【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生理测量，尤其涉及一种糖尿病症状自动检测系统。
技术介绍
1、生理测量
专注于检测、记录和解释人体的多种生理信号，应用于监测心脏活动、血压、血糖、血氧饱和度、体温和多种重要的生理参数，通过使用传感器、穿戴设备和非侵入式监测系统，帮助医疗专业人员实时获取病人的健康状况，并辅助诊断、监测疾病进程、监控治疗效果和预防慢性疾病的发展，结合数据处理和分析技术，从复杂数据中提取多种有用的信息，实现长期健康管理和急性病状监控。
2、其中，一种糖尿病症状自动检测系统专注于自动监测和识别糖尿病的多种相关症状，包括实时追踪患者的血糖水平、身体反应和多种指示病情变化的生理指标，帮助实时了解患者的血糖状态，通过集成传感技术和智能算法，实现自动化的数据收集和分析，及时向医生和患者提供关键信息并辅助医疗决策，帮助管理糖尿病并预防并发症的发生，实现早期干预并降低健康风险，改善患者的治疗效果和生活质量。
3、传统糖尿病症状自动检测系统在糖尿病的管理和预防方面存在步骤，侧重于单一指标的监测或在特定时点提供数据，缺乏对数据间关联性的深入分析和长期趋势的预测能力，无法分析血糖变化的趋势和与多种生理参数的相互作用，包括饮食和尿量变化，导致医疗专业人员在无法实时获取全面信息的情况下，无法做出最佳的医疗决策，在监测器官衰退方面依赖定期的医疗检查，延迟了对器官受损初期的诊断，错过最佳的治疗时机，疾病进展预防措施不足。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种糖尿病症状自动检测系统包括：
3、血糖波动分析模块基于实时血糖监测数据，分析患者的血糖波动模式，结合患者的饮食状态，分析营养摄入对血糖波动的影响，预测患者的血糖水平发展趋势，生成血糖特征数据集；
4、多饮多尿症状检测模块基于所述血糖特征数据集，通过采集患者的饮水量和尿量数据，评估患者的多尿症状水平，并根据尿量水平和血糖特征间的相互关系，计算多尿症状特征和糖尿病进展阶段的相关性，输出多尿症状分析结果；
5、衰退水平评估模块利用所述多尿症状分析结果，采集目标患者的多种生理特征数据，通过和已知的器官衰退模式特征数据进行对比，计算多种生理特征数据的匹配度，评估患者的器官衰退水平，生成器官衰退监测信息；
6、进展阶段识别模块基于所述器官衰退监测信息，根据患者的血糖值、尿量水平和器官功能水平数据，识别患者病情的发展阶段，生成糖尿病阶段分类结果。
7、作为本专利技术的进一步方案，所述血糖波动模式的获取步骤具体为：
8、基于实时血糖监测数据，使用公式：
9、
10、计算血糖波动程度评分；
11、其中，xi是第i次测量的血糖值，i代表测量索引，n是一天中的血糖测量次数，k是调整波动评分的敏感性的调整系数，σ表示日血糖波动程度评分；
12、基于所述血糖波动程度评分，分析目标患者每天的血糖波动程度，结合患者血糖数据的波动周期，识别血糖波动模式。
13、作为本专利技术的进一步方案，所述血糖特征数据集的获取步骤具体为：
14、基于所述血糖波动模式，采集目标患者的饮食记录信息，提取多次饮食事件对应的血糖测量值和对应营养摄入量，通过公式：
15、
16、计算营养摄入对血糖影响的系数，
17、其中，δxj是饮食后血糖与前一测量的差值，cj是对应的营养摄入量，α表示营养摄入水平对血糖变化的影响程度，xj表示饮食后测量的血糖值，j为用于标记饮食事件的索引；
18、基于所述营养摄入对血糖影响的系数，分析多种营养摄入水平下的血糖反应，评估多种饮食情况下的预期血糖波动，生成敏感性分析结果；
19、根据所述敏感性分析结果，根据患者的饮食习惯和营养摄入水平，预测患者的血糖水平发展趋势，生成血糖特征数据集。
20、作为本专利技术的进一步方案，所述多尿症状水平的获取步骤具体为：
21、基于所述血糖特征数据集，采集患者的饮水和排尿数据，记录患者的排尿频率和排尿量，生成患者尿量数据；
22、基于所述患者尿量数据，通过公式：
23、
24、计算多尿症状的严重程度评分；
25、其中，uo为每次排尿的尿量，ul为实际尿量与理想尿量的比率，用来量化多尿症状的严重程度，ub为基础尿量，ka为年龄的调整系数，kw为体重的调整系数，ks为性别的调整系数，a为患者的实际年龄，w为患者的体重，s为患者的性别，o是排尿事件的索引；
26、根据所述多尿症状的严重程度评分，对目标患者的多尿症状等级进行分类，生成多尿症状水平。
27、作为本专利技术的进一步方案，所述多尿症状分析结果的获取步骤具体为：
28、基于所述多尿症状水平，通过提取目标患者的每日尿量数据和血糖数据，通过公式：
29、
30、计算每日尿量与患者血糖数据间的相关性，得到相关性系数；
31、其中，yl表示单次测量的每日尿量，表示每日尿量数据的平均值，sl表示单次测量的血糖值，表示血糖数据的平均值，r表示相关系数，l表示数据点的索引；
32、基于所述相关性系数，评估多饮多尿症状水平和糖尿病进展阶段间的相关性，结合患者的多饮多尿症状的严重程度，输出多尿症状分析结果。
33、作为本专利技术的进一步方案，所述多种生理特征数据的匹配度的获取步骤具体为：
34、基于所述多尿症状分析结果，采集目标患者的多种生理参数数据，包括血压、心电图、肾功能指标，计算多种参数的变化趋势和波动模式，包括平均变化率和波动指数，生成数据变化特征值；
35、基于所述数据变化特征值，通过公式：
36、
37、计算实测生理数据与已知器官衰退模式特征数据之间的相似度，得到生理特征相似度值；
38、其中，spq为实测数据与标准模式之间的相似度指数，vp为实测数据的平均变化率，fp为实测数据的波动指数，vq为已知标准数据的平均变化率，fq为已知标准数据的波动指数，p代表实测数据特征的索引，q代表已知器官衰退模式特征数据的索引；
39、基于所述生理特征相似度值，通过将多种生理参数特征值的相似度计算结果进行汇总，生成多种生理特征数据的匹配度。
40、作为本专利技术的进一步方案，所述器官衰退监测信息的获取步骤具体为：
41、基于所述多种生理特征数据的匹配度，为多种生理参数分配影响权重，反映多种生理参数对患者健康状态的实际影响，生成特征权重匹配度数据；
42、基于所述特征权重匹配度数据，通过公式：
43、
44、计算患者的器官衰退程度，得到器官衰退度预测数据；
45、其中，r表示预测的器官衰退度，β0是回归模型的截距，βz是第z本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述血糖波动模式的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述血糖特征数据集的获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述多尿症状水平的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述多尿症状分析结果的获取步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述多种生理特征数据的匹配度的获取步骤具体为：
7.根据权利要求6所述的糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述器官衰退监测信息的获取步骤具体为：
8.根据权利要求1所述的糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述糖尿病阶段分类结果的获取步骤具体为：
【技术特征摘要】
1.一种糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述系统包括：
2.根据权利要求1所述的糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述血糖波动模式的获取步骤具体为：
3.根据权利要求2所述的糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述血糖特征数据集的获取步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的糖尿病症状自动检测系统，其特征在于，所述多尿症状水平的获取步骤具体为：
5.根据权利要求4所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋葵，杨秋雯，江怡美，张文雅，蒋方元，陈亚兰，
申请(专利权)人：南通大学，
类型：发明
国别省市：
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