一种无创血糖浓度预测方法技术

本发明专利技术是一种无创血糖浓度预测方法。本发明专利技术涉及血糖浓度预测技术领域，本发明专利技术通过近红外光谱技术来预测血糖浓度，引入了RMLoss函数提高模型在处理高维光谱数据时的泛化能力。使用深度孪生残差网络进行特征提取，并考察了输出维度和超参数的变化对模型的影响。对于训练集与预测集的预测效果体现在克拉克网格分析图中，与使用SVR相比，相关系数提升了近3倍，均方误差降低了3/4，显示了模型的泛化能力，为亟待跨越的难题提供了深度学习的解决策略。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及血糖浓度预测，是一种无创血糖浓度预测方法。

技术介绍

1、血糖是指血液中的葡萄糖含量，是人体健康的重要指标之一。但目前常用的血糖检测方法需要采集血液样本，存在创伤性、痛苦性和感染风险等问题。如何实现无创伤性测量血糖浓度具有深远意义。

2、医疗领域是无创血糖检测技术的主要应用领域，为医生和护士提供一种精准的血糖检测技术，可为医学的研究和教育提供一种有价值的血糖数据和知识来源。家庭领域是无创血糖检测技术的潜在应用领域，为家庭成员提供一种精准的血糖检测技术，可为家庭的健康和幸福提供一种有效的保障和促进。商业领域是无创血糖检测技术的新兴应用领域，为餐厅、超市、健身房等提供一种创新的血糖检测服务，可为商家提供一种增加收入和客户忠诚度的方法，为市场提供一种扩大需求和竞争力的机会。因此，开发无创的血糖浓度测量方法具有重要的临床意义和市场需求。

3、无创伤检测血糖技术的实现是患者的福音，国内外学者对此展开了深入研究。无创检测技术可分为非光学技术和光学技术两类，近红外光谱法是目前无创检测技术热门的方法，部分近红外光谱技术已经进入人体实验本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种无创血糖浓度预测方法，其特征是：所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是：所述步骤1具体为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征是：所述步骤2具体为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征是：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征是：所述步骤3具体为：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征是：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征是：所述步骤4具体为：

8.一种基于RMLoss及深度孪生网络的无创血糖浓度预测系统，其特征是：所述系统具体为：

9.一种计算机可读存...

【技术特征摘要】

1.一种无创血糖浓度预测方法，其特征是：所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征是：所述步骤1具体为：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征是：所述步骤2具体为：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征是：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征是：所述步骤3具体为：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征是：

7.根据权利要求6所...

【专利技术属性】
技术研发人员：周林华，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：