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申请/专利权人：深圳市威视佰科科技有限公司

摘要：本发明涉及一种基于场景化的个人血糖模型实现无损测量血糖方法，应用光谱血糖仪直接采集个体指尖皮下间质液光谱特征数据，对标权威的血糖测试仪每条光谱特征数据标注权威血糖测试仪检测出的血糖值，每条光谱特征数据标注个体所处状态，按每个状态下训练数据训练非线性决策树回归模型，回归模型分别预测每个状态下个体对应的血糖值；本方法规避高血糖患者疼痛感，规避了个人所处状态对光谱血糖仪采集人体特征数据的影响，不受检测环境限制，能够高效准确地预测个人血糖值。

主权项：1.基于场景化的个人血糖模型实现无损测量血糖方法，本发明涉及涉及于血糖检测技术领域，具体涉及基于场景化的个人血糖模型实现无损测量血糖方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1：为了实现个人无创血糖值准确预测的目标，需先采集训练数据，再采集待测个体指尖皮下间质液光谱特征数据，具体采集方法如下：所述训练数据是光谱血糖仪直接采集个体指尖皮下间质液光谱特征数据，对标权威的血糖测试仪每条光谱特征数据标注权威血糖测试仪检测出的血糖值，每条光谱特征数据标注个体所处状态。所述待测个体指尖皮下间质液光谱特征数据是应用光谱血糖仪直接采集一条个体光谱特征数据。所述个人每条指尖皮下间质液光谱特征数据为[a7,a8,…,a43,a44]，个人每条指尖皮下间质液光谱特征数据为38维，其中a7～a22为可见光区域，其中a23～a44为近红外区域。步骤2：应用步骤1已采集的四个类别训练数据分别作为决策树模型输入，训练对应的4个非线性决策树回归模型并生成4种状态下的回归模型，利用不同状态的血糖回归模型预测待测个体不同状态下指尖皮下间质液光谱特征数据对应血糖值，具体计算方法如下：决策树回归模型在训练数据集所在的输入空间中，递归地将每个区域划分为两个子区域并决定每个子区域上的输出值，构建二叉决策树。生成决策树步骤：1选择最优切分变量j与切分点s，求解 遍历变量j，对固定的切分变量j扫描切分点S，选择使上式达到最小值的对j,s。2用选定的对j,s划分区域并决定相应的输出值： 其中，R1j,s＝{x|xj≤s}，R2j,s＝{x|xjs}。3继续对两个子区域调用1，2，直至满足停止条件。4将输入空间划分为M个区域R1，R2，…，Rm，生成决策树：5其中I为指示函数，步骤3：待测个体不同状态下应选择对应的个体所处状态模型进行血糖值预测，由于无创测血糖结果与操作相关，规避操作上的波动率，可以连续测三条血糖值做均值计算输出最终血糖值，具体计算方法如下： 上式value1、value2、value3分别为连续三条血糖值。

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