基于多信息融合的无创血糖检测方法、系统以及装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107714049A(43)申请公布日2018.02.23(21)申请号201710807471.7(22)申请日2017.09.08(71)申请人上海乐糖信息科技有限公司地址200433上海市杨浦区翔殷路128号6号楼2层(72)发明人卿培文杜东代永超(74)专利代理机构深圳市智圈知识产权代理事务所(普通合伙)44351代理人刘云青(51)Int.Cl.A61B5/1455(2006.01)权利要求书3页说明书16页附图8页(54)发明名称基于多信息融合的无创血糖检测方法、系统以及装置(57)摘要本发明涉及一种基于多信息融合的无创血糖检测方法、系统以及装置。所述无创血糖检测方法，应用于无创血糖检测系统及无创血糖检测装置中，并用于检测被检测者的血糖值。所述无创血糖检测方法基于多信息融合算法计算被检测者的血糖值，其包括步骤：根据被检测者的待测部位对可见光以及红外光的透射能量的比率，计算血糖指标数据；其中，所述血糖指标数据为用于表征血液中的葡萄糖分别对可见光及红外光的不同的吸收率与血糖值之间的相关性的数据；获取被检测者的心率；获取被检测者的体温；获取被检测者的体辐射热量；以及根据所述血糖指标数据、心率、体温、人体辐射热量，计算被检测者的血糖值。上述的无创血糖检测方法的检测成本较低、精度较高。CN107714049ACN107714049A权利要求书1/3页1.一种无创血糖检测方法，应用于无创血糖检测系统及无创血糖检测装置中，并用于检测被检测者的血糖值，其特征在于，所述无创血糖检测方法基于多信息融合算法计算被检测者的血糖值，其包括步骤：根据所述被检测者的待测部位对可见光以及红外光的透射能量的比率，计算血糖指标数据；其中，所述血糖指标数据为用于表征血液中的葡萄糖分别对可见光及红外光的不同的吸收率与血糖值之间的相关性的数据；获取所述被检测者的心率；获取所述被检测者的体温；获取所述被检测者的人体辐射热量；以及根据所述血糖指标数据、心率、体温、人体辐射热量，计算被检测者的血糖值。2.如权利要求1所述的无创血糖检测方法，其特征在于，所述根据所述被检测者的待测部位对可见光以及红外光的透射能量的比率，计算血糖指标数据，包括：获取所述待测部位对可见光的透射能量；获取所述待测部位对红外光的透射能量：以及计算所述待测部位可见光以及红外光的透射能量的比率。3.如权利要求2所述的无创血糖检测方法，其特征在于，所述待测部位对可见光以及红外光的透射能量的比率包括透射所述待测部位的可见光的能量与透射所述待测部位的可见光的能量之间的比值，所述待测部位对可见光以及红外光的透射能量的比率R由所述无创血糖检测装置中预置的算法F(ACred,DCir,ACir,DCred)算得：R＝F(ACred,DCir,ACir,DCred)，其中：ACred为透射所述人体待测部位的可见光(red)的交流成分；DCred为透射所述人体待测部位的可见光(red)的直流成分；ACir为透射所述人体待测部位的红外光(ir)的交流成分；DCir为透射所述人体待测部位的红外光(ir)的直流成分。4.如权利要求3所述的无创血糖检测方法，其特征在于，所述血糖指标数据为Sp，计算时，根据上述获取的所述待测部位对可见光以及红外光的透射能量的比率R，利用所述无创血糖检测装置中预置的算法F(R)计算得出所述血糖指标数据：Sp＝F(R)；计算被检测者的血糖值时，以所述血糖指标数据、心率、体温、人体辐射热量为变量信息，采用多信息融合算法计算所述血糖值。5.如权利要求2所述的无创血糖检测方法，其特征在于，获取所述待测部位对可见光的透射能量数据后，降低所述待测部位对可见光的透射能量数据的误差：删除所述待测部位对可见光的透射能量数据首尾波动异常的数据点，取得第一初步数据；标定所述第一初步数据的所有峰值点，并删除所述所有峰值点数据首尾波动异常的数据点，得到第二初步数据；求所述第二初步数据中每相邻两个峰值点之间的差值，并针对所有差值求平均值得到第一数据；分别计算最大峰值与所有峰值点的差值后，求相邻峰值点与最大峰值之间的差值，对所有差值求平均值得到第二数据；以及2CN107714049A权利要求书2/3页计算上述的第一数据及第二数据的平均值，得出可见光透射能量的波动偏差，根据所述可见光透射能量的波动偏差返回计算得出消除误差后的可见光的透射能量。6.如权利要求2所述的无创血糖检测方法，其特征在于，获取所述待测部位对红外光的透射能量数据后，降低所述待测部位对红外光的透射能量数据的误差：删除所述待测部位对红外光的透射能量数据首尾波动异常的数据点，取得第一初步数据；标定所述第一初步数据的所有峰值点，并删除所述所有峰值点数据首尾波动异常的数据点，得到第二