一种解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法技术

本发明专利技术涉及血糖检测技术领域，具体公开了一种解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法；所述方法包括：S100、通过无创血糖传感测头发射近红外光，并接收识别漫反射光波长数据；S200、对漫反射光波长数据进行数据处理，将处理后的数据输入至平稳基线预测模型中，获得预测血糖数值；所述平稳基线预测模型采用神经网络训练获得；本发明专利技术通过平稳基线预测模型对血糖变化的预测，能够判断血糖变化曲线趋于平稳的位置，进而不需要用户等待人体与血糖检测装置温度平稳的时间点，即能对平稳状态下检测的数值进行预测，能够显著提高血糖检测结果的准确度并缩短无创血糖检测的时间。测结果的准确度并缩短无创血糖检测的时间。测结果的准确度并缩短无创血糖检测的时间。

【技术实现步骤摘要】
一种解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法


[0001]本专利技术涉及血糖检测
，具体为一种解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法。

技术介绍

[0002]对于糖尿病患者需要长期进行血糖检测，传统的血糖检测仪主要采用扎针取血的方式，此种方式虽然检测的准确度较高，但会给患者造成创口，长期的检测过程会导致患者出现伤口感染等问题，因此无创血糖检测是血糖检测的发展方向。
[0003]现有技术中的无创血糖检测采用近红外波长作为探测血糖的感源，根据人体皮肤设计了近红外波长的发射器和接收器，当开始检测时，用户会把探测器佩戴在手背，此时发射器会发出指定几个波长范围在1300
‑
1800nm的光，接收器接收光的漫反射回来的光，进行数处理；在此过程中，由于皮肤表皮层的温度是动态稳定的，而红外波发射器的探测头是没有温度的，红外波长的传播路径会受到温度的影响，因此在测试时，表皮温度和红外探测头就会存在一个热交换过程，这个过程会影响红外波的传播，因此影响测量结果，导致测量出来的数据呈现缓慢下降的趋势，同时该趋势趋于稳定需要2个小时左右的时间，稳定后的数据在进行测量才能保证数据的准确性，因此在可穿戴的设备中难以实现此过程的完全进行，因此检测的数据与实际数值存在偏差。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法，解决以下技术问题：
[0005]如何缩短无创血糖检测的时间并保证检测的准确性。
[0006]本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
[0007]一种解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法，所述方法包括：
[0008]S100、通过无创血糖传感测头发射近红外光，并接收识别漫反射光波长数据；
[0009]S200、对漫反射光波长数据进行数据处理，将处理后的数据输入至平稳基线预测模型中，获得预测血糖数值；
[0010]所述平稳基线预测模型采用神经网络训练获得。
[0011]进一步地，平稳基线预测模型建立的过程为：
[0012]保持相同的测试条件采集人体从测试开始阶段到数值平稳阶段的数据，生成训练数据集；
[0013]采用一维卷积神经网络搭建模型，通过训练数据集对搭建的模型进行训练。
[0014]进一步地，步骤S102还包括：
[0015]增加随机噪声和负样本对搭建的模型进行训练。
[0016]进一步地，所述方法在步骤S200前还包括：
[0017]检测当前环境温度数值，根据当前环境温度数值落入的环境温度区间选择对应的
平稳基线预测模型。
[0018]进一步地，所述平稳基线预测模型建立的过程还包括：
[0019]将环境温度按照特定范围设定不同的环境温度区间，在环境温度区间中心值的环境状态下分别采集人体从测试开始阶段到数值平稳阶段的数据，生成训练数据集；
[0020]根据不同环境温度区间的训练数据集进行卷积神经网络搭建和训练，获得不同环境温度区间对应的平稳基线预测模型。
[0021]本专利技术的有益效果：
[0022](1)本专利技术通过平稳基线预测模型对血糖变化的预测，能够判断血糖变化曲线趋于平稳的位置，进而不需要用户等待人体与血糖检测装置温度平稳的时间点，即能对平稳状态下检测的数值进行预测，相对于直接检测的结果，本专利技术能够显著提高血糖检测结果的准确度，同时，本专利技术能够在较短的时间内获取平稳状态下的血糖数值，进而实现了缩短无创血糖检测的时间并保证检测准确性的效果。
附图说明
[0023]下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。
[0024]图1是本专利技术解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法的步骤流程图；
[0025]图2是本专利技术平稳基线预测模型建立过程中测试数据的检测电流值随时间变化图；
[0026]图3是本专利技术平稳基线预测模型建立过程中测试数据的检测电流随时间变化的拟合曲线。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]请参阅图1所示，在一个实施例中，提供了一种解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法，方法包括：
[0029]S100、通过无创血糖传感测头发射近红外光，并接收识别漫反射光波长数据；
[0030]S200、对漫反射光波长数据进行数据处理，将处理后的数据输入至平稳基线预测模型中，获得预测血糖数值；
[0031]平稳基线预测模型采用神经网络训练获得。
[0032]通过上述技术方案，本专利技术提供了一种无创血糖检测来缩短时间的方式，具体的，首先通过近红外光采集用户的检测数据，其次将用户的检测数据输入到平稳基线预测模型，通过平稳基线预测模型对血糖变化的预测，能够判断血糖变化曲线趋于平稳的位置，进而不需要用户等待人体与血糖检测装置温度平稳的时间点，即能对平稳状态下检测的数值进行预测，相对于直接检测的结果，本专利技术能够显著提高血糖检测结果的准确度，同时，本专利技术能够在较短的时间内获取平稳状态下的血糖数值，进而实现了缩短无创血糖检测的时
间并保证检测准确性的效果。
[0033]作为本专利技术的一种实施方式，平稳基线预测模型建立的过程为：
[0034]保持相同的测试条件采集人体从测试开始阶段到数值平稳阶段的数据，生成训练数据集；
[0035]采用一维卷积神经网络搭建模型，通过训练数据集对搭建的模型进行训练。
[0036]通过上述技术方案，本实施例提供了一种平稳基线预测模型建立过程的方法，具体地，请参阅图2、图3所示，在相同的测试环境下，采集人体从测试开始阶段到数值平稳阶段的数据，生成训练数据集，采用一维卷积神经网络搭建模型，通过训练数据集对搭建的模型进行训练，进而能够根据多种测试数据获取血糖检测值变化的模型，因此通过平稳基线预测模型的建立过程，在血糖检测装置获得实时血糖数据后，利用平稳基线预测模型对实时血糖数据进行调整，进而能够获得更为准确的测量数据。
[0037]作为本专利技术的一种实施方式，步骤S102还包括：
[0038]增加随机噪声和负样本对搭建的模型进行训练。
[0039]进一步地，由于步骤S102需要采集的样本数量较多，数据规模较大，因此本实施例在训练的过程中增加了随机噪声和负样本，能够提高模型分析的准确性。
[0040]作为本专利技术的一种实施方式，方法在步骤S200前还包括：
[0041]检测当前环境温度数值，根据当前环境温度数值落入的环境温度区间选择对应的平稳基线预测模型。
[0042]为了进一步的提高平稳基线预测模型分析的准确性，本实施例针对不同的环境温度数值，分别建立了对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法，其特征在于，所述方法包括：S100、通过无创血糖传感测头发射近红外光，并接收识别漫反射光波长数据；S200、对漫反射光波长数据进行数据处理，将处理后的数据输入至平稳基线预测模型中，获得预测血糖数值；所述平稳基线预测模型采用神经网络训练获得。2.根据权利要求1所述的一种解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法,其特征在于，平稳基线预测模型建立的过程为：保持相同的测试条件采集人体从测试开始阶段到数值平稳阶段的数据，生成训练数据集；采用一维卷积神经网络搭建模型，通过训练数据集对搭建的模型进行训练。3.根据权利要求2所述的一种解决无创血糖传感测头和皮肤热交换时间的缩短方法,其特征在于，步骤...

【专利技术属性】
技术研发人员：王大年，李慧，赵守风，
申请(专利权)人：安徽奇智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：