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公开(公告)号：CN115841874A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211636712.3
申请日：2022-12-15
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G16H50/50 , G16H50/70 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种连续血糖数据长期监测方法和系统，涉及血糖监测的技术领域，包括获取若干个正常人的原始CGM数据集，并划分用餐区间原始血糖数据和稳态区间原始血糖数据；获取监测对象连续两天的真实血糖数据，根据前一天的真实血糖数据，构建监测对象的若干个CGM数据集；之后输入长短期记忆人工神经网络，输出对应的血糖预测数据，结合后一天的真实血糖数据，计算对应的预测精度平均百分比误差；将百分比误差取值最小的监测对象CGM数据集作为该监测对象的最终CGM数据集，输入长短期记忆人工神经网络，输出长期的血糖预测数据，实现对监测对象的连续血糖数据监测。本发明实现了短期微创长期无创、贴合实际、高精度的连续血糖监测。
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公开(公告)号：CN112182492B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202011011244.1
申请日：2020-09-23
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G06F17/14
摘要： 本发明公开一种基于离散四元数傅里叶变换的信号稀疏表示方法及装置，通过根据四元参数的球极坐标确定出二维角度空间，并按照预设的搜索密度在二维角度空间的待搜索范围中进行均匀采样，根据输入信号进行网格搜索并以预设迭代次数进行迭代，可以逐步缩小搜索范围，最终定位到最优目标采样点，从而根据最优目标采样点计算获得四元参数针对该输入信号的最优解，根据该四元参数的最优解对所述输入信号进行离散四元数傅里叶变换，可以使得变换结果的稀疏度达到最高，实现在离散四元傅里叶变换中求得信号的稀疏表示。
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公开(公告)号：CN113288131B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202110489689.9
申请日：2021-05-06
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： A61B5/1455 , G06N3/04 , G06N3/08 , G16H50/30 , A61B5/024
摘要： 本发明涉及信号处理领域，公开了一种基于图卷积网络的无创血糖检测方法、处理器、装置以及存储介质。方法包括：获取待预测PPG信号；对待预测PPG信号进行过滤；将滤波后的待预测PPG信号转化为节点图；根据节点图得到对应的邻接矩阵和特征矩阵；将邻接矩阵和特征矩阵输入至图卷积网络，通过图卷积网络得到对应的血糖值。通过上述技术方案，本发明提供了一种采用图卷积网络这种深度学习的方法，可以使模型自动地找出对于血糖预测问题所需要的重要特征信息，同时通过节点信息的迭代更新，在保留全部特征信息的情况下，不断优化特征信息，使得血糖预测的准确率大大提升。
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公开(公告)号：CN114569097A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210489551.3
申请日：2022-05-07
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开的一种基于耳廓PPG信号预处理的血压预测方法、系统及介质，包括：获取目标对象耳廓处的PPG信号，结合奇异谱分析与经验模态分析对PPG信号进行降噪处理，并提取特征信号，计算相应特征值，根据所述特征值结合目标对象的生理特征构建模型进行血压的预测。本发明对PPG信号进行预处理，提高信号了的可用性，简化了特征提取的复杂性，间接提高了特征提取的准确性与可靠度。
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公开(公告)号：CN114550940A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210440845.7
申请日：2022-04-26
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： G16H50/30 , G06K9/62 , A61B5/145 , A61B5/1455 , A61B5/0205 , A61B5/318
摘要： 本发明公开的一种基于Stacking模型融合的无创血糖估计方法、系统及存储介质，包括：获取目标对象的PPG信号（光电容积脉搏波信号）、同步ECG信号（心电图信号）、同步心率、同步血糖数值、同步血压数值及各项身体参数并进行数据预处理；根据预处理后的数据进行特征提取；基于改良后Stacking模型融合策略选择SVM回归模型、随机森林回归模型以及岭回归模型进行血糖值共同预测，生成血糖最终估计结果；同时对融合模型进行性能判断。本发明通过引入加权概念对Stacking模型融合策略进行改良，得到更加精准的血糖估计结果。
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公开(公告)号：CN114145725B
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210118049.1
申请日：2022-02-08
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明提出一种基于无创连续血压测量的PPG采样率估算方法，涉及无创血压测量的技术领域，首先以采样率阈值采集测试对象的PPG原始信号并作为样本，对样本预处理以及DCT变换，通过DCT变换的方式将PPG原始信号转换到频域中进行降维，回避高频噪声的干扰，在估计采样率的过程中，采用逐次降低采样率的方式，获得不同采样率下的信号，最后以测试对象的血压真实值为基准，预测不同采样率下的信号对应的血压值并与基准对比，获得不同采样率下血压准确度的趋势曲线，基于趋势曲线，在保证血压测量准确度的前提下，估计出合理的采样率，操作简便，不受生理信号稀疏性差的影响，可用于设计智能可穿戴血压估计硬件的采样率。
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公开(公告)号：CN114093521A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202210062933.8
申请日：2022-01-20
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于随机森林的均匀化样本重构血糖估计方法及系统，包括：获取血糖样本数据，进行预处理，去除极端数值；以血糖样本数据中的输出血糖数据为准生成输出血糖数据的直方图，根据直方图划分出等间距的N个基准点；利用近邻算法选择出分别以N个基准点为聚类中心的聚类距离最近的样本点，获取趋于均匀分布的N个血糖样本数据，构成子数据集，通过子数据集训练随机森林模型，获得模型的训练参数；利用剩余血糖样本数据作为测试集，输入测试集数据，进行模型性能的评估，通过训练后模型进行血糖估算。本发明通过直方图均衡化对血糖样本进行重构均匀化，从而提高模型对样本空间分布的鲁棒性，提高模型应对极端血糖值的能力。
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公开(公告)号：CN113395476A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110632937.0
申请日：2021-06-07
申请人： 广东工业大学
摘要： 本发明为克服视频通话流畅度低、灵活性低的缺陷，提出一种于三维人脸重构的虚拟人物视频通话方法及系统，包括以下步骤：获取第一通信终端的视频流和音频流，或仅获取第一通信终端的音频流；将视频流图像帧输入三维人脸重构网络，得到预测的三维人脸模型参数；或将音频流输入音频预测网络中得到预测的三维人脸模型参数；根据预测的三维人脸模型参数对预设的初始三维人脸模型参数进行合并更新后保存为参数文件；将参数文件和第一通信终端的音频流传输至第二通信终端，第二通信终端根据参数文件利用三维人脸重构技术恢复对应的三维人脸模型，然后映射到二维图像平面得到恢复的视频图像帧序列；对视频图像帧序列进行渲染后与音频流合成虚拟人物视频。
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公开(公告)号：CN113288134A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110489921.9
申请日：2021-05-06
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： A61B5/1455 , A61B5/00 , A61B5/024 , G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供一种用于训练血糖分类模型的方法、装置、手环设备及处理器，属于信号处理和生物医疗领域。上述用于训练血糖分类模型的方法包括：获取用户的血糖类别和四个光学传感器分别检测到的用户的脉搏信号；基于四元傅里叶变换对脉搏信号进行滤波处理，得到滤波后的四元脉搏信号；基于因子分析算法对滤波后的四元脉搏信号进行降维处理，得到降维后的四元脉搏信号矩阵；对降维后的四元脉搏信号矩阵进行特征提取，得到特征矩阵；将特征矩阵和血糖类别输入随机森林模型进行训练分类，得到训练好的血糖分类模型。采用本发明的方法可以提高血糖类别预测的精度。
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公开(公告)号：CN113288132A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110489716.2
申请日：2021-05-06
申请人： 广东工业大学
IPC分类号： A61B5/1455 , A61B5/00 , A61B5/024 , G06K9/00 , G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供一种用于预测血糖值的方法、装置、存储介质及处理器，属于信号处理和血糖预测领域。上述用于预测血糖值的方法包括：获取用户的脉搏信号；基于多尺度经验模式分解算法对脉搏信号进行去噪处理，以得到去噪后的脉搏信号；基于张量奇异谱分析算法对去噪后的脉搏信号进行去冗余处理，以得到去冗余后的脉搏信号；对去冗余后的脉搏信号进行特征提取，以得到对应的特征信息；根据特征信息，使用预先训练的血糖预测模型预测血糖值。采用本发明的方法可以提高血糖值预测的准确度。
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