一种基于经颅多普勒的无创糖尿病预测系统及方法与流程

本文件涉及疾病证候预测系统领域，尤其涉及一种基于经颅多普勒的无创糖尿病预测系统及方法。

背景技术：

1、糖尿病作为一种与生活方式和环境因素密切相关的慢性非传染性疾病，影响人群范围广，伴随许多并发症，致残、致死率高，需要庞大的社会资源及医疗资源支出，因此如何在早期更准确地预测、预防、减少糖尿病的发病，以及制定更有效的治疗方案以减少并发症的发生发展，成为目前面临的难题。对于糖尿病患者来说，胰岛素分泌不足导致高血糖，长期慢性高血糖可造成毛细血管基底膜增厚，使管腔狭窄，加上糖尿病患者脂代谢紊乱，造成血液黏稠度升高，血流缓慢，可致脑血流量减少，糖尿病的确诊至今仍依靠单一的血糖指标，即血清葡萄糖水平或者新近的糖化血红蛋白(hba1c)水平，为了获得这些数据不可避免地需要通过侵入式的检测，需要患者空腹到医院进行一系列的抽血检查，容易对患者造成经济上和身心上的负担，部分患者为避免抽血检查或是没有足够的时间，无法及时发现潜在的早期糖尿病风险。

2、血糖轻度升高的糖尿病患者没有症状或症状很轻，容易被人忽略，普通人在早期很难发现自己患病，现有的糖尿病风险预测模型大多还是以血常规参数作为输入设计的，但为了获取这些数据，不可避免地需要进行抽血检查，并不方便。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于经颅多普勒的无创糖尿病预测系统及方法，旨在解决现有技术中的上述问题。

2、本发明实施例提供一种基于经颅多普勒的无创糖尿病预测系统，包括：

3、基础信息采集模块，与预测模块连接，用于采集患者的基础信息并将所述基础信息输出至所述预测模块；

4、生理信息采集模块，与特征提取模块连接，用于基于经颅多普勒分析技术获取患者的生理信息并将所述生理信息输出至所述特征提取模块；

5、特征提取模块，与所述生理信息采集模块和预测模块连接，用于接收所述生理信息并对所述生理信息进行预处理和特征提取，得到生理特征，并将所述生理特征输出至所述预测模块；

6、预测模块，与所述基础信息采集模块和特征提取模块连接，用于接收所述基础信息和所述生理特征，通过所述基础信息生成对应的生理特征参考范围，将所述基础信息和所述生理特征先后输入至预训练好的两种评估模型a、b中，得到模型b的输出结果，根据所述模型b的输出结果与所述生理特征参考范围进行糖尿病预测，得到预测结果。

7、本发明实施例提供一种基于经颅多普勒的无创糖尿病预测方法，包括：

8、通过基础信息采集模块采集患者的基础信息并将所述基础信息输出至预测模块；

9、通过生理信息采集模块基于经颅多普勒分析技术获取患者的生理信息并将所述生理信息输出至特征提取模块；

10、通过特征提取模块接收所述生理信息并对所述生理信息进行预处理和特征提取，得到生理特征，并将所述生理特征输出至预测模块；

11、通过预测模块接收所述基础信息和所述生理特征，通过所述基础信息生成对应的生理特征参考范围，将所述基础信息和所述生理特征先后输入至预训练好的两种评估模型a、b中，得到模型b的输出结果，根据所述模型b的输出结果与所述生理特征参考范围进行糖尿病预测，得到预测结果。

12、本发明实施例还提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述基于经颅多普勒的无创糖尿病预测方法的步骤。

13、本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现上述基于经颅多普勒的无创糖尿病预测方法的步骤。

14、采用本发明实施例可以包括以下有益效果：本发明实施例提出一个无创的糖尿病风险预测系统，在患者进行卧立位检查时，通过经颅多普勒采集血流信号、心率等生理参数，通过特征提取模块提取每个生理信号的特征，并通过提供的预训练好的评估模型，同时分析流速、pi、心率等特征，自动反馈脑血流状态，对可能存在糖尿病风险的患者进行预警，提示患病风险，为临床医生提供辅助诊断意见。

技术特征：

1.一种基于经颅多普勒的无创糖尿病预测系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统进一步包括：

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述生理信息采集模块具体用于：

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述特征提取模块具体用于：

5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述预测模块具体用于：

6.一种基于经颅多普勒的无创糖尿病预测方法，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括：

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过生理信息采集模块基于经颅多普勒分析技术获取患者的生理信息具体包括：

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求6-8中任一项所述的基于经颅多普勒的无创糖尿病预测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有信息传递的实现程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求6-8中任一项所述的基于经颅多普勒的无创糖尿病预测方法的步骤。

技术总结
本说明书实施例提供了一种基于经颅多普勒的无创糖尿病预测系统及方法，其中，系统包括：基础信息采集模块，与预测模块连接，用于采集患者的基础信息并将其输出至预测模块；生理信息采集模块，与特征提取模块连接，用于基于经颅多普勒分析技术获取患者的生理信息并将其输出至特征提取模块；特征提取模块，与预测模块连接，用于接收生理信息并对其进行预处理和特征提取，得到生理特征后输出至预测模块；预测模块，用于接收基础信息和生理特征，通过基础信息生成生理特征参考范围，将基础信息和生理特征先后输入至预训练好的两种评估模型A、B中，得到模型B的输出结果，根据模型B的输出结果与生理特征参考范围进行糖尿病预测，得到预测结果。

技术研发人员：徐蔚海,刘佳欣,钱敏,戴悦萱,胡英环,李欣,马忠伟,王榕
受保护的技术使用者：徐蔚海
技术研发日：
技术公布日：2024/9/19