一种平均血糖波动幅度的计算方法
专利名称：一种平均血糖波动幅度的计算方法
技术领域：
本发明涉及体内血液特性的测量，具体涉及人体内平均血糖波动幅度参数的处理方法。
背景技术：
平均血糖波动幅度(MeanAmplitude of Glycemic Excursions, MAGE)是一种基于动态血糖监测数据建立的反应血糖波动的参考数值。目前的实际临床应用中，医务工作者让患者一次性佩戴监测仪器超过72小时来获取超过864个动态血糖监测数据，而MAGE 数值往往不能直接从动态血糖监测系统中直接分析获得，仍必须通过人工筛选方式筛选动态血糖监测数据辅以分析系统进行计算，工作量较大。若获取的动态血糖监测数据增加时，计算工作量将大大增加，大大降低了临床诊断和科研的效率和参数的实效性。此外，为保证MAGE数值的准确性，进行筛选分析的医务工作者需要进行长时间的专业培训，若医务工作者的经验不足导致计算结果与真实值之间存在较大误差，也会降低了 MAGE数值的准确性和有效性。为了解决MAGE数值自动计算的问题，已有一些自动计算MAGE数值方法的报道，如，Peter A. Baghurst,，，Calculating the Mean Amplitude of Glycemic Excursionfrom Continuous Glucose Monitoring Data-An Automated Algorithm，，，Diabetes Technology&Therapeutics, vol. 13, pp. 296-302,2011 和 Gert Fritzsche, Klaus-DieterKohnert, Peter Heinke, Lutz Vogt, and Eckhard Salzsieder. 〃The use of a computerprogram to calculate the Mean Amplitude of Glycemic Excursions", Diabetes Technology&Therapeutics, vol. 13, pp. 319-325，2011。上述文献中，前者提供了一种基于自动识别动态血糖数据曲线中峰值和谷值点的计算方法，该方法由于对动态血糖数据曲线进行了平滑处理，容易导致数据失真，计算结果的准确性会受到影响，此外，该方法采用一阶差分方式识别曲线拐点，然而，动态血糖数据曲线中存在许多血糖值连续相等的数据，因此受到这些数据的影响，一阶差分方式识别曲线拐点也会导致计算误差；后者主要介绍了一种计算MAGE数值的计算分析程序，该文章的研究重点更多集中在计算的可行性和有效性评估，而对计算方法介绍较为简略。另外，这些报道中对于动态血糖监测数据中的有效血糖波动的判断仍然过分依赖肉眼观察和经验判断，因此仍然存在主观性的偏差。
发明内容
鉴于现有技术存在上述不足，本发明所要解决的技术问题是提供一种平均血糖波动幅度的计算方法，该方法可自动识别动态血糖监测数据中的有效血糖波动，快捷、准确地计算出平均血糖波动幅度。
本发明解决上述问题的技术方案如下I. 一种平均血糖波动幅度的计算方法，该方法包括以下步骤I)读入从动态血糖监测仪器中获取的动态血糖监测数据，计算所获取的数据的血糖标准差；计算所获数据中所有的极值点，得到一极值点序列的集合A ;2)利用差分进化算法求解下式(I)所示的目标函数，统计集合A中符合以下两个条件的极值点，得到集合B:a.相邻的两个极值点对应的血糖值差的绝对值>血糖标准差；b.相邻的两个极值点一个是极大值,另一个是极小值；
权利要求
1.一种平均血糖波动幅度的计算方法，该方法包括以下步骤 1)读入从动态血糖监测仪器中获取的动态血糖监测数据，计算所获取的数据的血糖标准差；计算所获数据中所有的极值点，得到一极值点序列的集合A ; 2)利用差分进化算法求解下式(I)所示的目标函数，统计集合A中符合以下两个条件的极值点，得到集合B : a.相邻的两个极值点对应的血糖值差的绝对值>血糖标准差； b.相邻的两个极值点一个是极大值,另一个是极小值；
2.根据权利要求I所述的一种平均血糖波动幅度的计算方法，其特征在于，其中步骤I)还包括如下数据预处理步骤 读入从动态血糖监测仪器中获取的动态血糖监测数据后，先删除血糖值相等的相邻两点中的后一血糖值数据，再计算所述的血糖标准差和所有的极值点。
全文摘要
本发明涉及一种平均血糖波动幅度的计算方法，该方法由以下步骤组成读入从动态血糖监测仪器中获取的动态血糖监测数据，计算所获取的数据的血糖标准差；找出所获数据中所有的极值点，得到一极值点序列的集合，然后找出集合中相邻两极值点对应的血糖值差的绝对值不小于血糖标准差且相邻两极值点分别为极大值和极小值的有效极值点，再根据平均血糖波动幅度的计算公式，计算得到平均血糖波动幅度。该方法能够快速准确地分析动态血糖监测数据，获取有效的参数，在保证平均血糖波动幅度计算的准确性的同时，大大缩短了计算时间，提高了临床和科研工作的效率。
文档编号A61B5/145GK102831326SQ20121032785
公开日2012年12月19日 申请日期2012年9月6日 优先权日2012年9月6日
发明者余学飞, 李彬, 简峻, 彭达明, 沈洁 申请人:南方医科大学
技术领域：
本发明涉及体内血液特性的测量，具体涉及人体内平均血糖波动幅度参数的处理方法。
背景技术：
平均血糖波动幅度(MeanAmplitude of Glycemic Excursions, MAGE)是一种基于动态血糖监测数据建立的反应血糖波动的参考数值。目前的实际临床应用中，医务工作者让患者一次性佩戴监测仪器超过72小时来获取超过864个动态血糖监测数据，而MAGE 数值往往不能直接从动态血糖监测系统中直接分析获得，仍必须通过人工筛选方式筛选动态血糖监测数据辅以分析系统进行计算，工作量较大。若获取的动态血糖监测数据增加时，计算工作量将大大增加，大大降低了临床诊断和科研的效率和参数的实效性。此外，为保证MAGE数值的准确性，进行筛选分析的医务工作者需要进行长时间的专业培训，若医务工作者的经验不足导致计算结果与真实值之间存在较大误差，也会降低了 MAGE数值的准确性和有效性。为了解决MAGE数值自动计算的问题，已有一些自动计算MAGE数值方法的报道，如，Peter A. Baghurst,，，Calculating the Mean Amplitude of Glycemic Excursionfrom Continuous Glucose Monitoring Data-An Automated Algorithm，，，Diabetes Technology&Therapeutics, vol. 13, pp. 296-302,2011 和 Gert Fritzsche, Klaus-DieterKohnert, Peter Heinke, Lutz Vogt, and Eckhard Salzsieder. 〃The use of a computerprogram to calculate the Mean Amplitude of Glycemic Excursions", Diabetes Technology&Therapeutics, vol. 13, pp. 319-325，2011。上述文献中，前者提供了一种基于自动识别动态血糖数据曲线中峰值和谷值点的计算方法，该方法由于对动态血糖数据曲线进行了平滑处理，容易导致数据失真，计算结果的准确性会受到影响，此外，该方法采用一阶差分方式识别曲线拐点，然而，动态血糖数据曲线中存在许多血糖值连续相等的数据，因此受到这些数据的影响，一阶差分方式识别曲线拐点也会导致计算误差；后者主要介绍了一种计算MAGE数值的计算分析程序，该文章的研究重点更多集中在计算的可行性和有效性评估，而对计算方法介绍较为简略。另外，这些报道中对于动态血糖监测数据中的有效血糖波动的判断仍然过分依赖肉眼观察和经验判断，因此仍然存在主观性的偏差。
发明内容
鉴于现有技术存在上述不足，本发明所要解决的技术问题是提供一种平均血糖波动幅度的计算方法，该方法可自动识别动态血糖监测数据中的有效血糖波动，快捷、准确地计算出平均血糖波动幅度。
本发明解决上述问题的技术方案如下I. 一种平均血糖波动幅度的计算方法，该方法包括以下步骤I)读入从动态血糖监测仪器中获取的动态血糖监测数据，计算所获取的数据的血糖标准差；计算所获数据中所有的极值点，得到一极值点序列的集合A ;2)利用差分进化算法求解下式(I)所示的目标函数，统计集合A中符合以下两个条件的极值点，得到集合B:a.相邻的两个极值点对应的血糖值差的绝对值>血糖标准差；b.相邻的两个极值点一个是极大值,另一个是极小值；
权利要求
1.一种平均血糖波动幅度的计算方法，该方法包括以下步骤 1)读入从动态血糖监测仪器中获取的动态血糖监测数据，计算所获取的数据的血糖标准差；计算所获数据中所有的极值点，得到一极值点序列的集合A ; 2)利用差分进化算法求解下式(I)所示的目标函数，统计集合A中符合以下两个条件的极值点，得到集合B : a.相邻的两个极值点对应的血糖值差的绝对值>血糖标准差； b.相邻的两个极值点一个是极大值,另一个是极小值；
2.根据权利要求I所述的一种平均血糖波动幅度的计算方法，其特征在于，其中步骤I)还包括如下数据预处理步骤 读入从动态血糖监测仪器中获取的动态血糖监测数据后，先删除血糖值相等的相邻两点中的后一血糖值数据，再计算所述的血糖标准差和所有的极值点。
全文摘要
本发明涉及一种平均血糖波动幅度的计算方法，该方法由以下步骤组成读入从动态血糖监测仪器中获取的动态血糖监测数据，计算所获取的数据的血糖标准差；找出所获数据中所有的极值点，得到一极值点序列的集合，然后找出集合中相邻两极值点对应的血糖值差的绝对值不小于血糖标准差且相邻两极值点分别为极大值和极小值的有效极值点，再根据平均血糖波动幅度的计算公式，计算得到平均血糖波动幅度。该方法能够快速准确地分析动态血糖监测数据，获取有效的参数，在保证平均血糖波动幅度计算的准确性的同时，大大缩短了计算时间，提高了临床和科研工作的效率。
文档编号A61B5/145GK102831326SQ20121032785
公开日2012年12月19日 申请日期2012年9月6日 优先权日2012年9月6日
发明者余学飞, 李彬, 简峻, 彭达明, 沈洁 申请人:南方医科大学
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