基于ECG信号的高精度血糖监测

连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖,但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题,因此,无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号,提出了一种血糖水平无创监测的方法:通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号,利用递归滤波器实现ECG信号的滤波,并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法,实现了血糖水平的十分类监测,并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明,在个体建模和群体建模的条件下,血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明,本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导。