一种便携式动态血糖监测设备及分析方法

本发明涉及血糖监测设备，具体为一种便携式动态血糖监测设备及分析方法。

背景技术：

1、血糖监测即是对于血糖值的定期检查。实施血糖监测以更好的掌控糖尿病患者的血糖变化，对生活规律，活动，运动，饮食以及合理用药都具有重要的指导意义，并以帮助患者随时发现问题，及时到医院就医，而在对血糖进行便捷监测时，需要通过便携式血糖仪对使用人员进行实时监测操作。

2、但是现有设备还存在一些不足之处，不可以匹配用户在某种状态下的血糖因素，无法通过信息采集分析定制匹配化血糖函数，在血糖监测的不能同时合理制定推荐用户护理方案的效果。

3、于是，有鉴于此，针对现有的结构不足予以研究改良，提出一种便携式动态血糖监测设备及分析方法。

技术实现思路

1、本发明的目的在于通过对用户血糖值进行分析分别生成该用户血糖在低限、平稳、高限三种状态下对应的赋值系数，当在计算监测血糖因子的权重系数时，可结合赋值系数更加准确的判断某种监测血糖因子对该用户血糖值的影响程度，同时，通过定制匹配化血糖函数，可以预测用户在某种状态下的血糖值，达到在血糖监测的同时合理制定用户护理方案的效果；

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种便携式动态血糖监测设备，包括设备主体，所述设备主体的外壁设置有用于控制监测设备的控制按钮，所述设备主体的底部开设有用于进行测试连接的连接插口，所述设备主体的底部旋转连接有摆动杆，所述设备主体的底部固定连接有用于带动摆动杆进行旋转运动的防护伺服电机，所述摆动杆的外壁滑动连接有用于对连接插口进行有效遮挡防护的防护板。

3、进一步的，所述设备主体的外壁固定连接有连接盒，所述连接盒的内壁旋转连接有蜗杆，所述连接盒的外壁固定连接有用于带动蜗杆进行旋转运动的调节伺服电机，所述设备主体的外壁旋转连接有用于对控制按钮进行有效防护的挡板，所述蜗杆的外壁啮合有用于带动挡板进行翻转运动的蜗轮。

4、进一步的，所述摆动杆的外壁开设有用于带动防护板进行限位滑动的限位槽。

5、进一步的，所述摆动杆的转动过程中，能够通过限位槽的限位作用，带动防护板沿连接插口的外壁进行伸缩运动，起到连接插口在不使用时进行有效防护的作用。

6、进一步的，所述防护板的外壁轮廓大于连接插口的外壁轮廓。

7、进一步的，所述调节伺服电机的驱动过程中，能够通过蜗杆的转动过程中，能够带动蜗轮沿连接盒的内壁进行旋转运动。

8、进一步的，所述蜗轮的转动，能够带动挡板沿设备的外壁进行翻转运动，且挡板与设备之间通过转轴进行旋转连接，并且蜗轮的旋转中心与挡板的旋转中心相互重合设置。

9、进一步的，一种便携式动态血糖监测设备的分析方法，包括以下几个步骤：

10、步骤一：选择预设数量的监测血糖因子，以预设时间为一个测试周期，获取该测试周期内用户的动态血糖值和监测血糖因子的动态变化数据；

11、步骤二：按照预设的血糖范围对上述获取的动态血糖值进行分类生成低限血糖值集合、平稳血糖值集合和高限血糖值集合，再对上述三个血糖值集合进行整合分析生成各自对应的赋值系数；

12、步骤三：分别计算血糖值与每个监测血糖因子的关联度，再结合上述生成的赋值系数计算每个监测血糖因子的权重系数，根据权重系数对用户血糖值进行线性模拟构建定制匹配化血糖函数，用于预测用户的血糖值；

13、步骤四：实时计算上述定制匹配化血糖函数的误差值并与误差阈值比较，当误差值超过误差阈值时，执行上述步骤一至步骤三，重新构造优化后的定制匹配化血糖函数。

14、进一步的，步骤一中监测血糖因子的选择及其动态数据获取过程具体如下：

15、预先构建血糖数据库，用于储存血糖因子和用户的血糖值数据，其中，血糖因子指的是可能会引发用户血糖值发生变化的因素；设置监测血糖因子的数量n、测试周期和采样间隔时间，从血糖数据库中选择n个血糖因子作为用户血糖值的重点监控因素，记作监测血糖因子并分别标记为a1，a2，a3，…，an；在一个测试周期内，按照设置的采样间隔时间记录每个采样节点该用户的血糖值和n个监测血糖因子的对应数据并分别按照时序进行排列，且血糖值和n个监测血糖因子的对应数据均按照相同的时间戳排列，再使用异常值检验算法筛选上述数据中的异常值并删除。

16、进一步的，异常值检验算法具体如下：

17、将一组时序数据标记为p1，p2，p3，…，pl，其中l为该组时序数据的数据个数，从第三个数据p3开始，逐一计算后续每个数据的前序差(i＝3，4，5，…，l)与该数据的前序数据的前序差之间的差值并将计算出的差值与异常阈值p0进行比较，当时，数据pi为正常数据，反之，当时，数据pi为异常数据，此时将数据pi删除即可；

18、其中，前序差指的是某个数据与其前序数据之间的差值，计算公式为

19、进一步的，对动态血糖值进行分类并整合分析生成赋值系数的过程具体如下：

20、设置血糖范围[ymin，ymax]，其中ymin和ymax分别表示正常血糖范围的最小值和最大值，再根据设置的血糖范围对获取的血糖值y进行检验；具体为：当y＜ymin时，将该血糖值标记为低限血糖值，当ymin≤y≤ymax时，将该血糖值标记为平稳血糖值，当y＞ymax时，将该血糖值标记为高限血糖值；建立低限血糖集合、平稳血糖集合和高限血糖集合，分别将低限血糖值、平稳血糖值和高限血糖值对应储存在上述三个集合中；再分别计算低限血糖集合、平稳血糖集合和高限血糖集合中血糖数据的平均值，并对应标记为ya，yb，yc；通过ymin和ymax对上述计算得出的ya，yb，yc进行归一化处理，分别生成低限血糖集合、平稳血糖集合和高限血糖集合对应的赋值系数，并对应标记为εa，εb，εc；其中，归一化处理的计算公式具体如下：

21、

22、进一步的，计算血糖值与某个监测血糖因子的关联度再结合赋值系数计算该监测血糖因子权重系数的过程包括如下几个步骤：

23、s6-1：对监测血糖因子的动态变化数据进行平稳度分析，提取该监测血糖因子数据发生有效波动的时间段并标记为[t1，t2]，再按照该时间段提取出对应的血糖值数据；

24、其中，t1表示该监测血糖因子数据发生有效波动的的起始时间点，t2表示该监测血糖因子数据发生有效波动的结束时间点；平稳度分析的过程具体为：将监测血糖因子的动态变化数据按照时序排列并分别标记为z1，z2，z3，…，zm，其中m为数据个数；从第二个数据z2开始，逐一计算每个数据与上一个数据之间的差值并与波动阈值β0进行比较：(1)当存在某个采样节点ti，使得该采样节点对应的监测血糖因子数据值zi满足|zi-zi-1|≥β0时，将该采样节点ti标记为t1，此时，再从采样节点ti+1开始，逐一计算后续每个采样节点对应的监测血糖因子数据与前序数据的差值，当存在某个采样节点tj，使得该采样节点对应的监测血糖因子数据值zj满足|zj-zj-1|＜β0或(zj-zj-1)*(zj-1-zj-2)＜0时，将该采样节点tj标记为t2，反之，当采样节点ti后续m个采样节点均不满足上述条件时，此时所述设备产生用户体征异常警报；(2)当对于任意一个采样节点t均不满足上述条件(1)时，表明该监测血糖因子数据未发生有效波动，此时不做处理；

25、s6-2：计算时间段[t1，t2]对应的血糖值数据的平均变化率δ用于表示血糖值与该监测血糖因子的关联度；计算过程具体为：将时间段[t1，t2]对应的血糖值数据分别标记为y1，y2，y3，…，yn，n为该组数据个数，则其中i为计数工具，i＝1，2，3，…，n-1，t0为数据采样的时间间隔；

26、s6-3：对上述时间段[t1，t2]对应的血糖值数据进行趋势判断，具体为判断上述计算出的δ值的正负，当δ＞0时，表示该时间段内血糖值处于递增状态，当δ＝0时，表示该时间段内血糖值处于稳定状态，当δ＜0时，表示该时间段内血糖值处于递减状态；

27、s6-4：获取时间段[t1，t2]内最后一个采样节点的血糖值并标记为yl，根据s6-3中趋势判断的结果，分别将yl与ymin和ymax进行比较并获取该监测血糖因子对应的赋值系数ε，再通过赋值系数ε和血糖值数据的平均变化率δ计算该监测血糖因子对应的权重系数γ；

28、其中，计算过程具体为：当时间段[t1，t2]内血糖值处于递增状态时，将yl与ymax比较，当yl＞ymax时，令ε＝εc，当yl≤ymax时，令ε＝εb；

29、当时间段[t1，t2]内血糖值处于稳定状态时，令ε＝0；

30、当时间段[t1，t2]内血糖值处于递减状态时，将yl与ymin比较，当yl＜ymin时，令ε＝εa，当yl≥ymin时，令ε＝εb：；

31、监测血糖因子对应的权重系数γ的计算公式为：γ＝δ*ε。

32、进一步的，对用户血糖值进行线性模拟构建定制匹配化血糖函数并预测用户血糖值的过程如下：

33、构建定制匹配化血糖函数过程具体为：按照权利要求6所述的方法逐一计算出n个监测血糖因子的权重系数并分别标记为γ1，γ2，γ3，…，γn，构建定制匹配化血糖函数如下：

34、y＝γ1a1+γ2a2+γ3a3+…+γnan+γ0

35、其中，γ0为预设误差参数，可通过带入某个节点的血糖值和该节点的各监测血糖因子的数据值，利用待定系数法求得；

36、预测用户血糖值的过程具体为：由用户输入监测血糖因子的具体数值，通过上述定制匹配化血糖函数计算与该用户输入的监测血糖因子数值对应的血糖预测值，判断该预测值与ymin和ymax的大小关系，当该预测值大于ymax或该预测值小于ymin时，所述设备产生血糖值异常提醒信号；当该预测值处于ymin与ymax之间(包括ymin和ymax)时，所述设备产生血糖值平稳信号。

37、进一步的，优化定制匹配化血糖函数的过程具体如下：

38、按照预设的间隔时间实时获取每个采样节点的血糖值y*和监测血糖因子的数据值，利用监测血糖因子的数据值和上述构建的定制匹配化血糖函数计算该采样节点的血糖预测值yc，对该采样节点的血糖值y*和血糖预测值yc作差得到定制匹配化血糖函数的误差值d并与预设的误差阈值d0比较，当d≤d0时，不做处理，当d＞d0时，按照权利要求2所述的步骤一至步骤三重新构造优化后的定制匹配化血糖函数；其中，d＝|y*-yc|。

39、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

40、1.本发明通过对用户血糖值进行分析分别生成该用户血糖在低限、平稳、高限三种状态下对应的赋值系数，当在计算监测血糖因子的权重系数时，可结合赋值系数更加准确的判断某种监测血糖因子对该用户血糖值的影响程度，同时，通过定制匹配化血糖函数，可以预测用户在某种状态下的血糖值，达到在血糖监测的同时合理制定用户护理方案的效果；

41、2.本发明通过防护板的设置，当在通过血糖监测设备对使用人员进行血糖监测时，为了提高监测设备在不使用时对连接口的防护效果，防止连接口内壁出现灰尘吸附的情况，以打开防护伺服电机通过摆动杆的转动，带动防护板沿限位槽的内壁滑动，同时，带动防护板沿连接插口的侧壁进行伸缩运动，达到血糖监测设备在携带时对插口有效防护的效果；

42、3.本发明通过挡板的设置，当在通过血糖监测设备进行携带时，为了防止携带人员在携带时对设备表面出现挤压的情况，以打开调节伺服电机通过蜗杆的转动，带动蜗轮沿连接盒的内壁进行旋转运动，同时，蜗轮的转动，带动挡板沿设备的侧壁进行翻转运动，达到降低设备表面出现挤压受损的效果。