深圳先进院在根据生理信息的无创血糖监测技能方面获得新进展

  自动血糖监测是有实际效果的削减糖尿病和推迟并发症的重要手法之一。现在，血糖监测主要是经过指尖采血或许根据电化学技能的植入式血糖监测设备（CGMS），而这一些办法存在痛苦、惯例运用的寿命短、本钱高级缺陷，约束了患者的依从性。因而，研制非侵入式、舒适方便的无创监测技能对促进血糖监测具有极端重大意义和临床价值。

  研讨标明，血糖浓度的改动会影响人体自主神经体系，引起心电（ECG）、光电容积脉息波（PPG）等生理信息的改动，并考虑到ECG、PPG可经过智能可穿戴设备获取，具有运用方便、本钱低一级优势，如图所示，提出了根据ECG及PPG多模态交融的无创血糖监测技能。该技能经过选用数值核算办法及获取上述生理信息的时空特征信息，并选用根据可变权重的Choquet积分算法，完结不同模态的决议方案交融。科研人员使用该技能获取了21名志愿者共103天数据，在10折穿插验证中，所提出的多模交融算法在血糖监测中的MARD值到达13.42%，一致性差错网格的A+B区＞99%。上述效果为根据穿戴健康设备和家庭用健康设备完结无创血糖监测供给了重要的理论基础与技能支撑，具有宽广的使用远景。

  （a）ECG/PPG的时空特征提取流程图；（b）试验丈量场景；（c）试验效果评价

  该研讨工作得到国家要点研制方案、国家天然科学基金、中国科学院STS方案-黄埔专项、中国科学院生物医学信息与健康工程学要点试验室的支撑。

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