利用卡尔曼滤波器对连续式葡萄糖监测器（CGM）信号进行过滤的制作方法

背景技术：

1、糖尿病是胰腺不能产生足够的胰岛素(i型或胰岛素依赖性)和/或胰岛素无效(ii型或非胰岛素依赖性)的病症。在糖尿病状态下，患者或用户患有高血糖，这可能引起一系列与小血管退化相关联的生理紊乱，例如，肾衰竭、皮肤溃疡或眼睛玻璃体出血。低血糖反应(低血糖)可由胰岛素的意外过量诱发，或在正常剂量的胰岛素或降糖剂伴随剧烈运动或食物摄入不足之后诱发。

2、照惯例，糖尿病患者会携带自我血糖监测(smbg)监测器，这种监测器通常需要采用刺破手指的方法，这往往让人不适。由于舒适性和便利性不足，糖尿病患者在通常情况下每天只测量血糖水平两到四次。不幸的是，这样的时间间隔过于分散，以至糖尿病患者可能过迟才发现高血糖或低血糖状况，有时这会招致危险的副作用。糖尿病患者不仅不太可能及时觉察到危险状况从而将其消解，而且他或她基于常规方法也可能不会知道自己的血糖浓度值是正在上升(较高)还是正在下降(较低)。因此，可能阻碍糖尿病患者作出接受胰岛素疗法的决定。

3、一些糖尿病患者用来监测血糖的另一种装置是连续式分析物传感器，例如，连续式葡萄糖监测器(cgm)系统。cgm系统通常包括侵入式、微创式或无创式地放置的传感器。该传感器测量体内的给定分析物(例如，葡萄糖)浓度，并且使用与该传感器相关联的电子器件来生成原始信号。原始信号被转换成在显示器上呈现的输出值。由原始信号转换产生的输出值典型地以向用户提供有意义信息的形式来表示，并且用户已经熟悉以该形式来分析，诸如以mg/dl表示的血糖。

4、一些cgm系统依赖于血糖(bg)手指针刺仪值来将传感器信号与临床血糖相关联，而其他cgm系统不需要实时bg手指针刺仪值来将传感器导出的原始信号关联(校准/变换)为表示患者中的葡萄糖浓度的临床血糖换算值(例如，替代性地基于工厂信息)。这两种类型的系统都可能遭受不准确，特别是在传感器寿命的起点或终点附近时，这可能是由于bg值或校准代码被过于简单地解译而导致的。

技术实现思路

1、在第一方面，提供了一种用于监测受者中血液分析物浓度的方法，该方法包括：从连续式分析物传感器接收指示受者中血液分析物浓度的传感器信号；使用卡尔曼滤波器对传感器信号进行过滤，该卡尔曼滤波器具有带有过程协方差的过程噪声和带有测量协方差的测量噪声，其中该过滤包括使用在卡尔曼滤波器的模型中采用的一个或多个参数的值来更新过程协方差和测量协方差中的至少一者的值；以及从卡尔曼滤波器输出表示受者中的血液分析物浓度的经过滤的传感器信号。

2、在第一方面的实施方案中，用于更新过程协方差和测量协方差中的至少一者的一个或多个参数包括在卡尔曼滤波器模型中采用的新息项和残余项的值。

3、在第一方面的实施方案中，当在传感器信号中检测到一个或多个预定义伪影时执行更新。

4、在第一方面的实施方案中，当在使用卡尔曼滤波器对传感器信号进行过滤之后在传感器信号中检测到一个或多个预定义伪影时执行更新。

5、在第一方面的实施方案中，该方法进一步包括通过检查残余信号来检测一个或多个预定义伪影，该残余信号是从分析物传感器接收的传感器信号与使用卡尔曼滤波器对传感器信号进行过滤之后的传感器信号之间的差。

6、在第一方面的实施方案中，残余信号是临时残余信号，该临时残余信号是从分析物传感器接收的传感器信号与在更新过程协方差和测量协方差中的至少一者之前使用滤波器对传感器信号进行过滤之后的传感器信号之间的差。

7、在第一方面的实施方案中，残余信号是最终残余信号，该最终残余信号是从分析物传感器接收的传感器信号与在更新过程协方差和测量协方差中的至少一者之后使用滤波器对传感器信号进行过滤之后的传感器信号之间的差。

8、在第一方面的实施方案中，预定义伪影中的一个预定义伪影是超过阈值的残差的值或残差的导数，该残差是临时残余信号的值与最终残余信号的值之间的差，该临时残余信号是从分析物传感器接收的传感器信号与在更新过程协方差和测量协方差中的至少一者之前使用滤波器对传感器信号进行过滤之后的传感器信号之间的差，并且该最终残余信号是从分析物传感器接收的传感器信号与在更新过程协方差和测量协方差中的至少一者之后使用滤波器对传感器信号进行过滤之后的传感器信号之间的差。

9、在第一方面的实施方案中，预定义伪影中的一个预定义伪影是残余偏差，该残余偏差反映残余信号在一个或多个所选时间窗口内具有一致的正值或负值。

10、在第一方面的实施方案中，预定义伪影中的一个预定义伪影是最终残余信号的零点交叉，该最终残余信号的零点交叉反映最终残余信号的值在一个或多个所选时间窗口内经历从正到负或从负到正的符号变化的次数。

11、在第一方面的实施方案中，一个或多个预定义伪影基于传感器信号的模型。

12、在第一方面的实施方案中，该方法进一步包括在检测到传感器信号中的一个或多个指定伪影时，取消对过程协方差和测量协方差中的至少一者的值的先前更新。

13、在第一方面的实施方案中，用于更新过程协方差和测量协方差中的至少一者的一个或多个参数包括故障度量，该故障度量基于在卡尔曼滤波器模型中采用的新息项和新息协方差的值。

14、在第一方面的实施方案中，故障度量是在从分析物传感器接收的指定数量的测量样本上平均的瞬时故障度量的移动平均值。

15、在第一方面的实施方案中，一个或多个预定义伪影包括超过阈值的故障度量的值，该故障度量基于在卡尔曼滤波器模型中采用的新息项和新息协方差。

16、在第一方面的实施方案中，该方法进一步包括在过滤的每次迭代之后自适应地执行更新。

17、在第一方面的实施方案中，使用残余信号和指定步长系数自适应地执行更新，该残余信号是从分析物传感器接收的传感器信号与使用卡尔曼滤波器对传感器信号进行过滤之后的传感器信号之间的差。

18、在第一方面的实施方案中，使用传递函数来调整指定步长系数，该传递函数基于故障度量。

19、在第一方面的实施方案中，过程协方差具有使用传递函数调整的最小值。

20、在第一方面的实施方案中，该方法进一步包括调整在传递函数中采用的设计参数，以实现信号平滑与时间延迟之间的规定折衷。

21、在第一方面的实施方案中，该方法进一步包括当传感器信号是低分辨率信号时在检测到传感器信号中的一个或多个伪影时执行校正动作，该校正动作至少部分地由残余信号的符号确定，该残余信号是从分析物传感器接收的传感器信号与使用卡尔曼滤波器对传感器信号进行过滤之后的传感器信号之间的差。

22、在第一方面的实施方案中，该方法进一步包括从历史数据追溯地确定当传感器信号是高分辨率信号时先前采用的最优卡尔曼滤波器模型。

23、在第一方面的实施方案中，使用残余偏差和零点交叉来执行该确定，该残余偏差反映残余信号在一个或多个所选时间窗口内具有一致的正值或负值，并且零点交叉反映残余信号在一个或多个选定时间窗口内经历从正到负或从负到正的符号变化的次数。

24、在第一方面的实施方案中，该方法包括在检测到传感器信号中的一个或多个伪影时执行校正动作，该校正动作包括更新在卡尔曼滤波器模型中采用的参数中的一个或多个参数的值，选择更新值以实现待实现的分析物传感器信号平滑的量与跟踪分析物传感器信号中的变化的时间延迟之间的规定折衷。

25、在第一方面的实施方案中，该方法进一步包括使用利用临床数据训练的基于规则的模型来确定传感器信号中识别的特征是否待被分类为预定义伪影。

26、在第一方面的实施方案中，该方法进一步包括使用机器学习模型来确定传感器信号中识别的特征是否待被分类为预定义伪影。

27、在第一方面的实施方案中，预定义伪影中的一个预定义伪影是残余峰度的值或r/q值。

28、在第一方面的实施方案中，在传感器信号域中识别伪影中的至少一个预定义伪影。

29、在第一方面的实施方案中，在将传感器信号转换为对应的血糖值之后识别伪影中的至少一个预定义伪影。

30、在第二方面，提供了一种用于监测受者中的血液分析物浓度的方法，该方法包括：从连续式分析物传感器接收指示受者中的血液分析物浓度的传感器信号；使用卡尔曼滤波器对传感器信号进行过滤；检测传感器信号中的一个或多个预定义伪影；在检测到传感器信号中的一个或多个伪影时执行校正动作，其中该校正动作包括更新在卡尔曼滤波器的模型中采用的参数中的一个或多个参数的值；以及从卡尔曼滤波器输出表示受者中的血液分析物浓度的经过滤的传感器信号。

31、原始传感器信号与由卡尔曼滤波器过滤的信号之间的差表示信号上的噪声。该值用于测量信号的信噪比，并且指示信号质量。可以使用其他度量来提供另外的信号质量度量，诸如由卡尔曼滤波器计算的误差协方差，该误差协方差可以是状态估计值的精度的量度。