血糖预测模型的生成方法、装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种血糖预测模型的生成方法、装置及计算机可读存储介质，所述血糖预测模型的生成方法通过获取呼吸样本数据以及所述呼吸样本数据对应的血糖值，并将所述呼吸样本数据进行预处理；对预处理后的呼吸样本数据进行特征提取，并根据提取的特征数据生成特征数据集；根据预设规则和所述特征数据集，生成血糖预测模型。通过以上方式，本发明专利技术通过采集整理大量不同呼吸样本数据以及对应的血糖值，在将数据进行预处理后，进一步进行特征提取，生成呼吸样本数据的特征数据集，并根据该特征数据集生成血糖预测模型。解决了传统的血糖预测方法具有历史数据依懒性的技术问题，提高了血糖预测数据的精确性。

The generation method, device and computer readable storage medium for the prediction model of blood sugar

The present invention provides a blood glucose prediction method, model generation device and computer readable storage medium, the blood glucose prediction model generation method by obtaining the breath sample data and the breath sample data corresponding to the value of blood sugar, and the breath sample data pretreatment; on the respiratory sample data after preprocessing feature according to the characteristics of data extraction, and extraction of features generated data set; according to the preset rules and the characteristics of data sets generated blood glucose prediction model. Through the above method, the invention by collecting a large number of different respiratory sample data and the corresponding value of blood sugar, the data after preprocessing, further feature extraction, feature data generation breath sample data set is generated according to the blood glucose prediction models of the feature data set. The traditional blood sugar prediction method has the technical problem of lazy history data, which improves the accuracy of blood sugar prediction data.

【技术实现步骤摘要】
血糖预测模型的生成方法、装置及计算机可读存储介质
本专利技术涉及数据处理
，尤其涉及一种血糖预测模型的生成方法、装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
研究者们利用色谱/质谱技术，对呼吸气体进行定量测定和成分分析，目前该研究已取得一定成果。然而相对于昂贵的气相色谱/质谱，一种更加廉价，快捷，轻便，易于操作的设备愈加受到关注，该设备即为化学传感器系统，俗称“电子鼻”。进一步地，研究者们对呼吸气体中丙酮含量与糖尿病人人体血糖浓度的关系做了大量的研究，并取得了很多阶段性的成果。例如，通过精密仪器的定量分析，多数研究者指出，呼出气体中丙酮含量与对应血糖浓度具有正相关性。呼出气体信号的处理与机器学习相关算法的运用，将呼吸气体的感官特征转化数字特征数据，为进一步量化分析奠定了基础。传统的血糖预测方法具有历史数据依赖性。即传统的血糖预测方法，需要长期对被测者的生理数据进行跟踪记录，然后根据这些记录数据进行对应被测者的血糖预测，而无法用来预测无生理数据记录的病人的血糖水平，即对于没有病史的病人或没有病人的历史胜利数据，就无法对该病人的血糖浓度进行预测。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提出一种血糖预测模型的生成方法、装置及计算机可读存储介质，旨在传统的血糖预测方法具有历史数据依懒性的技术问题。为实现上述目的，本专利技术提供一种血糖预测模型的生成方法，所述血糖预测模型的生成方法包括以下步骤：获取呼吸样本数据以及所述呼吸样本数据对应的血糖值，并将所述呼吸样本数据和对应的血糖值进行预处理；对预处理后的呼吸样本数据进行特征提取，并根据提取的特征数据生成特征数据集；根据预设规则、所述呼吸样本数据对应的血糖值和所述特征数据集，生成血糖预测模型。可选地，所述并将所述呼吸样本数据和对应的血糖值进行预处理的步骤包括：获取所述呼吸样本数据的采集时间和对应的血糖值的采集时间的时间差；在所述时间差超过预设时间阈值时，删除所述时间差对应的呼吸样本数据和血糖值。可选地，所述在所述时间差超过预设时间阈值时，删除所述时间差对应的呼吸样本数据和血糖值的步骤之后，还包括：将在预设时间阈值内的时间差对应的呼吸样本数据进行去基线处理，并将处理后的所述呼吸样本数据进行数据标准化。可选地，所述对预处理后的血糖值和对应的呼吸样本数据进行特征提取的步骤包括：根据预设的特征提取规则，提取所述预处理后对应的呼吸样本数据的几何特征。可选地，所述并根据提取的特征数据生成特征数据集的步骤包括：根据有效特征选择算法对提取的所述几何特征进行筛选以获取有效特征集；根据Mitra-Imp算法将所述有效特征集进行重组，以消除所述有效特征集的冗余数据并生成特征数据集。可选地，所述呼吸样本数据的几何特征包括所述呼吸样本数据形成的曲线的峰值、曲线均值、各路曲线的峰值比、相同时间间隔的响应值、多点斜率和分段积分。可选地，所述根据预设的特征提取规则，提取所述预处理后对应的呼吸样本数据的几何特征的步骤之前，还包括：根据主成分分析规则，降低所述预处理后对应的呼吸样本数据的数据维度。可选地，根据预设规则、所述特征数据集和所述呼吸样本数据对应的血糖值，生成血糖预测模型，生成血糖预测模型的步骤包括：根据所述特征数据集和所述呼吸样本数据对应的血糖值，并基于特征权重与模型评分的多特征融合规则，生成血糖预测模型。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种血糖预测模型的生成装置，所述血糖预测模型的生成装置包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的血糖预测模型的生成程序，所述血糖预测模型的生成程序被所述处理器执行时实现如上述任意一项所述的血糖预测模型的生成方法的步骤。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有血糖预测模型的生成程序，所述血糖预测模型的生成程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的血糖预测模型的生成方法的步骤。本专利技术提供一种血糖预测模型的生成方法、装置及计算机可读存储介质，所述血糖预测模型的生成方法通过获取呼吸样本数据以及所述呼吸样本数据对应的血糖值，并将所述呼吸样本数据进行预处理；对预处理后的呼吸样本数据进行特征提取，并根据提取的特征数据生成特征数据集；根据预设规则和所述特征数据集，生成血糖预测模型。通过以上方式，本专利技术血糖预测模型的生成方法通过采集整理大量不同呼吸样本数据以及对应的血糖值，在将所述呼吸样本数据进行预处理后，进一步进行特征提取，生成呼吸样本数据的特征数据集，并根据该特征数据集生成血糖预测模型。本专利技术根据采集的大量呼吸样本，生成具有血糖预测功能的血糖预测模型。该血糖预测模型可根据任何病人的呼吸样本数据，预测该病人的血糖浓度，实现了无创检测糖尿病病人的血糖浓度，减轻了病人的痛苦，解决了传统的血糖预测方法具有历史数据依懒性的技术问题。附图说明图1为本专利技术实施例方案涉及的血糖预测模型的生成方法执行终端的终端结构示意图；图2为本专利技术血糖预测模型的生成方法第一实施例的流程示意图；图3为本专利技术血糖预测模型的生成方法第二实施例的流程示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例方案的主要思路是：血糖预测模型的生成装置获取呼吸样本数据以及所述呼吸样本数据对应的血糖值，并将所述呼吸样本数据进行预处理；对预处理后的呼吸样本数据进行特征提取，并根据提取的特征数据生成特征数据集；根据预设规则和所述特征数据集，生成血糖预测模型。解决了传统的血糖预测方法具有历史数据依懒性的技术问题，提高了血糖预测数据的精确性。参照图1，图1为本专利技术实施例方案涉及的血糖预测模型的生成方法执行终端的终端结构示意图。本专利技术实施例的运行终端可以是PC，也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等具有显示功能的可移动式终端设备。如图1所示，该终端可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对运行终端的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。继续参照图1，图1中作为一种计算机存储介质的存储器1005可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及程序。其中，操作系统是管理和控制血糖预测模型的生成装置与软件资源的程序，支持网络通信模块、用户接口模块、血糖预测模型的生成程序以及其他程序或软件的运行；网络通信模块用于管理和控制网络接口1002；用户接口模块用于管理和控制用户接口1003。在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接云服务器，与云本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种血糖预测模型的生成方法，其特征在于，所述血糖预测模型的生成方法包括以下步骤：获取呼吸样本数据以及所述呼吸样本数据对应的血糖值，并将所述呼吸样本数据和对应的血糖值进行预处理；对预处理后的呼吸样本数据进行特征提取，并根据提取的特征数据生成特征数据集；根据预设规则、所述呼吸样本数据对应的血糖值和所述特征数据集，生成血糖预测模型。

【技术特征摘要】
1.一种血糖预测模型的生成方法，其特征在于，所述血糖预测模型的生成方法包括以下步骤：获取呼吸样本数据以及所述呼吸样本数据对应的血糖值，并将所述呼吸样本数据和对应的血糖值进行预处理；对预处理后的呼吸样本数据进行特征提取，并根据提取的特征数据生成特征数据集；根据预设规则、所述呼吸样本数据对应的血糖值和所述特征数据集，生成血糖预测模型。2.如权利要求1所述的血糖预测模型的生成方法，其特征在于，所述并将所述呼吸样本数据和对应的血糖值进行预处理的步骤包括：获取所述呼吸样本数据的采集时间和对应的血糖值的采集时间的时间差；在所述时间差超过预设时间阈值时，删除所述时间差对应的呼吸样本数据和血糖值。3.如权利要求2所述的血糖预测模型的生成方法，其特征在于，所述在所述时间差超过预设时间阈值时，删除所述时间差对应的呼吸样本数据和血糖值的步骤之后，还包括：将在预设时间阈值内的时间差对应的呼吸样本数据进行去基线处理，并将处理后的所述呼吸样本数据进行数据标准化。4.如权利要求1所述的血糖预测模型的生成方法，其特征在于，所述对预处理后的呼吸样本数据进行特征提取的步骤包括：根据预设的特征提取规则，提取所述预处理后对应的呼吸样本数据的几何特征。5.如权利要求4所述的血糖预测模型的生成方法，其特征在于，所述并根据提取的特征数据生成特征数据集的步骤包括：根据有效特征选择算法对提取的所述几何特征进行筛选以获取有效特征集；根据Mitra-Im...

【专利技术属性】
技术研发人员：张大鹏，寇璐，卢光明，刘旸，
申请(专利权)人：深圳市中识创新科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44