【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及血糖监测，尤其涉及一种血液透析患者的动态血糖监测系统及监测方法。
技术介绍
1、动态血糖监测(cgm)是一种用于监测糖尿病患者血糖水平的技术，它能够提供连续的血糖读数，帮助管理血糖水平。然而，在特定人群，如接受透析治疗的患者中，在透析过程中，患者的体液状态发生显著变化，这可能包括血液的稀释浓缩，这些变化可能会干扰cgm系统的电化学传感器，导致血糖读数不准确。
2、目前的cgm系统大多设计用于稳定状态下的血糖监测，并未特别考虑到透析患者在治疗过程中所遇到的水分平衡变化问题。
3、因此，有必要提供一种血液透析患者的动态血糖监测系统及监测方法解决上述技术问题。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供一种血液透析患者的动态血糖监测系统及监测方法，通过对实际的血糖值进行实时补偿，可以更准确地反映透析患者的真实血糖水平，从而有助于患者更好地管理他们的病情，并为医生提供更准确的数据以指导治疗；并且通过触发警报，能够及时提醒患者和医疗人员潜在的危险，进一步保障患者安全。
2、本专利技术提供的一种血液透析患者的动态血糖监测方法，所述监测方法包括以下步骤：
3、收集透析前和透析后的历史数据集，其中，所述历史数据集包括至少一个透析患者在透析前和透析后的水分去除量、电解质变化量和血糖值变化量；
4、将水分去除量和电解质变化量作为血糖补偿模型的输入特征、将血糖变化量作为血糖补偿模型的目标变量构建血糖补偿模型，以通过血糖补
5、获取第一血糖值，同时利用血糖补偿模型获取的血糖补偿值对第一血糖值进行补偿，得到第二血糖值；
6、基于标准血糖范围，判断第二血糖值是否位于标准血糖范围内，并在第二血糖值超出标准血糖范围时触发警报。
7、优选的，所述收集透析前和透析后的历史数据集，其中，所述历史数据集包括透析患者在透析前和透析后的水分去除量、电解质变化量和血糖值变化量，包括：
8、收集透析前和透析后的水分量，计算得到透析前和透析后的水分去除量；
9、收集透析前和透析后的电解质量，计算得到透析前和透析后的电解质变化量；
10、收集透析前和透析后的第三血糖值，计算得到透析前和透析后的血糖值变化量。
11、优选的，在所述将水分去除量和电解质变化量作为血糖补偿模型的输入特征、将血糖变化量作为血糖补偿模型的目标变量训练血糖补偿模型之前，还包括：
12、对收集的历史数据集进行清洗数据，其中，数据清洗包括检查缺失值和异常值的填充、删除和检测，并将历史数据集分为训练集和测试集，用以构建血糖补偿模型。
13、优选的，所述血糖补偿模型是基于神经网络模型构建的。
14、优选的，所述将水分去除量和电解质变化量作为血糖补偿模型的输入特征、将血糖变化量作为血糖补偿模型的目标变量训练血糖补偿模型，包括：
15、基于神经网络构建初始型的血糖补偿模型；
16、利用水分去除量、电解质变化量和血糖值变化量训练基于神经网络构建的初始型的血糖补偿模型。
17、优选的，所述基于神经网络构建初始型的血糖补偿模型，包括：
18、定义神经网络的输入层：根据水分去除量和电解质变化量确定输入层节点数；
19、构建神经网络的隐藏层：选择两个隐藏层作为起始点进行构建，且每个隐藏层具有64个节点，同时初始化隐藏层的权重和偏置；
20、定义神经网络的输出层：将血糖变化量作为输出层的输出节点；
21、选择激活函数：使用非线性relu激活函数激活隐藏层；
22、定义损失函数：选择均方误差函数作为损失函数评估血糖补偿模型；
23、优化器选择：选择adam优化器来优化血糖补偿模型，最终得出初始型的血糖补偿模型。
24、优选的，所述利用水分去除量、电解质变化量和血糖值变化量训练基于神经网络构建的初始型的血糖补偿模型，包括：
25、利用包括水分去除量、电解质变化量和血糖值变化量的训练集训练初始型的血糖补偿模型；
26、利用包括水分去除量、电解质变化量和血糖值变化量的测试集验证初始型的血糖补偿模型；
27、基于评估指标评估初始型的血糖补偿模型，得到评估结果，其中，评估指标包括准确率和召回率；
28、基于评估结果优化初始型的血糖补偿模型，得到血糖补偿模型。
29、本专利技术还提供了一种血液透析患者的动态血糖监测系统，包括植入式血糖传感器和数据处理单元，其中，
30、所述植入式血糖传感器用于获取第一血糖值和第二血糖值；
31、所述数据处理单元用于接收植入式血糖传感器采集的第一血糖值和第二血糖值，同时数据处理单元用于执行指令，以实现血液透析患者的动态血糖监测方法中的任一步骤。
32、与相关技术相比较，本专利技术提供的一种血液透析患者的动态血糖监测系统及监测方法具有如下有益效果：
33、本专利技术通过收集历史数据集、建立补偿模型和进行血糖值补偿的方法，以减轻透析患者在动态血糖监测中因水分和电解质平衡变化导致的血糖监测偏差；同时通过这种方法，可以对透析前后患者的水分去除量、电解质变化量和血糖值变化量进行分析，并构建一个能够根据这些变化调整血糖读数的补偿模型。
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1.一种血液透析患者的动态血糖监测方法，其特征在于，所述监测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种血液透析患者的动态血糖监测方法，其特征在于，所述收集透析前和透析后的历史数据集，其中，所述历史数据集包括透析患者在透析前和透析后的水分去除量、电解质变化量和血糖值变化量，包括：
3.根据权利要求1所述的一种血液透析患者的动态血糖监测方法，其特征在于，在所述将水分去除量和电解质变化量作为血糖补偿模型的输入特征、将血糖变化量作为血糖补偿模型的目标变量训练血糖补偿模型之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种血液透析患者的动态血糖监测方法，其特征在于，所述血糖补偿模型是基于神经网络模型构建的。
5.根据权利要求4所述的一种血液透析患者的动态血糖监测方法，其特征在于，所述将水分去除量和电解质变化量作为血糖补偿模型的输入特征、将血糖变化量作为血糖补偿模型的目标变量训练血糖补偿模型，包括：
6.根据权利要求5所述的一种血液透析患者的动态血糖监测方法，其特征在于，所述基于神经网络构建初始型的血糖补偿模型，包括：
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8.一种血液透析患者的动态血糖监测系统，其特征在于，包括植入式血糖传感器和数据处理单元，其中，
...【技术特征摘要】
1.一种血液透析患者的动态血糖监测方法，其特征在于，所述监测方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种血液透析患者的动态血糖监测方法，其特征在于，所述收集透析前和透析后的历史数据集，其中，所述历史数据集包括透析患者在透析前和透析后的水分去除量、电解质变化量和血糖值变化量，包括：
3.根据权利要求1所述的一种血液透析患者的动态血糖监测方法，其特征在于，在所述将水分去除量和电解质变化量作为血糖补偿模型的输入特征、将血糖变化量作为血糖补偿模型的目标变量训练血糖补偿模型之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的一种血液透析患者的动态血糖监测方法，其特征在于，所述血糖补偿模型是基于神经网络模型构建...
【专利技术属性】
技术研发人员：李瑾竹，马燕兰，张丽娟，暴雨，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第二医学中心，
类型：发明
国别省市：
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