【摘 要】
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近年来,基于神经网络的深度学习方法在医学领域取得许多重要成果,且在处理医学序列问题上具有显著优势。糖尿病是一种以高血糖为特征,且伴随着许多并发症的慢性疾病。由于糖尿病患者在治疗以及日常生活中都极易出现低血糖,严重影响到患者的生命健康和生活质量。随着传感器技术不断进步,连续血糖监测系统（Continuous Glucose Monitoring System,CGMS）可以实时地监测患者血糖值,获取
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近年来,基于神经网络的深度学习方法在医学领域取得许多重要成果,且在处理医学序列问题上具有显著优势。糖尿病是一种以高血糖为特征,且伴随着许多并发症的慢性疾病。由于糖尿病患者在治疗以及日常生活中都极易出现低血糖,严重影响到患者的生命健康和生活质量。随着传感器技术不断进步,连续血糖监测系统（Continuous Glucose Monitoring System,CGMS）可以实时地监测患者血糖值,获取血糖序列,进而可以通过深度学习方法预测血糖值,并采取相应措施以控制患者血糖水平,减轻其所受伤害。然而,血糖序列具有时变性、非线性和非平稳性的特点。因此,如何利用深度学习方法提高血糖预测精度成为研究难题。除此之外,还存在如何增加提前预测时间,并且与低血糖预警结合起来等问题。针对上述问题本文开展以下研究。（1）数据预处理。对CGMS采集的血糖序列进行预处理,首先利用离散小波变换进行降噪,去除高频成分,接着通过差分处理降低非平稳性,变为平稳序列,最后将其转为易于模型训练的监督型学习数据。（2）模型构建。提出基于AT-LSTM-GRU的血糖预测模型。由于各时刻血糖值对未来时刻血糖值有不同程度的影响力。首先利用注意力机制对不同时间点赋予不同权重,接着利用长短时记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）强大的学习能力学习历史血糖值与未来血糖值之间的联系,其次利用门控循环网络（Gated Recurrent Unit,GRU）的快速训练能力继续学习。最后添加全连接层,输出形成预测的血糖曲线,并在此基础上进行低血糖预警。（3）实验验证。在来自河南省人民医院100例糖尿病患者的数据集上对所提出的模型进行验证。分别测试了模型在提前15、30、45和60分钟的血糖预测和低血糖预警表现,其提前60分钟的血糖预测误差为0.232mmol/l,低血糖预警准确率为98.49%。实验结果表明,相比传统的时间序列预测方法和常规神经网络模型,所提模型拥有更低的预测误差和更高的预警准确率。接着设置不同阈值,观察其对低血糖预警的影响。最后对预测出的血糖曲线提取出一系列血糖波动指标,分析各血糖波动指标与预测误差的关系。
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