糖尿病因其病情漫長(zhǎng)且并發(fā)癥多,每年消耗著大量的公共衛(wèi)生資源,已經(jīng)成為了世界眾多國(guó)家不得不重視的公共健康問題。血糖水平的日常檢監(jiān)測(cè)是糖尿病患者輔助治療和減少或延緩并發(fā)癥發(fā)生的重要途徑。同時(shí)由于有創(chuàng)血糖檢測(cè)技術(shù)不能實(shí)現(xiàn)連續(xù)檢測(cè)和會(huì)出現(xiàn)忽略血糖峰值等問題,無創(chuàng)血糖檢測(cè)技術(shù)成為諸多研究機(jī)構(gòu)的研究重點(diǎn)。受前人的研究啟發(fā),本文使用舒糖訊息科技（深圳）有限公司自主研發(fā)的智能手環(huán),連續(xù)兩周在5名志愿者一日三餐的餐前一小時(shí)和餐后一小時(shí)采集其PPG和ECG信號(hào)和其他儀器測(cè)量的血壓舒張壓、收縮壓、心率、呼吸率、血氧值五項(xiàng)指標(biāo)等指標(biāo),同時(shí)使用有創(chuàng)方式獲取他們的參考血糖值;改進(jìn)了信號(hào)預(yù)處理方法,利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解對(duì)采集的PPG信號(hào)和ECG信號(hào)進(jìn)行基線去除,然后使用奇異譜分析算法對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行去噪處理,最后分別對(duì)PPG信號(hào)和ECG信號(hào)提取特征;本文還結(jié)合四種機(jī)器學(xué)習(xí)算法彈性網(wǎng)絡(luò)、自適應(yīng)增強(qiáng)算法、XGBoost和LightGBM對(duì)個(gè)人、多人進(jìn)行單模型建模,同時(shí)還使用了機(jī)器學(xué)習(xí)算法中的集成算法,通過結(jié)合這四種算法來進(jìn)一步提高算法的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度。本文最后通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)顯示,基于個(gè)人建模的模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度明顯優(yōu)于基于多人建模的模... 

【文章頁(yè)數(shù)】：74 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 糖尿病現(xiàn)狀
        1.1.2 糖尿病簡(jiǎn)介及其危害
    1.2 血糖檢測(cè)方法
        1.2.1 微創(chuàng)血糖檢測(cè)技術(shù)
        1.2.2 無創(chuàng)血糖檢測(cè)技術(shù)
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)介紹
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 擬解決的關(guān)鍵問題
        1.3.3 創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.4 本論文的結(jié)構(gòu)
    1.4 本章小結(jié)
第二章 脈搏波信號(hào)及心電信號(hào)原理
    2.1 光電容積脈搏波(PPG)簡(jiǎn)介
        2.1.1 光電容積脈搏波技術(shù)的理論基礎(chǔ)
        2.1.2 光電容積脈搏波信號(hào)的特征
    2.2 心電信號(hào)(ECG)簡(jiǎn)介
        2.2.1 心電圖波信號(hào)的特征
    2.3 PPG和 ECG血糖檢測(cè)原理
    2.4 本章小結(jié)
第三章 信號(hào)預(yù)處理方法
    3.1 信號(hào)獲取
    3.2 基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的趨勢(shì)去除方法
        3.2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的基本概念
        3.2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的算法過程
        3.2.3 趨勢(shì)去除
    3.3 基于奇異譜分析的去噪方法
        3.3.1 奇異譜分析的基本概念
        3.3.2 奇異譜分析的算法過程
        3.3.3 奇異譜分析
    3.4 基于增廣拉格朗日算子的奇異譜去噪方法
        3.4.1 問題提出
        3.4.2 問題求解
        3.4.3 合成數(shù)據(jù)仿真
    3.5 本章小結(jié)
第四章 特征提取與算法實(shí)現(xiàn)
    4.1 特征提取方法
        4.1.1 Kaiser-Teager瞬時(shí)能量特征
        4.1.2 光譜熵特征
        4.1.3 光譜能量對(duì)數(shù)特征
    4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)模塊
        4.2.1 彈性網(wǎng)絡(luò)
        4.2.2 自適應(yīng)增強(qiáng)算法
        4.2.3 XGBoost
        4.2.4 LightGBM
    4.3 本章小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)及結(jié)果
    5.1 模型評(píng)價(jià)指標(biāo)
        5.1.1 皮爾遜相關(guān)系數(shù)
        5.1.2 決定系數(shù)
        5.1.3 均方根誤差
        5.1.4 克拉克錯(cuò)誤網(wǎng)格
    5.2 基于單人單模型的無創(chuàng)血糖估計(jì)
        5.2.1 基于彈性網(wǎng)絡(luò)的無創(chuàng)血糖估計(jì)
        5.2.2 基于自適應(yīng)增強(qiáng)算法的無創(chuàng)血糖估計(jì)
        5.2.3 基于XGBoost的無創(chuàng)血糖估計(jì)
        5.2.4 基于LightGBM的無創(chuàng)血糖估計(jì)
    5.3 基于單人混合模型的無創(chuàng)血糖估計(jì)
    5.4 基于多人混合模型的無創(chuàng)血糖估計(jì)
    5.5 本章小結(jié)
結(jié)論及未來展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的地震弱信號(hào)增強(qiáng)處理方法[J]. 羅紅梅,宋維琪,邢漪冉,王長(zhǎng)江,穆星.  地球物理學(xué)進(jìn)展. 2019(01)
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[5]基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的高壓斷路器機(jī)械故障診斷方法[J]. 黃建,胡曉光,鞏玉楠.  中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào). 2011(12)
[6]基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的脈搏波特征提取[J]. 張香煥,吳效明,黃岳山.  醫(yī)療衛(wèi)生裝備. 2010(09)
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本文編號(hào)：3668660