龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：江苏鱼跃凯立特生物科技有限公司;南京邮电大学;江苏跃凯生物技术有限公司;浙江凯立特医疗器械有限公司
申请日：2024-01-25
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053563A
主分类号：G16H40/60
分类号：G16H40/60;G16H50/70;G16H10/20;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/049;G06N3/08;A61B5/145
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本申请实施例公开了一种CGM时序事件异常识别方法及系统。包括，对获取到的糖尿病患者的血糖数据进行预处理，得到血糖数据对应的时间序列数据，以构建CGM时序事件异常识别模型；通过时间感知的注意力机制，确定出在相邻异常事件发生的不同时间间隔下，CGM时序事件异常识别模型对目标信号识别的权重影响状况；基于引入时间感知的注意力机制的CGM时序事件异常识别模型，对预置血糖样本数据进行深度学习，以拟合出基于用户实际血糖数据的重构值，确定出原始输入值与重构值之间的均方误差，并基于改进的高斯分布确定出自适应阈值；将用户的血糖数据对应的损失值与自适应阈值进行比对，以确定出异常数据。通过上述方法提高血糖数据检测准确率。
主权项：1.一种CGM时序事件异常识别方法，其特征在于，所述方法包括：对获取到的糖尿病患者的血糖数据进行预处理，得到所述血糖数据对应的时间序列数据；基于所述时间序列数据，构建CGM时序事件异常识别模型；通过时间感知的注意力机制，确定出在相邻异常事件发生的不同时间间隔下，所述CGM时序事件异常识别模型对目标信号识别的权重影响状况；基于引入时间感知的注意力机制的CGM时序事件异常识别模型，对预置血糖样本数据进行深度学习，以拟合出基于用户实际血糖数据的重构值，确定出原始输入值与所述重构值之间的均方误差，并基于改进的高斯分布确定出自适应阈值；将用户的血糖数据对应的损失值与所述自适应阈值进行比对，以基于比对结果确定出异常数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏鱼跃凯立特生物科技有限公司;南京邮电大学;江苏跃凯生物技术有限公司;浙江凯立特医疗器械有限公司 一种CGM时序事件异常识别方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号