血糖預(yù)測(cè)模型及低血糖預(yù)警技術(shù)研究.pdf

1、糖尿病已經(jīng)成為影響人類(lèi)健康的重要疾病之一。長(zhǎng)期的糖尿病會(huì)引起一系列的并發(fā)癥，甚至?xí)?lái)生命危險(xiǎn)。因此如何及時(shí)預(yù)測(cè)血糖，有效控制血糖波動(dòng)，將成為糖尿病治療的主要任務(wù)?？刂蒲请m然能夠預(yù)防或延緩并發(fā)癥的發(fā)生，但發(fā)生低血糖的風(fēng)險(xiǎn)也隨之增加。低血糖會(huì)引起腦細(xì)胞損傷，甚至昏迷和死亡。因此，及時(shí)發(fā)現(xiàn)無(wú)癥狀低血糖，有助于有效治療糖尿病。
　　現(xiàn)有的預(yù)測(cè)策略主要分為兩個(gè)方向:一種基于生理模型的預(yù)測(cè)。另一種是基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。由于人體生理機(jī)制比較復(fù)雜

2、，影響血糖的因素很多，很難建立精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型。而基于數(shù)據(jù)的血糖預(yù)測(cè)模型，它是完全基于歷史血糖數(shù)據(jù)，但是預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性以及普適性都有待提高。
　　本文在基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)基礎(chǔ)上，根據(jù)血糖數(shù)據(jù)的特征提出了一種新的預(yù)測(cè)算法即自適應(yīng)血糖預(yù)測(cè)算法。它是基于Kalman濾波和自回歸模型的一個(gè)改進(jìn)算法。利用卡爾曼濾波對(duì)血糖數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪，結(jié)合歷史血糖數(shù)據(jù)及飲食、運(yùn)動(dòng)等事件的時(shí)間信息，針對(duì)血糖信號(hào)的非平穩(wěn)特征，利用自適應(yīng)遺忘因子（開(kāi)關(guān)變量）AR模型預(yù)測(cè)未

3、來(lái)血糖。然后，基于自適應(yīng)血糖預(yù)測(cè)模型提出了低血糖預(yù)警技術(shù)。詳細(xì)記錄患者睡眠、運(yùn)動(dòng)的時(shí)間點(diǎn)，依據(jù)患者是否處于睡眠或運(yùn)動(dòng)的狀態(tài)，設(shè)定不同的閾值(100mg/dl、80mg/dl和90mg/dl、70mg/dl)。
　　最后，通過(guò)50例糖尿病患者的血糖數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，選擇用RMSE和SSGPE作為預(yù)測(cè)效果的指標(biāo)，證明該算法可以提前30分鐘血糖預(yù)測(cè)，并且比Kalman濾波預(yù)測(cè)及單純的AR模型預(yù)測(cè)具有更高的準(zhǔn)確性。選擇用靈敏度(Sens)，假