[发明专利]一种胰岛素输注自适应控制系统

权利要求书

1.一种胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于，包括：

可穿戴血糖检测模块，用于采集被测者的血糖数据；

运动量检测模块，用于检测被测者的运动量数据；

其他生理指标检测模块，用于检测被测者的血压、血氧和心率数据；

食物摄入识别模块，用于获取被测者的饮食信息；

口服药物摄入识别模块，用于获取被测者的降糖相关的口服药物摄入信息；

胰岛素抵抗指数输入模块，用于向手机端输入被测者的胰岛素抵抗指数数据；

被测者基本信息输入模块，用于向手机端输入被测者的年龄、性别、身高体重、糖尿病类型等生理指标；

手机端，用于根据当前可穿戴血糖检测模块检测的血糖检测数据、运动量检测模块检测的运动量数据、其他生理指标检测模块检测的血压血氧和心率数据、食物摄入识别模块获取的饮食信息、口服药物摄入识别模块获取的降糖相关的口服药物摄入信息、以及被测者的胰岛素抵抗指数、年龄、性别、身高体重、糖尿病类型等基础生理指标，预测出对于接下来血糖的影响，进而计算出对应的胰岛素应注射量，生成对胰岛素输注单元的对应控制指令；

胰岛素输注单元，用于根据手机端的控制指令向被测者输注胰岛素。

2.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：可穿戴血糖检测模块穿戴在被测者的腕部或者上臂位置，实现对被测者的无创血糖数据获取，该可穿戴血糖检测模块内嵌有控制器、传感器、无线通讯单元和电池模块，所述传感器用于采集人体的能够表征血糖浓度的光谱数据，控制器对这些数据进行处理计算得到血糖浓度，并通过无线通讯单元将血糖浓度数据实时发送给手机端。

3.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：运动量检测模块采用可穿戴式运动量检测模块，其内置处理器、三轴运动传感器、无线通讯模块和电池模块，通过三轴运动传感器采集人体运动数据，处理器根据这些人体运动数据利用深度学习智能识别算法识别出被测者的当前运动类型及当前运动强度，处理器将这些运动类型及运动强度数据通过无线通讯模块发送给手机端。

4.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：运动量检测模块直接采用手机自身的运动检测功能，通过获取手机中自带的三轴运动传感器的监测数据，利用深度学习智能识别算法识别出被测者的当前运动类型及当前运动强度。

5.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：所述其他生理指标检测模块与可穿戴血糖检测模块集成在一个可穿戴设备上。

6.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：食物摄入识别模块采用可穿戴的摄像设备自动采集被测者的饮食图像信息，包括眼镜本体和设置在眼镜本体上的摄像头、控制器和无线通讯单元，控制器控制摄像头以一定的频率自动获取被测者的视觉图像信息，并将图像信息通过无线通讯单元发送给手机端，手机端将图像信息上传至云端服务器，在云端服务器通过利用卷积神经网络对每一帧图像进行识别与解析，当识别出被测者处于饮食状态时，则将该帧图像进行保存，并根据该帧图像的信息，通过对图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的食物，分析其中的食品种类，计算卡路里总量。

7.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：食物摄入识别模块采用手机端进行拍照，获取被测者的饮食图像，手机端将图像信息上传至云端服务器，在云端服务器通过利用卷积神经网络对每一帧图像进行识别与解析，通过对图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的食物，分析其中的食品种类，计算卡路里总量；在手机端还设置食物摄入信息手动输入模块，用户在饮食摄入时，对于已知食物卡路里含量的食物可以直接向手机端填写食物的卡路里量，对于未知食物卡路里含量的食物，则输入食物种类和食物重量信息，手机端再根据食物种类和食物重量信息计算出食物的卡路里量。