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【发明公布】一种自适应安全边界的全闭环血糖管理方法和系统_东北大学;上海市第六人民医院_202410103349.1 

申请/专利权人:东北大学;上海市第六人民医院

申请日:2024-01-24

公开(公告)日:2024-06-21

公开(公告)号:CN118230948A

主分类号:G16H50/30

分类号:G16H50/30;G16H50/70

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2024.06.21#公开

摘要:本发明涉及自适应安全边界的全闭环血糖管理方法,包括:构建包括Actor网络的策略网络模型;根据自适应安全因子计算模块获取动作边界;根据Actor获取奖励值最大的动作分布并采样,使用双曲正切函数进行缩放;将奖励值最大的动作作为目标动作,使患者在下一时刻执行目标动作并获取新的状态信息;根据新的状态信息计算奖励值;将状态信息、目标动作、奖励值及新的状态信息存入经验回放池后随机采样,基于自适应安全强化学习算法优化策略网络模型参数,对策略网络模型进行训练;将当前时刻状态信息输入训练好的策略网络模型,输出下一时刻胰岛素注射量对患者进行血糖管理。其有益效果是,允许动作边界根据患者状态变化,更好地适应不同情况下的安全需求。

主权项:1.一种自适应安全边界的全闭环血糖管理方法,其特征在于,包括:获取患者的状态信息和环境信息;构建包括Actor网络的策略网络模型;将环境信息输入自适应安全因子计算模块中,获取动作边界;将状态信息输入至所述Actor网络中,获取奖励值最大的动作分布,所述动作分布为高斯分布;基于激活函数对所述高斯分布进行缩放,在动作边界中进行采样,以获取奖励值最大且处于边界内的目标动作;使患者在下一时刻执行所述目标动作,并获取新的状态信息;依照预设奖励函数根据所述新的状态信息,计算新的状态信息对应动作的奖励值;将所述状态信息、所述目标动作、所述奖励值及所述新的状态信息存入经验回放池中;从所述经验回放池中随机采样数据,并基于自适应安全强化学习算法优化所述策略网络模型的参数,对策略网络模型进行训练;将当前时刻状态信息输入训练好的策略网络模型,以输出对应患者下一时刻胰岛素注射量,根据下一时刻胰岛素注射量对患者进行血糖管理。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 东北大学;上海市第六人民医院 一种自适应安全边界的全闭环血糖管理方法和系统

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