發(fā)布時(shí)間：2017-05-24 01:02

  本文關(guān)鍵詞：基于PPG的無(wú)創(chuàng)血糖檢測(cè)系統(tǒng)模型與算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著世界糖尿病患者與日俱增,血糖濃度的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)成為必要。本文以光電容積脈搏波技術(shù)為理論基礎(chǔ),進(jìn)行無(wú)創(chuàng)血糖檢測(cè)系統(tǒng)的系統(tǒng)建模,并提出了一種智能無(wú)創(chuàng)檢測(cè)血糖的算法。本文的主要內(nèi)容從以下幾個(gè)方面進(jìn)行展開(kāi):1.無(wú)創(chuàng)血糖檢測(cè)系統(tǒng)(NBGM)的提出,進(jìn)行系統(tǒng)建模,整個(gè)系統(tǒng)分為硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)兩部分。2.對(duì)NBGM的硬件系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì),包括傳感器、集成模擬前端、單片機(jī)、上位機(jī)四個(gè)主要部分。3.提出NBGM的智能檢測(cè)算法,也是NBGM系統(tǒng)的軟件部分。智能檢測(cè)算法包括信息獲取、特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)三個(gè)主要模塊。其中,機(jī)器學(xué)習(xí)模塊是本算法的核心部分,通過(guò)對(duì)采集到的波形提取出的特征值,組成特征矩陣,與有創(chuàng)血糖儀測(cè)得的參考血糖值運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行訓(xùn)練,得到血糖預(yù)測(cè)函數(shù)。4.對(duì)提出的系統(tǒng)模型、硬件環(huán)境、軟件算法設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證,通過(guò)相關(guān)系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、克拉克網(wǎng)格誤差分析,驗(yàn)證系統(tǒng)的可靠性。5.論文在末尾對(duì)本文工作進(jìn)行了總結(jié),并展望了下一步的研究方向。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)創(chuàng)血糖檢測(cè) 系統(tǒng)模型 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院(沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH776;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 引言9-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 課題研究背景和意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與發(fā)展前景12-13
• 1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)13-14
• 1.4 本章小結(jié)14-15
• 第二章 光電容積脈搏波方法的研究15-26
• 2.1 光電容積脈搏波技術(shù)的理論基礎(chǔ)15-17
• 2.2 光電容積脈搏波信號(hào)的波形特征17-21
• 2.2.1 干擾光電容積脈搏波信號(hào)的各種噪聲20-21
• 2.2.2 光電容積脈搏波的幾種常見(jiàn)濾波方法21
• 2.3 無(wú)創(chuàng)血糖檢測(cè)基礎(chǔ)性問(wèn)題研究21-25
• 2.3.1 檢測(cè)部位的選擇22
• 2.3.2 檢測(cè)方式的選擇22
• 2.3.3 測(cè)量波長(zhǎng)和參考波長(zhǎng)的選擇22-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第三章 NBGM系統(tǒng)的模型設(shè)計(jì)26-30
• 3.1 NBGM系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想26
• 3.2 NBGM系統(tǒng)模型26-28
• 3.3 NBGM系統(tǒng)檢測(cè)血糖流程28-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 NBGM系統(tǒng)硬件系統(tǒng)設(shè)計(jì)30-41
• 4.1 無(wú)創(chuàng)血糖檢測(cè)系統(tǒng)硬件框圖30
• 4.2 傳感器模塊30-36
• 4.2.1 單片機(jī)控制傳感器發(fā)光30-35
• 4.2.2 恒流源電路35-36
• 4.3 光電轉(zhuǎn)換模塊36
• 4.4 單片機(jī)模塊36-39
• 4.5 本章小結(jié)39-41
• 第五章 NBGM系統(tǒng)軟件系統(tǒng)模型及機(jī)器學(xué)習(xí)算法研究41-53
• 5.1 算法模型介紹41
• 5.2 信息獲取模塊41-44
• 5.2.1 光電信號(hào)的數(shù)字濾波42
• 5.2.2 光電容積脈搏波信號(hào)的自動(dòng)提取42-43
• 5.2.3 信號(hào)分離43-44
• 5.3 特征提取模塊44-45
• 5.3.1 Kaiser-Teager能量特征44
• 5.3.2 心率特征44-45
• 5.3.3 光譜熵特征45
• 5.3.4 光譜能量對(duì)數(shù)特征45
• 5.4 機(jī)器學(xué)習(xí)模塊45-51
• 5.4.1 多元線性回歸46
• 5.4.2 主成分回歸46-48
• 5.4.3 偏最小二乘回歸48-49
• 5.4.4 支持向量機(jī)方法49-51
• 5.5 軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)的選擇51-52
• 5.6 本章小結(jié)52-53
• 第六章 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證53-60
• 6.1 實(shí)驗(yàn)器材53
• 6.2 實(shí)驗(yàn)過(guò)程設(shè)計(jì)53-54
• 6.3 評(píng)價(jià)數(shù)學(xué)模型效果的指標(biāo)54
• 6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果54-59
• 6.5 本章小結(jié)59-60
• 總結(jié)與展望60-62
• 參考文獻(xiàn)62-65
• 發(fā)表文章65-66
• 致謝66

【相似文獻(xiàn)】

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