基于多范数聚类和双层离散网络的血糖分类方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了基于多范数聚类和双层离散网络的血糖分类方法及系统，包括：采集不同血糖状态人群的指尖PPG信号以及对应的血糖浓度状态，在指尖PPG信号中，提取与血糖浓度状态变化相关的特征数据集，并进行聚类处理，形成不同的特征簇；构建具有自反馈特性的双层离散循环神经网络，通过特征簇进行训练，构建血糖分类模型；基于血糖分类模型，通过采集待测目标的指尖PPG信号，获取待测目标的血糖浓度状态；本发明专利技术实现了无创连续检测血糖状态，同时实现人体日常血糖情况健康监测。人体日常血糖情况健康监测。人体日常血糖情况健康监测。

【技术实现步骤摘要】
基于多范数聚类和双层离散网络的血糖分类方法及系统


[0001]本专利技术涉及血糖分类检测
，具体而言，涉及基于多范数聚类和双层离散网络的血糖分类方法及系统。

技术介绍

[0002]糖尿病是一种终身性代谢性疾病，由胰岛素分泌受损、生物效应受损等多种原因引起，以慢性高血糖为特征。目前糖尿病尚无有效的治疗方法，但定期监测血糖水平可以减少或延缓并发症的发生。自我监测被认为是控制糖尿病最直接、最可行的方法之一。
[0003]成熟的检测技术是使用血糖分析仪，通过穿刺患者的手指顶部获得的血液样本来测量血糖水平。这种方法不仅因频繁采血给患者带来痛苦和负担，而且无法实时监测。无创血糖技术可以克服上述缺点，成为智能医疗研究的热门课题。然而，用于自我监测的无创血糖监测系统仍处于开发的早期阶段，远未准备好部署到家庭护理中。
[0004]光体积变化描记图法(Photoplethysmography，简称PPG)技术已被应用于测量人体某些部位的血容量变化，因为PPG信号包含与呼吸、循环系统、血流和心跳有关的信息，所以可以利用一些数据挖掘和机器学习的手本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于多范数聚类和双层离散网络的血糖分类方法，其特征在于，包括以下步骤：采集不同血糖状态人群的指尖PPG信号以及对应的血糖浓度状态，在所述指尖PPG信号中，提取与所述血糖浓度状态变化相关的特征数据集，并进行聚类处理，形成不同的特征簇；构建具有自反馈特性的双层离散循环神经网络，通过所述特征簇进行训练，构建血糖分类模型；基于所述血糖分类模型，通过采集待测目标的指尖PPG信号，获取所述待测目标的血糖浓度状态。2.根据权利要求1所述基于多范数聚类和双层离散网络的血糖分类方法，其特征在于：在获取指尖PPG信号的过程中，将不同血糖状态人群分成低血糖组人群、高血糖组人群和正常血糖组人群，通过波长为535nm的信号传感器，对不同血糖状态人群进行采集，获取所述指尖PPG信号。3.根据权利要求2所述基于多范数聚类和双层离散网络的血糖分类方法，其特征在于：在提取特征数据集的过程中，对所述指尖PPG信号使用位平面奇异谱分析进行去噪处理后，提取去噪后的所述指尖PPG信号与所述血糖浓度状态变化相关的所述特征数据集。4.根据权利要求3所述基于多范数聚类和双层离散网络的血糖分类方法，其特征在于：在使用位平面奇异谱分析对指尖PPG信号进行去噪处理的过程中，基于所述指尖PPG信号，令滑动窗口在PPG信号中以步长为1从左往右进行滑动取值，生成轨迹矩阵；对所述轨迹矩阵进行平方后，执行奇异值分解，生成奇异值矩阵、左奇异矩阵和右奇异矩阵；基于所述奇异值矩阵的奇异值，根据所述奇异值对应的所述左奇异矩阵的左奇异列向量，以及所述右奇异矩阵的右奇异列向量，对所述轨迹矩阵进行重构，实现对所述指尖PPG信号的滤波处理；对重构后的所述轨迹矩阵，通过对角平均化处理，生成滤波后的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓兴华，凌永权，袁昊，姚强，
申请(专利权)人：迈德医疗科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：