[发明专利]基于深度置信网络模型的糖尿病指标预测方法及其系统在审
| 申请号： | 201811016543.7 | 申请日： | 2018-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN109171756A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 陈龙;钟嘉泳;顾炜 | 申请（专利权）人： | 广州普麦健康咨询有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/145 | 分类号： | A61B5/145;A61B5/0205;A61B5/01;A61B5/04;A61B5/11 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510700 广东省广州市*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于智能监护设备技术领域，尤其涉及基于深度置信网络模型的糖尿病指标预测方法及其系统。本发明通过采集预设机体的心电波在第一预设时间段内若干个第一时间点的心率信号数据、体温数据、皮肤电信号数据、皮肤水分数值数据、身体姿势信息数据的数据后，通过利用训练完成的深度置信网络模型预测所述预设机体在第一预设时间段内第一时间点的血液粘度、血糖和糖化血红蛋白值的预测数据。因此，本发明有效解决目前传统的侵入式糖尿病血液指标检测技术存在的给患者带来采血的不适以及目前糖尿病指标预测方法的准确性低的技术缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 糖尿病 网络模型 指标预测 置信 预设时间段 预设 设备技术领域 糖化血红蛋白 血液指标检测 皮肤电信号 技术缺陷 身体姿势 数值数据 体温数据 心率信号 信息数据 血液粘度 有效解决 预测数据 智能监护 传统的 侵入式 心电波 采血 血糖 皮肤 采集 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度置信网络模型的糖尿病指标预测方法，其特征在于，包括：采集预设机体的心电波在第一预设时间段内若干个第一时间点的心率信号数据、体温数据、皮肤电信号数据、皮肤水分数值数据、身体姿势信息数据的数据；对每一第一时间点的心电波的数据和该第一时间点的所述心率信号数据、体温数据、皮肤电信号数据、皮肤水分数值数据、身体姿势信息数据的数据进行相关性分析，将相关性系数大于预设值的所述心率信号数据、所述体温数据、所述皮肤电信号数据、所述皮肤水分数值数据、所述身体姿势信息数据的数据作为该第一时间点的糖尿病指标的关键因素；将每一第一时间点的所述心率信号数据、所述体温数据、所述皮肤电信号数据、所述皮肤水分数值数据、所述身体姿势信息数据的数据、该糖尿病指标的关键因素及该心电波的数据的采集数据形成该第一时间点的数据集，将各个第一时间点的数据集形成数据库；建立深度置信网络模型，将所述数据库中多个第一时间点的数据集输入所述深度置信网络模型，并对所述深度置信网络模型进行训练；利用训练完成的深度置信网络模型预测所述预设机体在第一预设时间段内第一时间点的血液粘度、血糖和糖化血红蛋白值的预测数据。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广州普麦健康咨询有限公司，未经广州普麦健康咨询有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811016543.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
