传感器标定方法技术

本发明专利技术公开了一种传感器标定方法，在生产前对批量传感器进行测试，得到汇总数据对集，通过对汇总数据对集进行归类划分得到典型数据对集，并存储到计算机内，在生产时，对待出厂传感器测试少量数据对，将少量数据对输入到计算机，通过计算得到与少量数据对最接近的典型数据对集，该典型数据对集即可作为待出厂传感器的先验数据对集使用，不再需要预设的先验校准函数，提高了传感器标定效率，减少了生产时间，同时提高了传感器的可靠性。同时提高了传感器的可靠性。同时提高了传感器的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
传感器标定方法
[0001]相关申请的交叉引用
[0002]本申请要求以下专利申请的权益并要求其优先权：2021年9月27日提交的PCT专利申请，申请号为PCT/CN2021/120856。


[0003]本专利技术主要涉及医疗器械领域，特别涉及一种传感器标定方法。

技术介绍

[0004]正常人身体中的胰腺可自动监测人体血液中的葡萄糖含量，并自动分泌所需的胰岛素/胰高血糖素。而糖尿病患者胰腺的功能出现异常状况，无法正常分泌人体所需胰岛素。因此糖尿病是人体胰腺功能出现异常而导致的代谢类疾病，糖尿病为终身疾病。目前医疗技术尚无法根治糖尿病，只能通过稳定血糖来控制糖尿病及其并发症的发生和发展。
[0005]糖尿病患者在向体内注射胰岛素之前需要检测血糖。目前多数的检测手段可以对血糖连续检测，并将血糖数据实时发送至远程设备，便于用户查看，这种检测方法称为连续葡萄糖检测(Continuous Glucose Monitoring，CGM)。该方法需要检测装置贴在皮肤表面，将其携带的探头刺入皮下的组织液完成检测。
[0006]分析物检测装置的传感器在使用前需要进行标定，以确定传感器信息与体内血糖浓度信息间的对应关系，即确定传感器的灵敏度。现有技术采用的方法是，基于先验校准函数对传感器灵敏度进行线性设置，但在实际使用过程中，传感器的灵敏度不是完全线性的，导致传感器检测到的分析物参数信息可靠性不高。
[0007]因此，现有技术亟需一种更可靠的传感器标定方法。

技术实现思路

[0008]本专利技术实施例公开了一种传感器标定方法，在生产前对批量传感器进行测试，得到汇总数据对集，通过对汇总数据对集进行归类划分得到典型数据对集，并存储到计算机内，在生产时，对待出厂传感器测试少量数据对，将少量数据对输入到计算机，通过计算得到与少量数据对最接近的典型数据对集，该典型数据对集即可作为待出厂传感器的先验数据对集使用，不再需要预设的先验校准函数，提高了传感器标定效率，减少了生产时间，同时提高了传感器的可靠性。
[0009]本专利技术公开了一种传感器标定方法，包括：提供：批量传感器，对批量传感器进行测试以获取i个包括第一测试参数值和第二参数值的批量数据对集对批量数据对集基于所述第一测试参数值进行汇总，得到汇总数据对集D
i
：
[0010][0011]将汇总数据对集D
i
进行归类划分，得到j个典型数据对集D
j
：
[0012][0013]计算机，计算机存储j个典型数据对集；和待出厂传感器，对待出厂传感器进行测试，获取z个数据对计算机还用于获取与z个数据对最接近的典型数据对集并将典型数据对集输入到待出厂传感器对应的存储器内，作为待出厂传感器的先验数据对集。
[0014]根据本专利技术的一个方面，典型数据对集D
j
由汇总数据对集D
i
按照多次留出法或者交叉验证法进行归类划分得到。
[0015]根据本专利技术的一个方面，计算机分别计算z个数据对的第一参数值与每个典型数据对集的第一参数值的差值平方和，得到最小值对应的典型数据对集即为与z个数据对最接近的典型数据对集
[0016]根据本专利技术的一个方面，z个数据对是随机分布的。
[0017]根据本专利技术的一个方面，z个数据对是等距分布的。
[0018]根据本专利技术的一个方面，第一参数值为电流值或电压值。
[0019]根据本专利技术的一个方面，第二参数值至少包括血糖浓度值。
[0020]根据本专利技术的一个方面，批量数据对集或z个数据对至少部分的来自于体外测试。
[0021]根据本专利技术的一个方面，批量数据对集的数量i不小于100个。
[0022]根据本专利技术的一个方面，典型数据对集的数量j不小于10个。
[0023]根据本专利技术的一个方面，存储到存储器中的典型数据对集中的至少部分数据对是可调整的。
[0024]根据本专利技术的一个方面，数据对的调整至少部分的基于时间参数差异。
[0025]根据本专利技术的一个方面，数据对的调整至少部分的基于传感器的物理特性。
[0026]根据本专利技术的一个方面，传感器的物理特性至少包括膜层厚度、活性酶面积、活性酶体积或电极的电阻中的一种。
[0027]根据本专利技术的一个方面，数据对的调整是固定的。
[0028]根据本专利技术的一个方面，数据对的调整是线性的。
[0029]本专利技术还公开了一种分析物检测装置，包括：外壳；传感器，传感器包括体内部分和体外部分，体内部分用于刺入用户皮下获取第一参数值；存储器，存储器内预存储有通过典型数据对集处理器，处理器被编程为从存储器内调取典型数据对集在典型数据对集中基于第一参数值进行索引，以获取第二参数值；发射器，发射器用于将第一参数值和/或第二参数值发送到外界设备；和电池，电池用于提供电能。
[0030]根据本专利技术的一个方面，发射器、存储器、传感器、处理器和电池位于外壳内。
[0031]根据本专利技术的一个方面，发射器、传感器和电池位于外壳内，存储器和/或处理器位于外界设备。
[0032]根据本专利技术的一个方面，发射器、处理器或存储器中的至少两个集成为同一器件。
[0033]与现有技术相比，本专利技术的技术方案具备以下优点：
[0034]本专利技术公开的传感器标定方法中，在生产前对批量传感器进行测试，得到汇总数据对集，通过对汇总数据对集进行归类划分得到典型数据对集，并存储到计算机内，在生产
时，对待出厂传感器测试少量数据对，将少量数据对输入到计算机，通过计算得到与少量数据对最接近的典型数据对集，该典型数据对集即可作为待出厂传感器的先验数据对集使用，不再需要预设的先验校准函数，提高了传感器标定效率，减少了生产时间，同时提高了传感器的可靠性。
[0035]进一步的，典型数据对集按照多次留出法或者交叉验证法进行归类划分得到，保证了典型数据对集的分布一致性，提高了典型数据对集的代表性可靠度。
[0036]进一步的，与待出厂传感器最接近的典型数据对集通过计算第一参数值的最小差值平方和得到，计算量小，可靠性高。
附图说明
[0037]图1为根据本专利技术实施例分析物检测系统的结构示意图；
[0038]图2为根据本专利技术实施例分析物检测装置的结构示意图；
[0039]图3a为根据本专利技术实施例分析物检测装置唤醒模块包括感光元件的结构示意图；
[0040]图3b为根据本专利技术实施例分析物检测装置唤醒模块包括感光元件的功能示意图；
[0041]图4a为根据本专利技术实施例分析物检测系统包括磁性件和磁感元件的结构示意图；
[0042]图4b为根据本专利技术实施例分析物检测装置唤醒模块包括磁感元件的结构示意图；
[0043]图4c为根据本专利技术实施例分析物检测装置唤醒模块包括磁感元件的功能示意图；
[0044]图5a为根据本专利技术实施例分析物检测系统包括加速度传感器的结构本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种传感器标定方法，其特征在于，包括：提供批量传感器，对所述批量传感器进行测试以获取包括第一测试参数值和第二参数值的批量数据对集对所述批量数据对集基于所述第一测试参数值进行汇总，得到汇总数据对集D
i
：将所述汇总数据对集D
i
进行归类划分，得到j个典型数据对集D
j
：计算机，所述计算机存储所述j个典型数据对集；和待出厂传感器，对所述待出厂传感器进行测试，获取z个数据对所述计算机还用于获取与所述z个数据对最接近的典型数据对集并将所述典型数据对集输入到所述待出厂传感器对应的存储器内，作为待出厂传感器的先验数据对集。2.根据权利要求1所述的传感器标定方法，其特征在于，所述典型数据对集D
j
由所述汇总数据对集D
i
按照多次留出法或者交叉验证法进行归类划分得到。3.根据权利要求1所述的传感器标定方法，其特征在于，所述计算机分别计算所述z个数据对的第一参数值与每个所述典型数据对集的第一参数值的差值平方和，得到最小值对应的典型数据对集即为与所述z个数据对最接近的典型数据对集4.根据权利要求3所述的传感器标定方法，其特征在于，所述z个数据对是随机分布的。5.根据权利要求3所述的传感器标定方法，其特征在于，所述z个数据对是等距分布的。6.根据权利要求1所述的传感器标定方法，其特征在于，所述第一参数值为电流值或电压值。7.根据权利要求1所述的传感器标定方法，其特征在于，所述第二参数值至少包括血糖浓度值。8.根据权利要求1所述的传感器标定方法，其特征在于，所述批量数据对集或所述z个数据对至少部分的来自于体外测试。9.根据权利要求1所述的传感器标定方法，其特征在于，所述批量数据对集的数量i不小于100个。10.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨翠军，
申请(专利权)人：上海移宇科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：