公开(公告)号：CN109682976B

公开(公告)日：2020-05-22

申请号：CN201910153512.4

申请日：2019-02-28

Applicant: 东北大学

Inventor： 于霞 ,  崔悦 ,  刘建昌

IPC: G01N33/66

Abstract: 本发明涉及一种基于多模型融合的连续血糖监测传感器在线故障检测方法，包括如下步骤：S1、获取在线CGM监测信号数据；S2、将获取的在线CGM监测信号数据输入多模型融合算法模型中，获取在线预测误差；S3、将获取的在线预测误差和历史预测误差结合计算获得在线时刻的熵值；S4、将计算获得的在线时刻的熵值Ji1、Ji2分别与当前时刻的阈值Tkl1、Tkl2比较；若当前时刻的熵值Ji1、Ji2不全大于当前时刻的阈值Tkl1、Tkl2，则判断当前血糖监测传感器工作正常；若当前时刻的熵值Ji1、Ji2均大于当前时刻的阈值Tkl1、Tkl2，则判断当前血糖监测传感器工作异常。本发明提供的检测方法具有检测精度高的优点。

公开(公告)号：CN109682976A

公开(公告)日：2019-04-26

申请号：CN201910153512.4

申请日：2019-02-28

Applicant: 东北大学

Inventor： 于霞 ,  崔悦 ,  刘建昌

IPC: G01N33/66

Abstract: 本发明涉及一种基于多模型融合的连续血糖监测传感器在线故障检测方法，包括如下步骤：S1、获取在线CGM监测信号数据；S2、将获取的在线CGM监测信号数据输入多模型融合算法模型中，获取在线预测误差；S3、将获取的在线预测误差和历史预测误差结合计算获得在线时刻的熵值；S4、将计算获得的在线时刻的熵值Ji1、Ji2分别与当前时刻的阈值Tkl1、Tkl2比较；若当前时刻的熵值Ji1、Ji2不全大于当前时刻的阈值Tkl1、Tkl2，则判断当前血糖监测传感器工作正常；若当前时刻的熵值Ji1、Ji2均大于当前时刻的阈值Tkl1、Tkl2，则判断当前血糖监测传感器工作异常。本发明提供的检测方法具有检测精度高的优点。