些传感器时，变得需要使用用于变动评估和校准(Drift Estimat1n and Correct1n)的贝叶斯学习方法(BayesianLearning Approach)。可制造具有预定值和/或在预定范围内的葡萄糖敏感性的传感器，其可由制造商通过体外测试确定。传感器设计可呈现特性敏感性量变曲线；即在传感器插入之后，传感器以高于体外敏感性的初始敏感性开始，因为传感器特性在插入之后变化，随后这一敏感性增加并且在第4天与第7天之间(传感器插入后)达到稳定状态值，并且需要利用本文所述的所选择的策略补偿变动。在第一方面中，提供用于校准来自分析物传感器的至少一个传感器数据点的方法，所述方法包含:接收先验校准分布信息；接收一个或多个实时输入，其可影响分析物传感器的校准；基于一个或多个实时输入形成后验校准分布信息；和基于后验校准分布信息来实时转换至少一个经传感器数据点校准的传感器数据。在第一方面的一个实施例中，其通常尤其可适用于第一方面的任何其它实施例，先验校准分布信息包含来自特定传感器运行的先前校准的信息和/或在传感器插入之前获得的ig息。在第一方面的一个实施例中，其通常尤其可适用于第一方面的任何其它实施例，先验校准分布信息包含敏感性(m)、敏感性相关信息、基线(b)或基线相关信息的机率分布。在第一方面的一个实施例中，其通常尤其可适用于第一方面的任何其它实施例，先验校准分布信息包含先验引导或验证范围。在第一方面的一个实施例中，其通常尤其可适用于第一方面的任何其它实施例，一个或多个实时输入包含通过先前校准方法接收或确定的数据。在某些实施例中，一个或多个实时输入包含以下各项中的至少一者:内部衍生实时数据、外部衍生实时数据以及内部衍生实时数据与外部衍生实时数据的组合。在某些实施例中，内部衍生实时数据包括至少一种类型的选自由以下各者组成的群组的信息:传感器的刺激信号输出；通过传感器测量的传感器数据，其指示分析物浓度；指示分析物变化率的传感器数据；温度测量值；来自多电极传感器的传感器数据；由冗余传感器产生的传感器数据；由一个或多个辅助传感器产生的传感器数据；表示传感器上的压力的数据；由加速计产生的数据；传感器诊断信息；阻抗；确定性程度。在某些实施例中，外部衍生实时数据包括至少一种类型的选自由以下各者组成的群组的信息:从参考监测器获得的葡萄糖浓度信息；与饮食有关的信息；胰岛素投药时间和量；胰岛素估计值；锻炼；睡眠；疾病；压力；水合作用；和激素条件。在某些实施例中，内部衍生实时数据与外部衍生实时数据的组合包括至少一种类型的选自由以下各者组成的群组的信息:从基于群体的数据收集的信息；宿主的葡萄糖浓度；校准错误或匹配数据对的错误；传感器植入位点的特定关系；传感器制造出厂时间；传感器暴露温度、湿度、外部因素、存放时间；分析物浓度信号中的噪音测量；和确定性程度。在第一方本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于校准来自分析物传感器的至少一个传感器数据点的方法，所述方法包含：(a)接收先验校准分布信息；(b)接收一个或多个实时输入，其可影响所述分析物传感器的校准；(c)基于所述一个或多个实时输入形成后验校准分布信息；和(d)基于所述后验校准分布信息将至少一个传感器数据点实时转换成经校准的传感器数据。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：SJ范斯利克，NC巴瓦拉朱，L博内特，A加西亚，AU卡马思，J普赖尔，
申请(专利权)人：德克斯康公司，
类型：发明
国别省市：美国;US