[发明专利]一种基于肌肉力量的糖尿病筛查方法及系统

权利要求书

1.一种基于肌肉力量的糖尿病筛查方法，其特征在于，包括：

采集体检者参数，所述参数包括：民族、性别、糖尿病家族史、收缩压、年龄、BMI、腰围、心率、最大握力和起坐次数；

对采集的参数进行预处理；

将预处理后的参数输入预先训练好的多层感知器，输出得到体检者是否患有糖尿病的结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于肌肉力量的糖尿病筛查方法，其特征在于，所述对采集的参数进行预处理，包括：

对于最大握力、起坐次数、BMI、腰围，采用连续型变量归一化方法进行预处理；

对于民族、性别、糖尿病家族史，采用离散型变量独热编码进行预处理；

对于收缩压、年龄、心率先将其划分区间，映射为离散型变量，再用离散型变量独热编码进行预处理。

3.根据权利要求2所述的一种基于肌肉力量的糖尿病筛查方法，其特征在于，对于最大握力、起坐次数、BMI、腰围，根据下式进行预处理：

其中，M′_t为第t个样本归一化处理后的变量数据，M_t为第t个样本处理前的变量数据，min(M)为处理前变量数据的最小值，max(M)为处理前变量数据的最大值。

4.根据权利要求1所述的一种基于肌肉力量的糖尿病筛查方法，其特征在于，所述多层感知器包括输入层、隐藏层和输出层，所述输入层包含21个输入神经元，所述隐藏层层数为1，包含5个神经元，所述输出层包含1个神经元，所述隐藏层将输入转换成输出层使用的形式为：

其中，w_j为隐藏节点j到输出层的输出权值，w₀为输出层的偏差，g_i为激活函数，H为隐藏节点总数，h_j为隐藏层的值，其表达式为：

其中，v_ij为输入节点i到隐藏层h_j的权重，v_j0为隐藏节点j的偏差，x_i为输入变量。

5.根据权利要求4所述的一种基于肌肉力量的糖尿病筛查方法，其特征在于，所述多层感知器通过以下方法训练得到：

获取样本集，每个样本包括民族、性别、糖尿病家族史、收缩压、年龄、BMI、腰围、心率、最大握力和起坐次数；

对样本集中每个样本数据进行预处理；

将预处理后的样本集划分为训练集和测试集，使用训练集对所述多层感知器进行训练，使其输出是否患有糖尿病的结果；

使用测试集对所述多层感知器进行测试。

6.一种基于肌肉力量的糖尿病筛查系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于采集体检者参数，所述参数包括：民族、性别、糖尿病家族史、收缩压、年龄、BMI、腰围、心率、最大握力和起坐次数；

数据预处理模块，用于对采集的参数进行预处理；

预测模块，用于将预处理后的参数输入预先训练好的多层感知器，输出得到体检者是否患有糖尿病的结果。

7.根据权利要求6所述的一种基于肌肉力量的糖尿病筛查系统，其特征在于，所述数据预处理模块，包括：

第一预处理模块，用于采用连续型变量归一化方法对最大握力、起坐次数、BMI、腰围进行预处理；

第二预处理模块，用于采用离散型变量独热编码对民族、性别、糖尿病家族史进行预处理；

第三预处理模块，用于将收缩压、年龄、心率划分区间，映射为离散型变量，再用离散型变量独热编码进行预处理。