[发明专利]一种基于LSTM-RNN模型的无创血糖预测方法

说明书

本发明公开了一种基于LSTM‑RNN模型的无创血糖预测方法，主要是利用双波长，通过透射方式进行数据收集，同时基于LSTM‑RNN模型对血糖进行计算预测，本方法具有强大的学习能力，同时还具有非常强的泛化能力，且经实验认证能够有效提高血糖浓度预测精度。

技术领域

本发明属于领域，特别涉及一种基于LSTM-RNN模型的无创血糖预测方法，属于医疗信号领域，主要用于人体血糖浓度检测。

背景技术

近几年来，随着经济的发展和人民生活水平的提高，世界糖尿病患者与日俱增，其中，中国的糖尿病患者占据着巨大的比例。由于糖尿病初期并无明显发病症状，只有对其血糖浓度进行测量才能分辨出糖尿病患者并确认，等到发病症状明显时，往往已经对其他器官造成了伤害，引发了并发症。依靠现有的医疗手段，糖尿病无法根治，只能从一定程度上进行控制，目前通常采用保守治疗，需要病人控制饮食，不能摄入含糖量高的食物，经常检测血糖，并且要配合降血糖类的药物，或者定期打胰岛素，严格控制血糖浓度。对于糖尿病患者而言，定时监测血糖浓度对于疾病的防治有着重大的意义。

传统血糖检测方法按照创伤程度可分为：有创血糖检测、微创血糖检测。目前，有创检测是一种较为成熟的检测技术，直接从人体中抽取血液标本进行检测。微创检测相对于有创检测具有微感、微创等优势，该技术主要包括透过皮肤植入型检测和组织液透皮抽取型检测技术。两者是目前医疗领域主流的检测方法，检测精度高，但是会给患者带来痛苦，还会引起感染及感染带来的并发症。在此背景下，无创血糖检测成为血糖检测的热点研究问题。

为了实现实时、连续地监测血糖浓度，近年来多种无创血糖检测技术得到迅速的发展。这些无创检测方法包括：光学方法、能量守恒法、光化学方法等等，但仍存在一些问题未能得到解决，其中精确度和稳定性问题最为关键。

无创血糖测量技术有望从根本上改善全球数亿糖尿病患者的生活质量，有效降低日常血糖测量所带来的经济负担，并且人们也企盼一种无创、简便、快速、准确的方法实现血糖浓度的测量。另外，无创血糖测量技术还可用于重症病房内患者的血糖监控、与血糖代谢异常有关疾病患者的快速筛查、低成本获取全民健康资料等领域，具有非常重要的社会和现实意义。因此，将新的检测技术运用到无创血糖检测中来提高检测精度是大势所趋。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于LSTM-RNN模型的无创血糖预测方法，从而克服上述现有技术中的缺陷。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于LSTM-RNN模型的无创血糖预测方法，包括如下步骤：

步骤(1)：数据采集，通过红光与红外光发射和接受设备获得红光与红外光透射信号，通过红外温度传感器获得手指指尖体表温度值及体辐射热量值，其中红外光透射信号和温度值及体辐射热量值通过计算并转化为特征数据集并归入特征数据集；

步骤(2)：设计LSTM-RNN网络模型；

步骤(4)：训练模型，利用特征数据集中的训练集数据训练LSTM-RNN网络，得到基于LSTM-RNN模型的无创血糖预测方法；

步骤(5)：检测血糖值，实时进行步骤(1)并将获得的红光与红外光透射信号和温度值及体辐射热量信号输入至基于LSTM-RNN模型的无创血糖预测方法，获得人体实时的血糖值。

本发明进一步限定的技术方案为：

优选地，上述技术方案中，步骤(1)具体为光电发射管发出两种不同波段的光照射手指，光电接收管接收并将采集的光信号转换为电信号；两种不同波段的光分别为630nm的红光及950nm的红外光。光电发射管发出两种不同波段的光照射手指，光电接收管接收并采集透射信号；