基于多元统计分析方法的连续血糖监测仪故障检测研究

发布时间：2017-12-09 21:27

  本文关键词：基于多元统计分析方法的连续血糖监测仪故障检测研究

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【摘要】：糖尿病作为全球最严重的公共卫生问题之一,已经严重危害到人们的正常生活。其中I型糖尿病患者更是完全丧失自我调节血糖的能力,需要实时外部注射胰岛素来维持患者的机体健康。而胰岛素注入剂量的确定等血糖控制决策依赖于连续血糖监测仪提供的可靠血糖数据。然而血糖仪时常由于故障的影响而导致精度欠缺。针对血糖仪的故障检测对于糖尿病治疗来说至关重要。现有的血糖仪故障检测方法无法避免血糖自身波动造成的影响,导致监测性能的降低。如何避免血糖信号波动对故障检测性能的影响,建立更为高效可靠的连续血糖仪故障检测模型是本文的主要研究内容。具体的研究内容及创新点可总结如下:1.针对血糖数据自身波动对故障检测的影响,提出一种基于迭代PCA的分类算法,将血糖数据按照相关特性的不同进行分离,实现类内数据的平稳与线性相关,消除血糖波动造成的影响。此外,利用分类后血糖数据分别搭建故障检测模型,实现在线的连续血糖监测仪故障检测。2.为避免血糖数据错误分类导致的故障信号漏报,基于分类后血糖数据进行分析,探究血糖波动水平越分类结果的相关关系,从而提出了基于FDA分类器的在线血糖信号判别算法。并利用贝叶斯决策融合的思想,将各类血糖监测模型的输出进行融合,从而获得更为准确可靠的血糖仪故障检测结果。3.针对单一对象的故障检测模型建模代价过大、适用条件严苛等问题,提出了基于全局模型的血糖仪故障检测算法。该全局模型包含丰富的血糖波动情况,可以直接应用在不同的监测对象上。
【学位授予单位】：浙江大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O212.4;TH776

【参考文献】

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1 王友清;;人工胰脏:现状、挑战与展望[J];中国生物医学工程学报;2013年03期

2 高青松;薛付忠;;非线性主成分分析中数据非线性特征的检验方法[J];中国卫生统计;2011年05期

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本文编号：1271939