【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于连续代谢监测，具体地，涉及一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法、存储介质及设备。
技术介绍
1、高代谢状态在重症患者普遍存在，是影响患者预后的重要因素之一，因此需要进行密切的代谢监测。但人体代谢率每日处于变化之中，而重症患者迅猛频繁的病情变化又会加重代谢率的变化，导致监测不能及时、准确、有效的问题。
2、目前临床上，对代谢的监测指标包括症状体征指标及物质能量代谢指标，症状体征指标包括心脏指数、基础代谢率指数，物质能量代谢指标是通过对物质代谢供给和排出量的计算评估患者代谢情况，进而制定诊疗策略，如氮平衡测定、基于呼吸商的静息能量代谢测定等。但是，重症患者的症状体征指标容易受到病情及治疗干预的影响，如心动过速时采用药物降低心率会影响心脏指数及基础代谢率的计算；而目前物质代谢计算的方式需要记录一段时间内消耗物质的量和排出物质的量，过程繁琐，且不能进行持续动态监测。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法、存储介质及设备，通过连续实时的葡萄糖和乳酸监测数据，实现对代谢的连续监测。
2、为实现上述技术目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，具体包括如下步骤：
3、步骤1、收集人体组织液葡萄糖的电信号和乳酸的电信号，并计算人体代谢变化率，将每个采样点对应的人体代谢变化率、乳酸的电信号、人体组织液葡萄糖的电信号组成特征向量；
4、步骤2、将
5、步骤3、通过静息能量代谢仪收集时间与正常状态下特征向量相对应的代谢能量值，得到代谢能量变化率，将代谢能量变化率与正常状态下人体代谢变化率构建代谢-能量表达式，通过几何变分方法得到最优的代谢-能量表达式；
6、步骤4、将测得的人体代谢变化率按照均值、标准差进行标准化，输入最优的代谢-能量表达式中，预测出能量变化率，经积分预测出给定时间内代谢能量值，若预测出的代谢能量值在正常代谢能量区间内，则说明人体代谢变化率的监测过程准确有效。
7、进一步地，步骤1中人体代谢变化率的计算过程为：
8、δx＝(xlac,t1-xlac,t0)/(xglu,t1-xglu,t0)
9、其中，δx表示人体代谢变化率，xlac,t1表示t1时刻测量的乳酸的电信号，xlac,t0表示t0时刻测量的乳酸的电信号，xglu,t1表示t1时刻测量的组织液葡萄糖的电信号，xglu,t0表示t0时刻测量的组织液葡萄糖的电信号。
10、进一步地，步骤2中将特征向量进行异常检测分为个体样本异常检测和群体样本异常检测。
11、进一步地，所述个体样本异常检测的具体过程为：对于第i个个体样本的特征向量xi＝(δxi,xlac,t,xglu,t)服从高斯分布，xi～n(μ,σ)，若则该个体样本的特征向量为异常状态；否则，该个体样本的特征向量为正常状态；其中，μ表示个体样本中特征向量的均值，σ表示个体样本中特征向量的标准差，n表示个体样本数，表示欧式距离二范数，δxi表示第i个个体样本的人体代谢变化率，xlac,t表示t时刻测量的乳酸的电信号，xglu,t表示t时刻测量的组织液葡萄糖的电信号。
12、进一步地，所述群体样本异常检测的具体过程为：将群体样本的特征向量集记为x＝{x0,…,xj,…,xm}，根据单位球面上的黎曼度量将x进行投影，得到投影后点集并计算投影后点集的均值和标准差若则该群体样本的特征向量为异常状态；否则，该群体样本的特征向量为正常状态，其中，m表示进行代谢检测的个体数量，xj表示第j个个体的特征向量，xj＝(δxj,xlac,t,xglu,t)，δxj表示第j个个体的人体代谢变化率，xlac,t表示t时刻测量的乳酸的电信号，eglu,t表示t时刻测量的组织液葡萄糖的电信号，∥∥g表示黎曼度量g下的测地线距离，u、v表示群体样本投影到单位球面上的二维坐标。
13、进一步地，步骤3包括如下子步骤：
14、步骤301、通过静息能量代谢仪收集时间与正常状态下特征向量相对应的代谢能量值，得到代谢能量变化率，通过p次多项式将能量变化率与正常状态下人体代谢变化率构建代谢-能量表达式：
15、δe＝a0+a1δxb+a2δxb2+…+apδxbp
16、其中，δe表示代谢能量变化率，a0,…,ap为待定参数，b表示人体代谢变化率处于个体样本中或是种群样本中，δxb表示b条件下的人体代谢变化率；
17、步骤302、将正常状态下人体代谢变化率和代谢能量变化率分别通过均值、标准差进行标准化，通过几何变分方法最小化代谢-能量变化关系曲线，得到p次多项式的最优解所述代谢-能量变化关系曲线的最小化过程为：
18、
19、其中，s表示样本总数量，j、s均表示s的索引，表示第s个样本经均值和标准差标准化后的能量变化率，表示第s个样本经均值和标准差标准化后的人体代谢变化率，表示第j个样本经均值和标准差标准化后的人体代谢变化率，表示第j个样本经均值和标准差标准化后的能量变化率，p表示代谢-能量变化关系曲线上自然诱导出的非欧度量；
20、步骤303、将p次多项式的最优解代入构建的代谢-能量表达式中，得到最优的代谢-能量表达式：
21、进一步地，若人体代谢变化率处于个体样本中，求得的最优代谢-能量表达式适用于个体样本，将测得的人体代谢变化率按照个体样本的均值、标准差进行标准化后，代入最优的代谢-能量表达式中，得到标准化的能量变化率，再根据能量变化率均值、标准差进行标准化，预测出能量变化率，进行积分，预测出给定时间内的代谢能量值，若预测出的代谢能量值在正常代谢能量区间内，则说明个体样本的人体代谢变化率的监测过程准确有效。
22、进一步地，若人体代谢变化率处于群体样本中，求得的最优代谢-能量表达式适用于群体样本，将测得的人体代谢变化率按照群体样本的均值、标准差进行标准化后，代入最优的代谢-能量表达式中，得到标准化的能量变化率，再根据能量变化率均值、标准差进行标准化，预测出能量变化率，进行积分，预测出给定时间内的代谢能量值，若预测出的代谢能量值在正常代谢能量区间内，则说明群体样本的人体代谢变化率的监测过程准确有效。
23、进一步地，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序使计算机执行所述的基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法。
24、进一步地，本专利技术还提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现所述的基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法。
25、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：本专利技术基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，通过乳酸和组织液葡萄糖在单位时间内的变化比值作为人体代谢变化率，这是由于监测组织内乳酸水平的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，步骤1中人体代谢变化率的计算过程为：
3.根据权利要求1所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，步骤2中将特征向量进行异常检测分为个体样本异常检测和群体样本异常检测。
4.根据权利要求3所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，所述个体样本异常检测的具体过程为：对于第i个个体样本的特征向量xi＝(Δxi,xLac,T,xGlu,T)服从高斯分布，xi～N(μ,σ)，若则该个体样本的特征向量为异常状态；否则，该个体样本的特征向量为正常状态；其中，μ表示个体样本中特征向量的均值，σ表示个体样本中特征向量的标准差，n表示个体样本数，表示欧式距离二范数，Δxi表示第i个个体样本的人体代谢变化率，xLac,T表示T时刻测量的乳酸的电信号，xGlu,T表示T时刻测量的组织液葡萄糖的电信号。
5.根据权利要求3所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于
6.根据权利要求1所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，步骤3包括如下子步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，若人体代谢变化率处于个体样本中，求得的最优代谢-能量表达式适用于个体样本，将测得的人体代谢变化率按照个体样本的均值、标准差进行标准化后，代入最优的代谢-能量表达式中，得到标准化的能量变化率，再根据能量变化率均值、标准差进行标准化，预测出能量变化率，进行积分，预测出给定时间内的代谢能量值，若预测出的代谢能量值在正常代谢能量区间内，则说明个体样本的人体代谢变化率的监测过程准确有效。
8.根据权利要求6所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，若人体代谢变化率处于群体样本中，求得的最优代谢-能量表达式适用于群体样本，将测得的人体代谢变化率按照群体样本的均值、标准差进行标准化后，代入最优的代谢-能量表达式中，得到标准化的能量变化率，再根据能量变化率均值、标准差进行标准化，预测出能量变化率，进行积分，预测出给定时间内的代谢能量值，若预测出的代谢能量值在正常代谢能量区间内，则说明群体样本的人体代谢变化率的监测过程准确有效。
9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序使计算机执行如权利要求1-8任一项所述的基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行计算机程序时，实现如权利要求1-8任一项所述的基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，步骤1中人体代谢变化率的计算过程为：
3.根据权利要求1所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，步骤2中将特征向量进行异常检测分为个体样本异常检测和群体样本异常检测。
4.根据权利要求3所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，所述个体样本异常检测的具体过程为：对于第i个个体样本的特征向量xi＝(δxi,xlac,t,xglu,t)服从高斯分布，xi～n(μ,σ)，若则该个体样本的特征向量为异常状态；否则，该个体样本的特征向量为正常状态；其中，μ表示个体样本中特征向量的均值，σ表示个体样本中特征向量的标准差，n表示个体样本数，表示欧式距离二范数，δxi表示第i个个体样本的人体代谢变化率，xlac,t表示t时刻测量的乳酸的电信号，xglu,t表示t时刻测量的组织液葡萄糖的电信号。
5.根据权利要求3所述的一种基于葡萄糖和乳酸的连续代谢监测方法，其特征在于，所述群体样本异常检测的具体过程为：将群体样本的特征向量集记为x＝{x0,…,xj,…,xm}，根据单位球面上的黎曼度量将x进行投影，得到投影后点集并计算投影后点集的均值和标准差若则该群体样本的特征向量为异常状态；否则，该群体样本的特征向量为正常状态，其中，m表示进行代谢检测的个体数量，xj表示第j个个体的特征向量，xj＝(δxj,xlac,t,xglu,t)，δxj表示第j个个体的人体代谢变化率，xlac,t表示t时刻测量的乳酸的电信号，xglu,t表示t时刻测量的组织液葡萄糖的电信号，||||g表...
【专利技术属性】
技术研发人员：高涛，虞文魁，唐少秋，陈鸣，朱运涛，曹科，
申请(专利权)人：南京鼓楼医院，
类型：发明
国别省市：
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