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公开(公告)号：CN110164553B
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN201910473140.3
申请日：2019-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于VMD‑LSSVM模型的在线动态血糖预测方法，包括如下步骤：S1、获取原始血糖时间序列数据，并对获得的原始血糖时间序列数据进行数据预处理；S2、采用VMD分解模型对经过预处理后的血糖时间序列数据进行分解处理，获得一系列具有稀疏特性的模态分量序列u1‑uk；S3、将获得的一系列具有稀疏特性的模态分量序列u1‑uk分别输入LSSVM血糖预测模型，获得一系列模态分量序列的预测值y1‑yk；S4、将S3中获得的一系列模态分量序列的预测值y1‑yk进行叠加融合，获得融合后的血糖预测结果。本发明提供的预测方法具有预测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN112017778A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010783057.9
申请日：2020-08-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种面向临床的多层级血糖异常预警方法，包括如下步骤：获取患者的血糖数据和生理状态数据；根据生理状态数据，选定临床认可度高的高低血糖异常事件警戒阈值；根据血糖异常导致的临床症状的危险程度划分异常预警等级；根据获取的患者血糖数据和生理状态数据与高低血糖异常事件警戒阈值联合分析判断患者的异常预警等级；其中，所述血糖数据包括：历史血糖数据、当前血糖数据和血糖预测数据；所述生理状态数据包括：当前生理状态标签和未来生理状态标签。本发明提供的异常预警方法能够获得精细有效的预警信息，用以辅助医疗工作人员做出可靠的治疗策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110379503B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201910697252.7
申请日：2019-07-30
Applicant: 东北大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H40/67
Abstract: 本发明涉及一种基于连续血糖监测系统的在线故障检测与诊断系统，包括：血糖数据采集装置、云服务器和多个移动终端；所述血糖数据采集装置包括：临床数据采集设备和虚拟数据生成设备；所述血糖数据采集装置与所述云服务器通信连接，并能够将采集到的血糖数据发送给所述云服务器；所述云服务器分别与所述多个移动终端通信连接；所述云服务器能够针对获得的血糖数据对临床数据采集设备或由虚拟数据生成设备所产生的仿真故障进行故障检测与诊断，获得故障检测与诊断结果数据。本发明提供的系统，不仅检测准确率高，而且还能够对故障进行较为精确诊断和分类。
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公开(公告)号：CN110600128A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910907634.8
申请日：2019-09-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种面向“胰岛素依赖型”糖尿病患者的血糖管理系统，包括：云服务器、数据采集装置和移动终端；数据采集装置与云服务器通信连接，并能够将采集到的患者的第一生理状态数据发送给云服务器；云服务器与移动终端通信连接；移动终端能够录入患者的第二生理状态数据和患者个人信息，并将第二生理状态数据和患者个人信息发送给云服务器；云服务器能够根据接收到的患者的第一生理状态数据、第二生理状态数据和患者个人信息推荐相匹配的治疗方案，并将治疗方案发送给移动终端；移动终端能够将治疗方案展示给医生或患者。本发明提供的血糖管理系统能够对患者的血糖情况进行实时监测和控制，并推荐最优的血糖管理。
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公开(公告)号：CN110164553A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910473140.3
申请日：2019-05-31
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种基于VMD-LSSVM模型的在线动态血糖预测方法，包括如下步骤：S1、获取原始血糖时间序列数据，并对获得的原始血糖时间序列数据进行数据预处理；S2、采用VMD分解模型对经过预处理后的血糖时间序列数据进行分解处理，获得一系列具有稀疏特性的模态分量序列u1-uk；S3、将获得的一系列具有稀疏特性的模态分量序列u1-uk分别输入LSSVM血糖预测模型，获得一系列模态分量序列的预测值y1-yk；S4、将S3中获得的一系列模态分量序列的预测值y1-yk进行叠加融合，获得融合后的血糖预测结果。本发明提供的预测方法具有预测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN112017778B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010783057.9
申请日：2020-08-06
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及一种面向临床的多层级血糖异常预警方法，包括如下步骤：获取患者的血糖数据和生理状态数据；根据生理状态数据，选定临床认可度高的高低血糖异常事件警戒阈值；根据血糖异常导致的临床症状的危险程度划分异常预警等级；根据获取的患者血糖数据和生理状态数据与高低血糖异常事件警戒阈值联合分析判断患者的异常预警等级；其中，所述血糖数据包括：历史血糖数据、当前血糖数据和血糖预测数据；所述生理状态数据包括：当前生理状态标签和未来生理状态标签。本发明提供的异常预警方法能够获得精细有效的预警信息，用以辅助医疗工作人员做出可靠的治疗策略。
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公开(公告)号：CN110379503A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910697252.7
申请日：2019-07-30
Applicant: 东北大学 , 复旦大学附属华山医院
IPC: G16H40/67
Abstract: 本发明涉及一种基于连续血糖监测系统的在线故障检测与诊断系统，包括：血糖数据采集装置、云服务器和多个移动终端；所述血糖数据采集装置包括：临床数据采集设备和虚拟数据生成设备；所述血糖数据采集装置与所述云服务器通信连接，并能够将采集到的血糖数据发送给所述云服务器；所述云服务器分别与所述多个移动终端通信连接；所述云服务器能够针对获得的血糖数据对临床数据采集设备或由虚拟数据生成设备所产生的仿真故障进行故障检测与诊断，获得故障检测与诊断结果数据。本发明提供的系统，不仅检测准确率高，而且还能够对故障进行较为精确诊断和分类。
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