一种基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法及装置，包括：(1)采集待监测者的历史监测数据，对监测数据中的血糖时间序列进行数据补全；(2)构建血糖预测模型并利用补全后的血糖时间序列进行训练；其中，血糖预测模型对监测者历史数据的振动模式进行分析和提取，从而将血糖时间序列数据分解为不同的模态数据，并根据分解后的模态数据动态调整窗口大小来学习个人血糖；学习过程中，模型引入自适应窗口大小、窗口依赖的惩罚项，以增强模型对血糖变化的适应性和稳定性；最后将各个模态数据聚合起来进行血糖预测；(3)将采集的血糖时间序列输入训练好的血糖预测模型进行血糖预测。利用本发明专利技术，可以提高血糖预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于血糖预测领域，尤其是涉及一种基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法及装置。

技术介绍

1、一型糖尿病是一种慢性疾病，也被称为胰岛素依赖型糖尿病或少年糖尿病。一型糖尿病通常是由自身免疫疾病引起的，即免疫系统错误地攻击胰岛素产生的胰岛素生成细胞。这导致胰岛素生成细胞逐渐减少，最终无法产生足够的胰岛素来维持血糖水平，从而导致高血糖。一型糖尿病患者需要注射胰岛素来控制血糖水平，因为他们的身体无法产生足够的胰岛素。胰岛素是一种激素，其作用是帮助细胞吸收血液中的葡萄糖并将其转化为能量。缺乏胰岛素会导致血糖浓度升高，损害身体的各种器官和组织。

2、一型糖尿病目前无法治愈，患者需要持续监测血糖水平，并根据情况调整胰岛素注射剂量或饮食。然而，由于血糖水平受多种因素影响，如饮食、运动、压力等，很难准确预测未来的血糖水平。这使得患者在日常生活中难以维持血糖水平的稳定，容易出现高血糖或低血糖的情况。近年来，一些新的治疗方法和技术也在不断发展，如胰岛素泵和胰岛素释放器等。

3、当谈论血糖振动时，实际上是在谈论一种动态的生理现象，它受到各种内部和本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法，其特征在于，步骤(1)中，通过分析监测数据的相关性和规律性来预测缺失数据的取值，根据已有的血糖时间序列，结合时间和空间特征，推断出缺失数据的可能取值，并进行插补。

3.根据权利要求1所述的基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法，其特征在于，步骤(1)中，进行数据补全时，采用的公式如下：

4.根据权利要求1所述的基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法，其特征在于，步骤(2)中，利用数据模态分解技术将将血糖时间序列数据...

【技术特征摘要】

1.一种基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法，其特征在于，步骤(1)中，通过分析监测数据的相关性和规律性来预测缺失数据的取值，根据已有的血糖时间序列，结合时间和空间特征，推断出缺失数据的可能取值，并进行插补。

3.根据权利要求1所述的基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法，其特征在于，步骤(1)中，进行数据补全时，采用的公式如下：

4.根据权利要求1所述的基于多振动模式分解的个性化血糖预测方法，其特征在于，步骤(2)中，利用数据模态分解技术将将血糖时间序列数据分解为不同的模态数据，公式如下：

5.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：李莹，符蓝天，孙煦雪，冯辉，刘少男，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：