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申请/专利权人：深圳技术大学
摘要：本发明公开了一种基于改进残差网络和多专家模型的血糖监测方法，为解决心电图信号特征提取不足，设计了包含空间重构单元和通道重构单元的空通卷积模块，有效减少信号冗余；空间重构单元通过分离重构抑制空间冗余，通道重构单元通过分裂变换融合消除通道冗余；空通卷积模块增强了从复杂心电图信号中捕捉关键特征的能力，提高模型在多变生理环境中的鲁棒性；多专家模型利用多模信号优势，融合多个专家模型，捕捉心电图信号与血糖水平间的复杂关系，提升对血糖极值点的感知能力，为糖尿病患者健康监测管理提供精准支持。
主权项：1.一种基于改进残差网络和多专家模型的血糖监测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.对原始心电图信号进行预处理，通过小波变换对所述原始心电图信号进行降噪和分割，提取信号中的有效心电图信号；S2.将处理后的所述有效心电图信号输入到改进的残差网络模型中，所述改进的残差网络模型包括引入了空间重构单元和通道重构单元的空通卷积模块，自动提取与血糖水平相关的特征；S3.根据血糖值将数据集划分为不同的血糖类别，并针对所述血糖类别分别训练专家模型进行特征提取，以捕捉不同血糖水平下所述有效心电图信号的变化规律，具体步骤包括：S301.获取大量包含所述有效心电图信号和相应血糖值的数据集；S302.根据所述血糖值的范围，将所述数据集划分为三个血糖类别：低血糖、正常血糖和高血糖；S303.对每个所述血糖类别的所述数据集分别训练针对所述血糖类别的专家模型，所述专家模型为基于深度学习的特征提取模型，能够自动学习并提取该类别下的所述有效心电图信号特征，通过反向传播算法优化模型参数，使其能够准确捕捉所述血糖类别下所述有效心电图信号的变化规律；S4.将待测者的实时所述有效心电图信号经过预处理后分别输入至不同所述血糖类别的所述专家模型中，分别获取每个所述专家模型提取的特征；将多个不同所述专家模型提取的特征进行融合，通过特征组合方法形成综合特征向量；将所述综合特征向量输入到随机森林模型中进行回归预测，以得出血糖监测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳技术大学 一种基于改进残差网络和多专家模型的血糖监测方法
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