一種包含參數(shù)估計(jì)功能濾波模塊的連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)設(shè)備的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于血糖數(shù)據(jù)處理和分析的研宄領(lǐng)域，特別是涉及一種包含參數(shù)估計(jì)功能 的濾波模塊的連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)設(shè)備。
【背景技術(shù)】
[0002] 為了管理監(jiān)測(cè)血糖水平，必須要對(duì)血糖水平進(jìn)行測(cè)量，目前采用的是連續(xù)血糖監(jiān) 測(cè)設(shè)備。隨著連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)（CGM)設(shè)備的快速發(fā)展，使得更高精度的控制變?yōu)榱丝赡埽瑢?shí)時(shí) 的CGM系統(tǒng)對(duì)高/低血糖的提前檢測(cè)起到了重要的作用。通過比較當(dāng)前的測(cè)量值與高/低 血糖閥值之間的關(guān)系就可以產(chǎn)生報(bào)警，而及時(shí)的高低血糖報(bào)警尤其是夜間的報(bào)警對(duì)于糖尿 病患者尤為重要。但是通常來說，CGM數(shù)據(jù)都含有噪聲，也正因?yàn)榇?，?huì)對(duì)高低血糖的報(bào)警 產(chǎn)生影響。影響CGM數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的原因有很多，首先是對(duì)于自我血糖監(jiān)測(cè)（SMBG)和CGM之 間的校準(zhǔn)偏差，其次是傳感器中的物理、化學(xué)和電子過程中的隨機(jī)誤差，最后是在測(cè)量過程 中產(chǎn)生的高頻測(cè)量噪聲。在一些公開的專利中一般采用滑動(dòng)平均濾波的算法，但是滑動(dòng)平 均濾波的濾波效果不如卡爾曼濾波。
[0003] 然而，在卡爾曼濾波的實(shí)際應(yīng)用中，并不知道隨機(jī)噪聲的多少，并且信噪比會(huì)隨著 不同對(duì)象和不同傳感器的變化而變化（個(gè)體間差異）。這時(shí)候，如果卡爾曼濾波的參數(shù)不能 跟隨信噪比的變化而變化，那么濾波效果就會(huì)是次優(yōu)的。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于針對(duì)現(xiàn)有濾波方法的不足，提供一種包含參數(shù)估計(jì)功能濾波模 塊的連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)設(shè)備。
[0005] 本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)的：一種包含參數(shù)估計(jì)功能濾波模塊的 連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)設(shè)備，該設(shè)備包括：用于采集人體血糖信息，輸出血糖可用信號(hào)的傳感器；用 于對(duì)傳感器的輸出信號(hào)進(jìn)行放大處理的信號(hào)放大器；用于對(duì)信號(hào)放大器輸出的模擬信號(hào)進(jìn) 行數(shù)字轉(zhuǎn)換的單片機(jī)；用于對(duì)單片機(jī)輸出的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的濾波器，濾波器可以 集成在單片機(jī)中，也可以單獨(dú)使用；用于將濾波器輸出的濾波后的血糖值進(jìn)行數(shù)值和波形 顯示的顯示器；用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的存儲(chǔ)器；所述濾波器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程包括以下步驟：
[0006] (1)血糖數(shù)據(jù)預(yù)處理：將以一定采樣周期At獲得的單片機(jī)輸出的連續(xù)血糖監(jiān)測(cè) 信號(hào)組合成一維時(shí)序數(shù)據(jù)y lxl，其中，y表示檢測(cè)到的血糖信號(hào)，1為采樣個(gè)數(shù)，去除其中的 尖峰信號(hào)；
[0007] (2)對(duì)于連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)信號(hào)建立二階模型：用u(k)表示k時(shí)刻實(shí)際的血糖值，那 么u(k)滿足以下公式：
[0008] u(k) = 2u (k-1)-u (k-2)+W1 (k) (I)
[0009] 其中W1 (k)是均值為0、方差為λ 2的高斯白噪聲；令χ i (k) = u (k)，x2 (k)= u (k-1)，X (k) = [X1GO x2(k)]τ，由此得：
[0012] 系統(tǒng)觀測(cè)方程如下：
[0013] y (k) = Cx (k) +v (k) (3)
[0014] 其中y(k)是k時(shí)刻實(shí)際監(jiān)測(cè)的血糖值，v(k)是均值為0、方差為〇2的高斯白噪 聲，C= [1 0];
[0015] (3)通過基于EM的方法進(jìn)行模型中系統(tǒng)噪聲w(k)的協(xié)方差矩陣Q和測(cè)量噪聲 V (k)的協(xié)方差矩陣R的估計(jì)；
[0016] (4)根據(jù)步驟（3)的參數(shù)估計(jì)，采用卡爾曼濾波對(duì)連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處 理，具體包括以下子步驟：
[0017] (4. 1)確定對(duì)狀態(tài)提前一步的預(yù)測(cè)：
[0020] 其中y (k)是對(duì)于當(dāng)前時(shí)刻血糖實(shí)際值的估測(cè)，i(k-l)是血糖前一時(shí)刻濾波后 的值，而P (k)是估測(cè)誤差的協(xié)方差矩陣，P(k-Ι)是血糖前一時(shí)刻實(shí)際值和濾波值之間誤 差的協(xié)方差矩陣；
[0021] (4. 2)確定濾波后的系統(tǒng)狀杰：
[0025] 其中，K是卡爾曼濾波的修正矩陣，I為二階單位矩陣，P(k)為血糖當(dāng)前時(shí)刻實(shí)際 值和濾波值之間誤差的協(xié)方差矩陣，i(k)為血糖當(dāng)前時(shí)刻濾波后的值，即最終估計(jì)的血糖 值。
[0026] 進(jìn)一步地，所述步驟（3)具體包括以下子步驟：
[0027] (3. 1)對(duì)于某個(gè)特定病人選取η個(gè)采樣點(diǎn)的血糖信號(hào)用于EM算法的參數(shù)估計(jì)，為 了下面公式表示方便，用yk表示k時(shí)刻的血糖采樣值，X k表示k時(shí)刻的血糖真實(shí)值，這里認(rèn) 為血糖的初始值Xtl服從均值為μ，協(xié)方差矩陣為Σ的分布；
[0028] (3. 2)根據(jù)步驟（2)建立的二階模型采用EM算法估計(jì)參數(shù)，具體步驟如下：
[0029] (3. 2. 1)對(duì)于 μ，Q 和 R 賦初值 μ (0)，Q(O)和 R(O);

[0036] 其中x；：是k時(shí)刻的血糖濾波值，Pkk為血糖真值和濾波值之間誤差的協(xié)方差矩陣， 是k-Ι時(shí)刻對(duì)于k時(shí)刻血糖的估計(jì)值，Pkw為k時(shí)刻血糖的估計(jì)值與真實(shí)值的協(xié)方差矩 陣，Kk是卡爾曼濾波增益矩陣；其中，χ；；=μ，PtJil=E;為了計(jì)算X；：和P kn，采用向后遞歸，k -n, n-I,. . . , 1,
為了下一步的 計(jì)算，需要獲得Kk.i = cov(xk，xk.i Ijinvn)的值，米用向后遞歸的方法，k = η, n_l,. . .，1，
[0043] (3· 2· 3)根據(jù)式（18)-(20)計(jì)算 Q(I)和 R(I):
[0051] (3. 2. 4)重復(fù)步驟（3. 2. 2)和（3. 2. 3)，直到估計(jì)值Q、R和對(duì)數(shù)似然函數(shù)IogL穩(wěn) 定，其中，對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：
[0053] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明所提出的包含參數(shù)估計(jì)功能濾波 模塊的連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)設(shè)備能夠根據(jù)不同的病人和不同的傳感器估計(jì)出適當(dāng)?shù)南到y(tǒng)噪聲與 過程噪聲，以便用于卡爾曼濾波中，其濾波效果明顯好于滑動(dòng)平均濾波，并能提高高低血糖 的報(bào)警精度。本發(fā)明易于實(shí)施，為血糖處理和分析的研宄指明了新的方向。
【附圖說明】
[0054] 圖1是本發(fā)明連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)設(shè)備的結(jié)構(gòu)框圖；
[0055] 圖2是本發(fā)明連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)設(shè)備中濾波器的實(shí)現(xiàn)流程圖；
[0056] 圖3是采用滑動(dòng)平均濾波后的血糖數(shù)據(jù)和真實(shí)血糖值的比較圖（分析對(duì)象為兒童 組第五人的血糖信號(hào)）；
[0057] 圖4是采用基于EM算法的參數(shù)估計(jì)方法的卡爾曼濾波后的血糖值和真實(shí)血糖值 的比較圖（分析對(duì)象為兒童組第五人的血糖信號(hào)）；
[0058] 圖5是將兩種濾波方法所得的血糖值與真實(shí)血糖值的局部放大比較圖（分析對(duì)象 為兒童組第五人的血糖信號(hào)）。
【具體實(shí)施方式】
[0059] 下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。
[0060] 如圖1所示，本發(fā)明一種包含參數(shù)估計(jì)功能濾波模塊的連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)設(shè)備，包括： 用于采集人體血糖信息，輸出血糖可用信號(hào)的傳感器；用于對(duì)傳感器的輸出信號(hào)進(jìn)行放大 處理的信號(hào)放大器；用于對(duì)信號(hào)放大器輸出的模擬信號(hào)進(jìn)行數(shù)字轉(zhuǎn)換的單片機(jī)；用于對(duì)單 片機(jī)輸出的數(shù)字信號(hào)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的濾波器，濾波器可以集成在單片機(jī)中，也可以單獨(dú)使 用；用于將濾波器輸出的濾波后的血糖值進(jìn)行數(shù)值和波形顯示的顯示器；用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的 存儲(chǔ)器；所述濾波器進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程包括以下步驟：
[0061] 步驟1 :血糖數(shù)據(jù)預(yù)處理
[0062] 將以采樣周期為5分鐘所獲得的連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)信號(hào)組合成一維時(shí)序數(shù)據(jù)ylxl，其 中，y表示檢測(cè)到的血糖信號(hào)，1為樣個(gè)數(shù)，去除其中的尖峰信號(hào)。本實(shí)例中，共有三組對(duì)象 的采樣信號(hào)，采樣周期為5分鐘，第1組為青少年組，第2組為成人組，第3組為兒童組，每 組10人，三組共30人，每個(gè)對(duì)象的采樣信號(hào)包括五天的數(shù)據(jù)。
[0063] 步驟2 :對(duì)于連續(xù)血糖監(jiān)測(cè)信號(hào)建立二階模型
[0064] 用u(k)表示k時(shí)刻實(shí)際的血糖值，那么u(k)滿足以下公式：
[0065] u(k) = 2u (k-1)-u (k-2)+W1 (k) (I)
[0066] 其中W1 (k)是均值為0、方差為λ 2的高斯白噪聲；令χ i (k) = u (k)，x2 (k)= u (k-1)，X (k) = [X1GO x2(k)]τ，由此得：
[0069] 系統(tǒng)觀測(cè)方程如下：
[0070] y (k) = Cx (k) +v (k) (3)
[0071] 其中y(k)是k時(shí)刻實(shí)際監(jiān)測(cè)的血糖值，v(k)是均值為0、方差為〇2的高斯白噪 聲，C = [I 0];
[0072] 步驟3 :通過基于EM的方法進(jìn)行模型中系統(tǒng)噪聲w(k)的協(xié)方差矩陣Q和測(cè)量噪 聲v(k)的協(xié)方差矩陣R的估計(jì)，具體包括以下子步驟：
[0073] (3. 1)對(duì)于某個(gè)特定病人選取η個(gè)采樣點(diǎn)的血糖信號(hào)用于EM算法的參數(shù)估計(jì)，為 了下面公式表示方便，用yk表示k時(shí)刻的血糖采樣值，X k表示k時(shí)刻的血糖真實(shí)值，這里認(rèn) 為血糖的初始值Xtl服從均值為μ，協(xié)方差矩陣為Σ的分布；這里選取病人第一天的連續(xù)血 糖監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，即η = 288;
[0074] (3. 2)根據(jù)步驟2建立的二階模型采用EM算法估計(jì)參數(shù)，具體步驟如下：
[0075] (3. 2. 1)對(duì)于 μ，Q 和 R 賦初值 μ (0)，Q(O)和 R(O);
[0082] 其中是k時(shí)刻的血糖濾波值，Pkk為血糖真值和濾波值之間誤差的協(xié)方差矩陣， XlT1是k_l時(shí)刻對(duì)于k時(shí)刻血糖的估計(jì)值，為k時(shí)刻血糖的估計(jì)值與真實(shí)值的協(xié)方差矩 陣，Kk是卡爾曼濾波增益矩陣，其中，
，采用向后遞歸，k<