[发明专利]一种基于CNN和模型融合的糖尿病血糖预测系统及方法

权利要求书

1.一种基于CNN和模型融合的糖尿病血糖预测系统，其特征在于，包括血糖管理模块、住院患者管理模块、智能用户端、终端监测模块，所述血糖管理模块和智能用户端通过网络服务器连接，所述血糖管理模块包括数据输入单元、数据处理单元、数据输出单元、提醒单元、数据显示单元，所述数据输入单元分别与住院患者管理模块和智能用户端的连接，所述数据输出单元与智能用户端、提醒单元、数据显示单元连接，所述数据输入单元、数据处理单元、数据输出单元电性连接，所述智能用户端包括警示纠错模块、信息录入模块、服务模块，所述终端监测模块通过无线传输模块和智能用户端连接，所述终端监测模块包括血糖检测仪、血压计、体重计、运动手环、智能药盒、智能餐具。

2.根据权利要求1所述的一种基于CNN和模型融合的糖尿病血糖预测系统，其特征在于，所述智能药盒包括盒体、盒盖、置于盒体内的胰岛素笔放置腔、口服药放置腔，所述盒体和盒盖中间对应位置设有卡扣和卡槽，所述胰岛素笔放置腔、口服药放置腔的底部均设有重量传感器Ⅰ，所述盒体一侧设有电源Ⅰ，所述重量传感器Ⅰ通过无线传输模块和智能用户端连接，所述电源Ⅰ和重量传感器Ⅰ电性连接。

3.根据权利要求2所述的一种基于CNN和模型融合的糖尿病血糖预测系统，其特征在于，所述智能餐具为设有多个餐格的矩形餐盘，所述餐盘的一侧设有电源开关，所述餐盘的底部设有电源Ⅱ，所述餐格的底部均设有重量传感器Ⅱ，所述重量传感器Ⅱ通过无线传输模块和智能用户端连接，所述电源Ⅱ和重量传感器Ⅱ电性连接。

4.根据权利要求3所述的一种基于CNN和模型融合的糖尿病血糖预测系统，其特征在于，所述智能用户端包括手机或者平板电脑。

5.根据权利要求4所述的系统的一种基于CNN和模型融合的糖尿病血糖预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)建立用户名和患者档案库，连接住院患者管理模块将里面住院患者的信息提取过来建立患者档案，不住院的患者未建立档案的通过智能用户端进行用户名的注册和个人基本信息的录入建立患者档案，整体完成患者档案库的建立，并保存在血糖管理模块中；

(2)不住院患者数据监测和收集：利用终端监测模块进行每日不住院患者相关数据测量，测量之后的数据通过无线传输模块和智能用户端连接，智能用户端将数据传输给血糖管理模块进行数据处理分析，每日定时利用血糖检测仪、血压计、体重计进行血糖值、体重、血压的测量，运动手环随身携带记录患者每日运动量，智能药盒内装有药品，监测每日服药情况，智能餐具监测每日用餐情况；

(3)住院患者数据监测和收集：住院患者通过医护人员每日定时测量，并将数据通过住院患者管理模块进行记录和保存；

(4)患者数据的处理分析：不住院患者的数据通过网络服务器从智能用户端传输给血糖管理模块的数据输入单元，再传输给数据处理单元进行数据的处理分析，并将处理结果、解读结果、注意事项以报告形式通过数据输出单元输出给智能用户端和数据显示单元分别供患者和医护人员查看，方便患者及时了解自己的状况，有异常时将结果也同时传输给提醒模块提醒医护人员对患者进行直接的一对一联系沟通，实现精准护理的目的，住院患者的数据通过网络服务器从住院患者管理模块传输给血糖管理模块的数据输入单元，再传输给数据处理单元进行数据的处理分析，并将处理结果、解读结果、注意事项以报告形式通过数据输出单元输出给数据显示单元医护人员查看，方便医护人员为患者制定下一步治疗方案；

(5)不住院患者通过智能用户端的服务模块进行结果的查看，智能用户端进行每日状况监测，当饮食、运动、用药不符合规律时及时进行信息提醒，发生漏吃药等状况时通过警示纠错模块发出信息提示音进行纠错提醒；

(6)不住院患者通过智能用户端的服务模块可以进行健康教育、心理疏导、饮食及运动指导、化验结果解读、血糖仪及胰岛素笔的规范使用指导。

6.根据权利要求5所述一种基于CNN和模型融合的糖尿病血糖预测方法，其特征在于，上述步骤(4)中数据处理方法是：利用CNN对收集来的每种数据进行特征提取，所述CNN共包含4层，1个卷积层，1个池化层和一个全连接层，卷积层由32个卷积核构成，卷积核大小为1*3，池化层紧跟在卷积层的后面，窗口大小为2，用于实现对时域1D信号进行最大值池化，最后一层是全连接层，该层中26个Batch-Normalized的输出将作为新特征用于特征矩阵的构建，在迭代过程中，使用均方差(MSE)作为损失函数，采用Adam优化器对影响模型训练和模型输出的网络参数进行更新。