[发明专利]一种基于光学检测的血糖浓度多元逐步回归算法在审
| 申请号: | 201810871349.0 | 申请日: | 2018-08-02 |
| 公开(公告)号: | CN109394234A | 公开(公告)日: | 2019-03-01 |
| 发明(设计)人: | 赵新;张润泽;刘琴 | 申请(专利权)人: | 四川大学 |
| 主分类号: | A61B5/1455 | 分类号: | A61B5/1455;G06F17/18 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 610041 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 光学检测 算法 血糖 多元线性回归 多元逐步回归 临床实验数据 标准误差 测试数据 检测领域 人体血糖 数据支持 血糖检测 医学实验 浓度仪 特征光 心率 血流 血压 脉搏 关联 | ||
1.一种基于光学检测的血糖浓度多元逐步回归算法,包括
基于血糖浓度光学检测的多元线性逐步回归,用于对于给定多元变量进行逐步回归分析;4基于回顾分析的误差评估,剔除偏差较大的误差变量,提高回归分析精度;
基于回归数据的FPGA电路,为相关的学堂分析仪器提供模块单元。
2.如权利要求1所述的血糖浓度算法,其特征在于:结合了无创光学测量的数据,并配合心率,血流速度的辅助,用于计算检测单元的血糖估计值,优化血糖数量。
3.基于血糖浓度光学参数的算法分析,包括如下步骤:
步骤一:利用采集到的脉搏、CNOGA心率、血流速度,血压、特征光的峰值作为X变量,以及血红蛋白浓度、优活血糖浓度、血红蛋白质量浓度作为Y变量,进行相关变量的回归分析;
步骤二:对所得到的变量进行逐步线性回归,对每一次回归后建立的模型对前面的变量进行检查,评价前面的数据有无继续保持在变量中的价值,进行保留或者提出,直到无统计学意义的变量引入或剔除为止;
步骤三:对剔除后的所有变量进行多元线性回归,得到局部最优解,为日后在血糖仪检测电路中提供计算依据。
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