自适应血糖预测模型在低血糖预警中的应用

摘要：

目的 基于CGMS提出了一种血糖预测模型和低血糖预警技术.方法 利用CGMS采集糖尿病患者的血糖数据,使用卡尔曼滤波对采集的数据进行滤波,减少噪声干扰;然后依据血糖信号的非平稳性特征,运用自回归模型(AR)建立血糖预测模型,模型参数由自适应遗忘因子最小二乘法确定,以适应患者的个体差异及自身状态的变化.结果 通过50例血糖数据的临床验证,预测模型能动态捕捉血糖变化,预测未来30分钟的血糖值;且能够利用建立的自适应血糖预测模型进行低血糖预警,均方根误差(RMSE)、血糖预测误差的平方和(SSGPE)分别为6.423、4.409.结论 自适应血糖预测模型能有效预测低血糖,具有较好的推广应用价值.

关键词：血糖预测、低血糖警报、非平稳性特征、平滑处理、自适应系统

所属期刊栏目：31

分类号：TP3;X83

资助基金：河南省科技攻关计划项目132102310191;郑州市科技攻关项目131PPTGG409-8

在线出版日期：2016-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：421-424