申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2022-05-25

公开（公告）日：2022-09-20

公开（公告）号：CN115067938A

主分类号：A61B5/1455

分类号：A61B5/1455

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2022.10.11#实质审查的生效;2022.09.20#公开

摘要：本发明公开了一种基于RNN模型的无创血糖检测方法及装置，获取红光PPG信号、红外光PPG信号以及与血糖相关的人体特征参数；依次预处理、特征提取得到红光以及红外光的波峰、波谷、信号平均值；计算出红光与红外光PPG信号综合特征参数；基于综合特征参数与血糖值的拟合公式进行计算得出血糖初值；将综合特征参数、血糖初值和对应的人体特征参数输入预训练好的RNN网络模型，根据所述RNN网络模型的输出，得到血糖检测结果。建立了基于RNN模型的无创血糖检测模型，该模型结合了拟合算法与神经网络算法，同时加入了人体参数，从而降低了人体差异对模型的干扰，提高了血糖检测的精度。

主权项：1.一种无创血糖检测方法，其特征在于，包括：获取红光PPG信号、红外光PPG信号以及与血糖相关的人体特征参数；对获取的红光PPG信号、红外光PPG信号进行预处理；对预处理后的红光PPG信号、红外光PPG信号进行特征提取得到特征值，所述特征值包括波峰、波谷、信号平均值；根据红光的波峰、波谷、信号平均值以及红外光的波峰、波谷、信号平均值，计算出红光与红外光PPG信号综合特征参数；基于综合特征参数与血糖值的拟合公式进行计算得出血糖初值；将所述综合特征参数、血糖初值和对应的人体特征参数输入预训练好的RNN网络模型，根据所述RNN网络模型的输出，得到血糖检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 一种基于RNN模型的无创血糖检测方法及装置

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