СПОСОБЫ И СИСТЕМЫ ДЛЯ НЕИНВАЗИВНОГО ИЗМЕРЕНИЯ УРОВНЕЙ ГЛЮКОЗЫ

1. Устройство для неинвазивного измерения уровней глюкозы в крови, отличающееся тем, что содержит:
этап (5), (6) и (7) предварительной обработки входного сигнала методом авторегрессии со скользящим средним (ARMA),
стохастическую модель пульсации кровяного давления типа авторегрессии со скользящим средним (ARMA), по оператору Тигера-Кайзера входного сигнала (8) и (9),
клинические данные (пол, возраст, рост, индекс массы тела и т.п.) и их функции,
систему (3) оценки функций на основании «случайных лесов».
2. Устройство по п.1, отличающееся тем, что входные данные системы (3) оценки функций состоят из вектора фиксированного размера, включающего в себя предварительные модели и информацию о пациенте (пол, возраст, рост, массу, индекс массы тела, ритм пульса, сердечную когерентность, переходы через нуль предварительно обработанного входного сигнала, изменчивость переходов через нуль предварительно обработанного входного сигнала и т.п.).
3. Устройство по п.1 или 2, отличающееся тем, что входной сигнал системы является предварительно обработанной плетизмографической волной, полученной оптическим, механическим или акустическим методом.
4. Устройство по п.3, отличающееся тем, что плетизмографическая волна получена посредством цифрового пульсоксиметра.
5. Устройство по п.1, отличающееся тем, что функции, подлежащие оценке в системе (3), являются основными параметрами и линейными комбинациями этих параметров с другими параметрами входного вектора, для снижения ошибки оценки в системе (3).
6. Устройство по п.1, отличающееся тем, что содержит систему (4) последующей обработки, которая выполнена с возможностью усреднения оценок системы (3) для уменьшения систематической ошибки и дисперсии концентрации глюкозы в крови.
7. Устройство по п.1, отличающееся тем, что система оценки уровней глюкозы в крови реализована посредством устройств, например, посредством микроконтроллеров типа FPGA.
8. Устройство по п.1, отличающееся тем, что содержит ручное устройство, которое включает в себя, по меньшей мере, акустический, механический и/или оптический катетер, содержащий внутри систему обработки данных посредством CPU, предназначенную для уменьшения дисперсии оценок параметра (уровня глюкозы в крови).
9. Устройство по п.8, отличающееся тем, что CPU реализован посредством устройств DSP, FPGA или микроконтроллеров.
10. Устройство по п.8 или 9, отличающееся тем, что содержит запоминающее устройство, например, флэш-память.
11. Устройство по п.8, отличающееся тем, что содержит средство внешнего подключения к PC, например, посредством последовательного порта, Bluetooth или USB (12) и/или средства сетевого подключения, например, посредством WiFi, Zigbee или UWB.
12. Устройство по п.8, отличающееся тем, что содержит экран визуализации данных.
13. Устройство по п.8, отличающееся тем, что содержит кнопки управления, аккумуляторные батареи и/или соединение с внешним источником питания.
14. Компьютерно-реализуемый неинвазивный способ измерения уровня глюкозы пациента, содержащий:
получают клинические параметры пациента;
получают электронный фотоплетизмографический (PPG) сигнал, собранный в месте измерения на пациенте;
выделяют измеряемые параметры из электронного PPG-сигнала;
идентифицируют, посредством процессора, вектор фиксированной длины на основании клинических параметров и измеряемых параметров;
выполняют, посредством процессора, оценку функций с использованием вектора фиксированной длины в качестве начального вектора; и
выводят результат оценки функций в качестве уровня глюкозы.
15. Компьютерно-реализуемый способ по п.14, в котором при оценке функций используют метод случайных лесов.
16. Компьютерно-реализуемый способ по п.14, в котором при оценке функций используют метод опорных векторов.
17. Компьютерно-реализуемый способ по п.14, дополнительно содержащий этап, на котором обучают алгоритм оценки функций, с использованием набора клинических параметров множества пациентов, набора PPG-сигналов от множества пациентов и набора значений уровней глюкозы от множества пациентов.
18. Компьютерно-реализуемый способ по п.17, в котором алгоритм оценки функций дает оценку уровня глюкозы, без потребности в калибровке после того, как обучение закончено.
19. Компьютерно-реализуемый способ по п.14, в котором клинические параметры включают в себя, по меньшей мере, одно из: пола, возраста, массы, роста, информации о здоровье, потреблении пищи, времени суток, индекса массы тела или сердечного ритма.
20. Компьютерно-реализуемый способ по п.14, в котором измеряемые параметры содержат, по меньшей мере, одно из: формы PPG-сигнала, расстояния между пульсациями PPG-сигнала, дисперсии PPG-сигнала, мощности PPG-сигнала или изменения мощности PPG-сигнала.
21. Компьютерно-реализуемый способ по п.14, в котором этап, на котором выделяют измеряемые параметры, выполняют посредством стохастической модели физиологии системы кровообращения.
22. Компьютерно-реализуемый способ по п.21, в котором стохастическая модель является моделью типа авторегрессии со скользящим средним (ARMA).
23. Компьютерно-реализуемый способ по п.14, дополнительно содержащий этап, на котором используют метод оценки ошибок для согласования значения оценки уровня глюкозы.
24. Компьютерно-читаемый носитель данных, содержащий записанные на нем команды, которые, при исполнении процессором, инструктируют процессор выполнять способ, содержащий этапы, на которых:
получают клинические параметры пациента;
получают фотоплетизмографический (PPG) сигнал, собранный в месте измерения на пациенте;
выделяют измеряемые параметры из PPG-сигналов;
идентифицируют вектор фиксированной длины на основании клинических параметров и измеряемых параметров;
выполняют оценку функций с использованием вектора фиксированной длины в качестве начального вектора; и
выводят результат оценки функций в качестве оценки уровня глюкозы.
25. Компьютерно-читаемый носитель данных по п.24, в котором оценка функций использует метод случайных лесов.
26. Компьютерно-читаемый носитель данных по п.24, в котором оценка функций использует метод опорных векторов.
27. Компьютерно-читаемый носитель данных по п.24, дополнительно содержащий команды, которые, при исполнении процессором, назначают процессору обучать алгоритм оценки функций с использованием набора клинических параметров множества пациентов, набора PPG-сигналов от множества пациентов и набора значений уровней глюкозы от множества пациентов.
28. Компьютерно-читаемый носитель данных по п.27, в котором алгоритм оценки функций дает оценку уровня глюкозы, без потребности в калибровке после того, как обучение закончено.
29. Компьютерно-читаемый носитель данных по п.24, в котором клинические параметры содержат, по меньшей мере, одно из: пола, возраста, массы, роста, информации о здоровье, потреблении пищи, времени суток, индекса массы тела или сердечного ритма.
30. Компьютерно-читаемый носитель данных по п.24, в котором измеряемые параметры содержат, по меньшей мере, одно из: формы PPG-сигнала, расстояния между пульсациями PPG-сигнала, дисперсии PPG-сигнала, мощности PPG-сигнала или изменения мощности PPG-сигнала.
31. Компьютерно-читаемый носитель данных по п.24, в котором этап, на котором выделяют измеряемые параметры выполняется посредством стохастической модели физиологии системы кровообращения.
32. Компьютерно-читаемый носитель данных по п.31, в котором стохастическая модель является моделью типа авторегрессии со скользящим средним (ARMA).
33. Компьютерно-читаемый носитель данных по п.24, в котором команды, при исполнении, дополнительно инструктируют процессор использовать метод оценки ошибок для согласования значения оценки уровня глюкозы.
34. Неинвазивное устройство для измерения уровня глюкозы пациента, содержащее:
процессор; и
компьютерно-читаемый носитель данных по любому из пп.24-33, связанный с процессором, при этом носитель данных включает в себя команды, выполненные с возможностью, при исполнении процессором, инструктирования процессора:
получать клинические параметры пациента;
получать электронный фотоплетизмографический (PPG) сигнал, собранный в месте измерения на пациенте;
выделять измеряемые параметры из электронного PPG-сигнала;
идентифицировать вектор фиксированной длины на основании клинических параметров и измеряемых параметров;
выполнять оценку функций с использованием вектора фиксированной длины в качестве начального вектора; и
выводить результат оценки функций в качестве оценки уровня глюкозы.
35. Устройство по п.34, дополнительно содержащее плетизмографический датчик, выполненный с возможностью измерения изменений объема ткани в месте расположения на пациенте.
36. Устройство по п.34, в котором оценка функций использует метод случайных лесов.
37. Устройство по п.34, в котором оценка функций использует метод опорных векторов.
38. Устройство по п.34, в котором команды выполненные с возможностью, при исполнении процессором, дополнительного инструктирования процессора обучать алгоритм оценки функций с использованием набора клинических параметров множества пациентов, набора PPG-сигналов от множества пациентов и набора значений уровней глюкозы от множества пациентов.
39. Устройство по п.38, в котором алгоритм оценки функций дает оценку уровня глюкозы, без потребности в калибровке после того, как обучение закончено.
40. Устройство по п.34, в котором клинические параметры включают в себя, по меньшей мере, одно из: пола, возраста, массы, роста, информации о здоровье, потреблении пищи, времени суток, индекса массы тела или сердечного ритма.
41. Устройство по п.34, в котором измеряемые параметры включают в себя, по меньшей мере, одно из: формы PPG-сигнала, расстояния между пульсациями PPG-сигнала, дисперсии PPG-сигнала, мощности PPG-сигнала или изменения мощности PPG-сигнала.
42. Устройство по п.34, в котором выделение измеряемых параметров выполняется посредством стохастической модели физиологии системы кровообращения.
43. Устройство по п.42, в котором стохастическая модель является моделью типа авторегрессии со скользящим средним (ARMA).