血糖預(yù)測模型及低血糖預(yù)警技術(shù)研究.pdf

1、糖尿病已經(jīng)成為影響人類健康的重要疾病之一。長期的糖尿病會引起一系列的并發(fā)癥，甚至?xí)砩ｋU。因此如何及時預(yù)測血糖，有效控制血糖波動，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)險也隨之增加。低血糖會引起腦細(xì)胞損傷，甚至昏迷和死亡。因此，及時發(fā)現(xiàn)無癥狀低血糖，有助于有效治療糖尿病。
　　現(xiàn)有的預(yù)測策略主要分為兩個方向:一種基于生理模型的預(yù)測。另一種是基于數(shù)據(jù)的預(yù)測。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)測模型。而基于數(shù)據(jù)的血糖預(yù)測模型，它是完全基于歷史血糖數(shù)據(jù)，但是預(yù)測的精準(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)測算法即自適應(yīng)血糖預(yù)測算法。它是基于Kalman濾波和自回歸模型的一個改進(jìn)算法。利用卡爾曼濾波對血糖數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪，結(jié)合歷史血糖數(shù)據(jù)及飲食、運(yùn)動等事件的時間信息，針對血糖信號的非平穩(wěn)特征，利用自適應(yīng)遺忘因子（開關(guān)變量）AR模型預(yù)測未

3、來血糖。然后，基于自適應(yīng)血糖預(yù)測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)動的時間點(diǎn)，依據(jù)患者是否處于睡眠或運(yùn)動的狀態(tài)，設(shè)定不同的閾值(100mg/dl、80mg/dl和90mg/dl、70mg/dl)。
　　最后，通過50例糖尿病患者的血糖數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，選擇用RMSE和SSGPE作為預(yù)測效果的指標(biāo)，證明該算法可以提前30分鐘血糖預(yù)測，并且比Kalman濾波預(yù)測及單純的AR模型預(yù)測具有更高的準(zhǔn)確性。選擇用靈敏度(Sens)，假