[发明专利]准确度提高的连续葡萄糖监控方法、系统和设备在审

专利信息
申请号: 201580049229.7 申请日: 2015-08-14
公开(公告)号: CN106999110A 公开(公告)日: 2017-08-01
发明(设计)人: 安德里亚·法奇内提;乔瓦尼·斯帕拉斯诺;克劳德·科贝利;鲍里斯·P·寇瓦特克威 申请(专利权)人: 弗吉尼亚大学专利基金会
主分类号: A61B5/145 分类号: A61B5/145;G06F19/00
代理公司: 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司11258 代理人: 孙洋
地址: 美国弗*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 准确度 提高 连续 葡萄糖 监控 方法 系统 设备
【说明书】:

对相关申请的交叉引用和优先权要求

本申请基于35 U.S.C 119(e)要求2014年8月14日递交的美国临时申请No.62/037,133的优先权,该美国临时申请整体通过引用被合并于此。

技术领域

一种方法、系统和设备,用于通过短时间预测来提高连续葡萄糖监控的准确度。例如,连续监控传感器的准确度被提高。

背景技术

连续葡萄糖监控(CGM)的出现提供了在糖尿病病人的葡萄糖水平的控制和了解方面的改进[1]。准连续数据流允许收集与低血糖和高血糖事件期间葡萄糖的变化、检测以及量化相关的信息[2]。临床上,对CGM数据的分析(不管是实时的还是回顾性的),对于糖尿病的管理而言都是非常有用的[3,4]。

就技术进展而言,与胰岛素泵耦接的CGM传感器为人工胰腺和自动化闭环控制的设计和开发带来了希望[5-7]。实时地建议动作的咨询设备也在调研中,例如针对DIAdvisor项目开发的咨询设备[8]。本申请的发明人意识到这些设备成功的关键因素是CGM传感器的准确度。因为CGM传感器测量间质葡萄糖(IG),而不是直接测量血糖(BG),所以CGM读数的准确度不是最优的[9,10]。

为了说明问题,图1示出了CGM时间序列(时间线)的示例,该示例是使用FreeStyle(Abbott Diabetes Care,Alameda,CA)每分钟收集的,并且与使用YSI BG分析器(YSI,Inc.,Yellow Springs,OH)每隔15分钟获得的高频测量的BG参考值进行对比。很明显CGM迹线在幅度和延迟上都偏离BG迹线。差别在上升和下降沿期间最明显,并且主要归因于BG和IG浓度之间的动力学,其用作这两者之间的低通滤波器[11,12]。

发明内容

基于本公开将明白本发明的优选实施例的各种目的和优点。根据优选实施例,本发明通过短时间预测提高葡萄糖监控传感器的准确度。

作为本发明的示例实施例,一种用于提高连续葡萄糖监控传感器(CGS)的准确度的方法包括或由以下步骤构成:通过使用实时短时间葡萄糖预测减少随机噪声和校准误差,从而提高CGM读数的准确度。

作为本发明的另一示例实施例,一种用于提高连续葡萄糖监控传感器(CGS)的准确度的方法包括或由以下步骤构成:通过使用实时短时间葡萄糖预测减少随机噪声和校准误差,从而提高CGM读数的准确度,其中预测范围PH小于20分钟。

作为本发明的另一示例实施例,一种用于提高连续葡萄糖监控传感器(CGS)的准确度的方法包括或由以下步骤构成:通过使用实时短时间葡萄糖预测减少随机噪声和校准误差,以及补偿由于BG-to-IG动力学系统的低通特性而引入的延迟的一部分,从而提高CGM读数的准确度。

作为本发明的另一示例实施例,一种用于提高连续葡萄糖监控传感器(CGS)的准确度的方法包括或由以下步骤构成:通过使用实时短时间葡萄糖预测减少随机噪声和校准误差,预测小于图像获取单元20分钟的范围PH,以及补偿由于BG-to-IG动力学系统的低通特性而引入的延迟的一部分,从而提高CGM读数的准确度。

作为本发明的另一示例实施例,一种用于提高连续葡萄糖监控传感器(CGS)的准确度的方法包括或由以下步骤构成:通过使用实时短时间葡萄糖预测减少随机噪声和校准误差,以及用提前PH分钟算法所预测的葡萄糖浓度来替换传感器在时间t处的输出中所给定的当前CGM值,即CGM(t),从而提高CGM读数的准确度。

作为本发明的另一示例实施例,一种用于提高连续葡萄糖监控传感器(CGS)的准确度的方法包括或由以下步骤构成:通过使用实时短时间葡萄糖预测减少随机噪声和校准误差,以及用提前PH分钟算法所预测的葡萄糖浓度来替换传感器在时间t处的输出中所给定的当前CGM值,即CGM(t),从而提高CGM读数的准确度,其中提前PH分钟算法是

作为本发明的另一示例实施例,一种用于提高连续葡萄糖监控传感器(CGS)的准确度的方法包括或由以下步骤构成:通过使用实时短时间葡萄糖预测减少随机噪声和校准误差,用提前PH分钟算法所预测的葡萄糖浓度来替换传感器在时间t处的输出中所给定的当前CGM值,即CGM(t),以及在随机环境下开发算法,该算法是使用卡尔曼(Kalman)滤波器实现的,从而提高CGM读数的准确度。

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