[发明专利]一种基于多模融合的低血糖预测方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于多模融合的低血糖预警方法和系统。该系统包括：血糖传感信号获取模块，用于根据采集的多种模态的血糖传感信号与血糖值的相关性输出实时的血糖浓度；人体代谢活动模型构建模块，用于根据人体代谢信息与血糖浓度之间的相关性构建人体代谢活动模型，输出预测的血糖浓度变化趋势；心电信号响应特征分析模块，用于从采集的心电信号中选出与低血糖事件的相关程度满足设定标准的心电特征；非线性回声状态网络模块，用于构建非线性回声状态网络，以所述实时的血糖浓度、所述预测的血糖浓度变化趋势和所选出的心电特征为输入，输出血糖预测结果。本发明能够提供低成本、高精度、高稳定性的无创低血糖预警。

技术领域

本发明涉及医疗健康技术领域，更具体地，涉及一种基于多模融合的低血糖预警方法和系统。

背景技术

低血糖是糖尿病患者最常见和严重的并发症之一。糖尿病患者的低血糖症通常是相对或绝对(外源性或内源性)胰岛素过量以及抵抗血浆葡萄糖浓度下降的生理防御能力受损共同作用的结果。低血糖事件会给患者带来严重的伤害和后遗症，短时间的低血糖会引起短暂的脑功能受损,而长时间低血糖则可能导致神经元的死亡；低血糖还会引发心动过速、心律失常，心肌耗氧量增加等一系列反应，进而导致心脑血管事件的发生，甚至危及生命。因此，如何实现不间断连续低血糖精确预警，成为了糖尿病患者血糖管理中亟待解决的关键问题。

目前实现低血糖预警的方法包括：1)基于人体代谢活动的低血糖预警，该方法主要通过分析人体血糖代谢过程建立预警模型，其输出为血糖值；2)基于植入式CGM(Continuous Blood Monitoring,连续血糖监测)传感器数据的低血糖预警，该方法主要利用植入式CGM传感器获取患者的血糖浓度值，根据历史血糖值及当前值对血糖浓度进行预测，从而实现低血糖预警；3)基于植入式CGM传感器数据和人体代谢活动的低血糖预警，该方法是通过获取患者的人体代谢信息以及植入式CGM传感器数据，从而实现低血糖预警。

然而，现有技术方案存在以下缺陷：

1)由于人体生理机制复杂性和人的生活方式差异，基于人体代谢活动的低血糖预警方法很难建立精准的低血糖预警模型。此外，该忽视了饮食、运动、药物之间的相互作用对血糖值的影响。

2)基于植入式CGM传感器数据的低血糖预警方法完全依赖于数据的获取及算法的优化，因此该方法对数据的要求比较高，如出现数据异常、漏缺等情况，将极大的限制低血糖预警的准确度。此外，植入式CGM传感器的使用增加了患者的感染、过敏的风险，且传感器寿命有限，需定时更换，使用成本高。

3)基于植入式CGM传感器数据和人体代谢活动的低血糖预警方法同样存在植入式CGM传感器的使用增加了患者的感染、过敏的风险，传感器寿命有限，需定时更换，使用成本高等问题。

发明内容

本发明的目的是克服上述现有技术的缺陷，提供一种基于多模信号融合的低血糖预警方法和系统，能为糖尿病患者提供一种连续、便捷、舒适和安全的低血糖预警技术方案。

根据本发明的第一方面，提供一种基于多模融合的低血糖预警系统。

该系统包括：

血糖传感信号获取模块：用于根据采集的多种模态的血糖传感信号与血糖值的相关性输出实时的血糖浓度；

人体代谢活动模型构建模块：用于根据人体代谢信息与血糖浓度之间的相关性构建人体代谢活动模型，输出预测的血糖浓度变化趋势；

心电信号响应特征分析模块：用于从采集的心电信号中选出与低血糖事件的相关程度满足设定标准的心电特征；

非线性回声状态网络模块：用于构建非线性回声状态网络，以所述实时的血糖浓度、所述预测的血糖浓度变化趋势和所选出的心电特征为输入，输出血糖预测结果。

在一个实施例中，所述血糖传感信号获取模块执行以下过程：