CN113413143A - 一种胰岛素输注自适应控制系统 - Google Patents

一种胰岛素输注自适应控制系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种胰岛素输注自适应控制系统，包括：可穿戴血糖检测模块、运动量检测模块、其他生理指标检测模块、食物摄入识别模块、口服药物摄入识别模块、胰岛素抵抗指数输入模块、被测者基本信息输入模块、手机端和胰岛素输注单元。手机端用于根据当前可穿戴血糖检测模块检测的血糖检测数据、运动量检测模块检测的运动量数据、其他生理指标检测模块检测的血压血氧和心率数据、食物摄入识别模块获取的饮食信息、口服药物摄入识别模块获取的口服药物摄入信息、以及被测者的胰岛素抵抗指数、年龄、性别、身高体重、糖尿病类型等基础生理指标，预测出对于接下来血糖的影响，计算出对应的胰岛素应注射量，生成对胰岛素输注单元的对应控制指令。

Description

一种胰岛素输注自适应控制系统
技术领域
本发明属于医疗健康技术领域，具体涉及一种胰岛素输注自适应控制系统。
背景技术
糖尿病是威胁人类生命健康的重大慢性疾病之一，并且给社会的发展带来了沉重的负担。目前中国糖尿病患者人数约为1.164亿，位列世界首位。人工胰腺，又被称为胰岛素闭环输注系统，能够根据人体血糖波动自动输注胰岛素，从而控制糖尿病患者的血糖水平在设定的目标区间内。作为一种有效的糖尿病治疗手段，人工胰腺已经在多个欧美国家进入长期临床试验阶段，并且取得了良好的效果。
虽然基于广义预测控制的人工胰腺智能系统已经在一型糖尿病患者的血糖控制方面取得了不俗的表现，但是其还存在一个突出的问题，就是过量胰岛素注射所导致的低血糖风险。目前，所采用的低血糖预防策略主要是引入胰岛素代谢曲线并计算患者体内的胰岛素残留。但是该策略有一个重要的缺陷就是个体差异较大，每个患者均需要测绘自身的胰岛素代谢曲线；同时，该曲线受到患者饮食条件、运动条件等诸多条件的影响，往往存在较大误差。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种胰岛素输注自适应控制系统。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种胰岛素输注自适应控制系统，包括：
可穿戴血糖检测模块，用于采集被测者的血糖数据；
运动量检测模块，用于检测被测者的运动量数据；
其他生理指标检测模块，用于检测被测者的血压、血氧和心率数据；
食物摄入识别模块，用于获取被测者的饮食信息；
口服药物摄入识别模块，用于获取被测者的降糖相关的口服药物摄入信息；
胰岛素抵抗指数输入模块，用于向手机端输入被测者的胰岛素抵抗指数数据；
被测者基本信息输入模块，用于向手机端输入被测者的年龄、性别、身高体重、糖尿病类型等生理指标；
手机端，用于根据当前可穿戴血糖检测模块检测的血糖检测数据、运动量检测模块检测的运动量数据、其他生理指标检测模块检测的血压血氧和心率数据、食物摄入识别模块获取的饮食信息、口服药物摄入识别模块获取的降糖相关的口服药物摄入信息、以及被测者的胰岛素抵抗指数、年龄、性别、身高体重、糖尿病类型等基础生理指标，预测出对于接下来血糖的影响，进而计算出对应的胰岛素应注射量，生成对胰岛素输注单元的对应控制指令；
胰岛素输注单元，用于根据手机端的控制指令向被测者输注胰岛素。
在上述技术方案中，可穿戴血糖检测模块优选穿戴在被测者的腕部或者上臂位置，实现对被测者的无创血糖数据获取，该可穿戴血糖检测模块内嵌有控制器、传感器、无线通讯单元和电池模块，所述传感器用于采集人体的能够表征血糖浓度的光谱数据，控制器对这些数据进行处理计算得到血糖浓度，并通过无线通讯单元将血糖浓度数据实时发送给手机端。
在上述技术方案中，运动量检测模块采用可穿戴式运动量检测模块，其内置处理器、三轴运动传感器、无线通讯模块和电池模块，通过三轴运动传感器采集人体运动数据，处理器根据这些人体运动数据利用深度学习智能识别算法识别出被测者的当前运动类型及当前运动强度，处理器将这些运动类型及运动强度数据通过无线通讯模块发送给手机端。
在上述技术方案中，可穿戴式运动量检测模块与所述可穿戴血糖检测模块集成在一起，从而减少可穿戴设备量，减少成本的同时，还增加了使用的便捷性。
在上述技术方案中，运动量检测模块直接采用手机自身的运动检测功能，通过获取手机中自带的三轴运动传感器的监测数据，利用深度学习智能识别算法识别出被测者的当前运动类型及当前运动强度。
在上述技术方案中，所述其他生理指标检测模块采用单独的可穿戴检测设备，或者与可穿戴血糖检测模块或者运动量检测模块集成在一起，从而减少可穿戴设备量，减少成本的同时，还增加了使用的便捷性。
在上述技术方案中，食物摄入识别模块采用可穿戴的摄像设备自动采集被测者的饮食图像信息，包括眼镜本体和设置在眼镜本体上的摄像头、控制器和无线通讯单元，控制器控制摄像头以一定的频率自动获取被测者的视觉图像信息，并将图像信息通过无线通讯单元发送给手机端，手机端将图像信息上传至云端服务器，在云端服务器通过利用卷积神经网络对每一帧图像进行识别与解析，当识别出被测者处于饮食状态时，则将该帧图像进行保存，并根据该帧图像的信息，通过对图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的食物，分析其中的食品种类，计算卡路里总量。并且，根据每帧图像的变化，还可以自动分析被测者在饮食过程中卡路里摄入的速率以及饮食的总持续时间等信息。
在上述技术方案中，食物摄入识别模块采用手机端进行拍照，获取被测者的饮食图像，手机端将图像信息上传至云端服务器，在云端服务器通过利用卷积神经网络对每一帧图像进行识别与解析，通过对图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的食物，分析其中的食品种类，计算卡路里总量；在手机端还设置有食物摄入信息手动输入模块，用户在饮食摄入时，对于已知食物卡路里含量的食物可以直接向手机端填写食物的卡路里量，对于未知食物卡路里含量的食物，则输入食物种类和食物重量信息，手机端再根据食物种类和食物重量信息计算出食物的卡路里量。
在上述技术方案中，口服药物摄入识别模块采用可穿戴的摄像设备自动采集被测者的口服药物摄入图像信息，优选的，口服药物摄入识别模块和食物摄入识别模块可以共用一套可穿戴的摄像设备，拍摄的口服药物摄入图像发送给手机端，手机端将该图像信息上传至云端服务器，在云端服务器中构建有口服药物数据库，该数据库中包含市场上所有种类的降糖相关的口服药物信息，通过对口服药物摄入图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的口服药物种类，并识别图像中口服药物数量。
在上述技术方案中，口服药物摄入识别模块采用手机端进行拍照，获取被测者的口服药物图像，手机端将该图像信息上传至云端服务器，识别图像中的口服药物种类，并识别图像中口服药物数量。
在上述技术方案中，直接在手机端的显示屏上设置口服药物摄入信息手动输入模块，用户在摄入口服药物时，可以直接向手机端填写口服药物的种类和摄入量。
在上述技术方案中，所述胰岛素抵抗指数输入模块是直接在手机端构建的程序功能模块，手机屏幕上设置对应的信息输入框；所述被测者基本信息输入模块是直接在手机端构建的程序功能模块，手机屏幕上设置对应的信息输入框。
在上述技术方案中，胰岛素输注单元采用可穿戴设备的形式，包括控制器、无线通讯模块、电池、胰岛素输注泵、微型驱动电机，控制器通过无线通讯模块接收手机端的控制指令，根据控制指令控制微型驱动电机驱动胰岛素输注泵完成对被测者的胰岛素输注。
在上述技术方案中，还包括胰岛素输注量校准模块，用于根据胰岛素输注单元的输注量和可穿戴血糖检测模块的后期检测结果对胰岛素输注效果进行评估，将评估结果反馈至手机端。
本发明的优点和有益效果为：
本发明的胰岛素输注自适应控制系统，能够通过可穿戴血糖检测模块检测用户的血糖检测数据、通过运动量检测模块检测用户的运动量数据、通过其他生理指标检测模块检测用户的血压血氧和心率数据、通过食物摄入识别模块获取用户的饮食信息、通过口服药物摄入识别模块获取用户的和降糖相关的口服药物摄入信息、同时还能够获取用户的胰岛素抵抗指数、年龄、性别、身高体重、糖尿病类型等基础生理指标。
本发明考虑了饮食摄入、口服药物摄入、运动、血压血氧和心率数据、以及用户的胰岛素抵抗指数、年龄、性别、身高体重、糖尿病类型等基础生理指标对血糖浓度变化影响，根据血糖浓度的变化自动调整胰岛素的输注剂量，形成一个闭环的人工胰腺系统。该系统充分考虑了不同个体之间的差异性，能够大大提升稳糖效果。
本发明以手机端为核心，运动量检测模块、食物摄入识别模块、口服药物摄入识别模块、胰岛素抵抗指数输入模块、被测者基本信息输入模块均在手机端中实现，不需要单独另设相应设备，整个系统仅仅依靠手机、胰岛素输注单元、以及一个用于血糖检测和血压、血氧、心率检测的可穿戴设备，使用和佩戴非常方便。
附图说明
图1是胰岛素输注自适应控制系统的架构示意图。
图2是本发明实施例中的食物摄入识别模块的示意图。
对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，可以根据以上附图获得其他的相关附图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面结合具体实施例进一步说明本发明的技术方案。
参见附图1，一种胰岛素输注自适应控制系统，包括：可穿戴血糖检测模块、手机端、胰岛素输注单元，运动量检测模块、其他生理指标检测模块、食物摄入识别模块、口服药物摄入量识别模块、胰岛素输注单元、胰岛素输注量校准模块、胰岛素抵抗指数输入模块、被测者基本信息输入模块和云端服务器。
所述可穿戴血糖检测模块，用于采集被测者的血糖数据，该可穿戴血糖检测模块优选穿戴在被测者的腕部或者上臂位置，实现对被测者的无创血糖数据获取。该可穿戴血糖检测模块内嵌有控制器、传感器、无线通讯单元和电池模块，所述传感器(例如采用拉曼光谱收发组件)用于采集人体的能够表征血糖浓度的光谱数据，控制器对这些数据进行处理计算得到血糖浓度，并通过无线通讯单元将血糖浓度数据实时发送给手机端。
所述运动量检测模块，用于检测被测者的运动量数据，运动量检测模块可以是两种方式：一种方式是，运动量检测模块采用可穿戴式运动量检测模块，例如运动手环，其内置处理器、三轴运动传感器、无线通讯模块和电池模块，通过三轴运动传感器采集人体运动数据(包括在x，y，z平面的速度、倾斜、冲击、振动、旋转等不同类型的传感信号)，处理器根据这些人体运动数据利用深度学习智能识别算法识别出被测者的当前运动类型及当前运动强度，处理器将这些运动类型及运动强度数据通过无线通讯模块发送给手机端。进一步的说，该可穿戴式运动量检测模块可以与所述可穿戴血糖检测模块集成在一起，从而减少可穿戴设备量，减少成本的同时，还增加了使用的便捷性。运动量检测模块的另一种方式是，运动量检测模块直接采用手机自身的运动检测功能，通过获取手机中自带的三轴运动传感器的监测数据，利用深度学习智能识别算法识别出被测者的当前运动类型及当前运动强度。
所述其他生理指标检测模块，用于检测被测者的血压、血氧和心率数据；其他生理指标检测模块可以采用单独的可穿戴检测设备，也可以与可穿戴血糖检测模块或者运动量检测模块集成在一起，从而减少可穿戴设备量，减少成本的同时，还增加了使用的便捷性。
所述食物摄入识别模块，用于获取被测者的饮食信息；食物摄入识别模块可以是两种形式：一种形式是，食物摄入识别模块采用可穿戴的摄像设备自动采集被测者的饮食图像信息，例如，参见附图2，食物摄入识别模块为一个智能眼镜，该智能眼镜包括眼镜本体和设置在眼镜本体上的摄像头(摄像头优选设置在眼镜本体的侧部框架上)、控制器和无线通讯单元，控制器控制摄像头以一定的频率自动获取被测者的视觉图像信息，并将图像信息通过无线通讯单元发送给手机端，手机端将图像信息上传至云端服务器，在云端服务器通过利用卷积神经网络对每一帧图像进行识别与解析，当识别出被测者处于饮食状态时，则将该帧图像进行保存，并根据该帧图像的信息，通过对图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的食物，分析其中的食品种类，计算卡路里总量。并且，根据每帧图像的变化，还可以自动分析被测者在饮食过程中卡路里摄入的速率以及饮食的总持续时间等信息。另一种形式是，食物摄入识别模块采用手机端进行拍照，获取被测者的饮食图像，手机端将图像信息上传至云端服务器，在云端服务器通过利用卷积神经网络对每一帧图像进行识别与解析，通过对图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的食物，分析其中的食品种类，计算卡路里总量。此外，还可以在手机端设置食物摄入信息手动输入模块，用户在饮食摄入时，对于已知食物卡路里含量的食物(例如带有包装的饮料或者食物，其包装上会有卡路里含量信息)可以直接向手机端填写食物的卡路里量，对于未知食物卡路里含量的食物，则输入食物种类和食物重量信息，手机端再根据食物种类和食物重量信息计算出食物的卡路里量。
所述口服药物摄入识别模块，用于获取被测者的降糖相关的口服药物摄入信息；口服药物摄入识别模块可以是两种形式：一种形式是，口服药物摄入识别模块采用可穿戴的摄像设备自动采集被测者的口服药物摄入图像信息，优选的，口服药物摄入识别模块和食物摄入识别模块可以共用一套可穿戴的摄像设备，拍摄的口服药物摄入图像发送给手机端，手机端将该图像信息上传至云端服务器，在云端服务器中构建有口服药物数据库，该数据库中包含市场上所有种类的降糖相关的口服药物信息(需要对数据库进行及时的更新，以保证口服药物信息的准确、全面)，通过对口服药物摄入图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的口服药物种类，并识别图像中口服药物数量。另一种形式是，口服药物摄入识别模块采用手机端进行拍照，获取被测者的口服药物图像，手机端将该图像信息上传至云端服务器，识别图像中的口服药物种类，并识别图像中口服药物数量。此外，还可以直接在手机端的显示屏上设置口服药物摄入信息手动输入模块，用户在摄入口服药物时，可以直接向手机端填写口服药物的种类和摄入量。
所述胰岛素抵抗指数输入模块，用于向手机端输入被测者的胰岛素抵抗指数或者胰岛素敏感系数数据，胰岛素抵抗指数又称为稳态模型的胰岛素抵抗指数，英文缩写HOMA-IR，是由国外学者创建的数学模型。胰岛素抵抗指数＝空腹血糖×空腹胰岛素/22.5，由于仅仅涉及空腹状态下的血糖和胰岛素操作简单、价格便宜。胰岛素抵抗指数是引起糖尿病重要的病理、生理环节，反映胰岛素抵抗的情况，被测者的胰岛素抵抗指数是影响其胰岛素输注的重要因素，因此本发明增加了所述胰岛素抵抗指数输入模块，将被测者的胰岛素抵抗指数(通过医院测得)输入系统，从而有助于更加准确的计算出被测者的胰岛素输注量。进一步的说，所述胰岛素抵抗指数输入模块是直接在手机端构建的程序功能模块，手机屏幕上设置对应的信息输入框。
被测者基本信息输入模块，用于向手机端输入被测者的年龄、性别、身高体重、糖尿病类型(包括1型糖尿病类和2型糖尿病类)等生理指标。这些生理指标是影响其胰岛素输注的因素，因此本发明增加了被测者基本信息输入模块，将被测者的年龄、性别、身高体重、糖尿病类型输入系统，从而有助于更加准确的计算出被测者的胰岛素输注量。。进一步的说，所述被测者基本信息输入模块是直接在手机端构建的程序功能模块，手机屏幕上设置对应的信息输入框。
所述手机端根据当前可穿戴血糖检测模块检测的血糖检测数据、运动量检测模块检测的运动量数据、其他生理指标检测模块检测的血压血氧和心率数据、食物摄入识别模块获取的饮食信息、口服药物摄入识别模块获取的降糖相关的口服药物摄入信息、以及被测者的胰岛素抵抗指数、年龄、性别、身高体重、糖尿病类型等基础生理指标，预测出对于接下来血糖的影响，进而计算出对应的胰岛素应注射量，生成对胰岛素输注单元的对应控制指令。
所述胰岛素输注单元，用于根据手机端的控制指令向被测者输注胰岛素。胰岛素输注单元采用可穿戴设备的形式，包括控制器、无线通讯模块、电池、胰岛素输注泵、微型驱动电机，控制器通过无线通讯模块接收手机端的控制指令，根据控制指令控制微型驱动电机驱动胰岛素输注泵完成对被测者的胰岛素输注。
所述胰岛素输注量校准模块，用于根据胰岛素输注单元的输注量和可穿戴血糖检测模块的后期检测结果对胰岛素输注效果进行评估，将评估结果反馈至手机端。进一步的说，所述胰岛素输注量校准模块是在手机端构建的功能模块，利用手机端自身完成，不需要另设单独设备。
以上对本发明做了示例性的描述，应该说明的是，在不脱离本发明的核心的情况下，任何简单的变形、修改或者其他本领域技术人员能够不花费创造性劳动的等同替换均落入本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于，包括：
可穿戴血糖检测模块，用于采集被测者的血糖数据；
运动量检测模块，用于检测被测者的运动量数据；
其他生理指标检测模块，用于检测被测者的血压、血氧和心率数据；
食物摄入识别模块，用于获取被测者的饮食信息；
口服药物摄入识别模块，用于获取被测者的降糖相关的口服药物摄入信息；
胰岛素抵抗指数输入模块，用于向手机端输入被测者的胰岛素抵抗指数数据；
被测者基本信息输入模块，用于向手机端输入被测者的年龄、性别、身高体重、糖尿病类型等生理指标；
手机端，用于根据当前可穿戴血糖检测模块检测的血糖检测数据、运动量检测模块检测的运动量数据、其他生理指标检测模块检测的血压血氧和心率数据、食物摄入识别模块获取的饮食信息、口服药物摄入识别模块获取的降糖相关的口服药物摄入信息、以及被测者的胰岛素抵抗指数、年龄、性别、身高体重、糖尿病类型等基础生理指标，预测出对于接下来血糖的影响，进而计算出对应的胰岛素应注射量，生成对胰岛素输注单元的对应控制指令；
胰岛素输注单元，用于根据手机端的控制指令向被测者输注胰岛素。
2.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：可穿戴血糖检测模块穿戴在被测者的腕部或者上臂位置，实现对被测者的无创血糖数据获取，该可穿戴血糖检测模块内嵌有控制器、传感器、无线通讯单元和电池模块，所述传感器用于采集人体的能够表征血糖浓度的光谱数据，控制器对这些数据进行处理计算得到血糖浓度，并通过无线通讯单元将血糖浓度数据实时发送给手机端。
3.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：运动量检测模块采用可穿戴式运动量检测模块，其内置处理器、三轴运动传感器、无线通讯模块和电池模块，通过三轴运动传感器采集人体运动数据，处理器根据这些人体运动数据利用深度学习智能识别算法识别出被测者的当前运动类型及当前运动强度，处理器将这些运动类型及运动强度数据通过无线通讯模块发送给手机端。
4.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：运动量检测模块直接采用手机自身的运动检测功能，通过获取手机中自带的三轴运动传感器的监测数据，利用深度学习智能识别算法识别出被测者的当前运动类型及当前运动强度。
5.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：所述其他生理指标检测模块与可穿戴血糖检测模块集成在一个可穿戴设备上。
6.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：食物摄入识别模块采用可穿戴的摄像设备自动采集被测者的饮食图像信息，包括眼镜本体和设置在眼镜本体上的摄像头、控制器和无线通讯单元，控制器控制摄像头以一定的频率自动获取被测者的视觉图像信息，并将图像信息通过无线通讯单元发送给手机端，手机端将图像信息上传至云端服务器，在云端服务器通过利用卷积神经网络对每一帧图像进行识别与解析，当识别出被测者处于饮食状态时，则将该帧图像进行保存，并根据该帧图像的信息，通过对图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的食物，分析其中的食品种类，计算卡路里总量。
7.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：食物摄入识别模块采用手机端进行拍照，获取被测者的饮食图像，手机端将图像信息上传至云端服务器，在云端服务器通过利用卷积神经网络对每一帧图像进行识别与解析，通过对图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的食物，分析其中的食品种类，计算卡路里总量；在手机端还设置食物摄入信息手动输入模块，用户在饮食摄入时，对于已知食物卡路里含量的食物可以直接向手机端填写食物的卡路里量，对于未知食物卡路里含量的食物，则输入食物种类和食物重量信息，手机端再根据食物种类和食物重量信息计算出食物的卡路里量。
8.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：口服药物摄入识别模块采用手机端进行拍照，获取被测者的口服药物图像，手机端将该图像信息上传至云端服务器，在云端服务器中构建有口服药物数据库，该数据库中包含市场上所有种类的降糖相关的口服药物信息，通过对口服药物摄入图像进行分割、特征提取等，利用图像识别算法识别图像中的口服药物种类，并识别图像中口服药物数量。
9.根据权利要求8所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：在手机端的显示屏上设置口服药物摄入信息手动输入模块，用户在摄入口服药物时，可以直接向手机端填写口服药物的种类和摄入量。
10.根据权利要求1所述的胰岛素输注自适应控制系统，其特征在于：所述胰岛素抵抗指数输入模块是直接在手机端构建的程序功能模块，手机屏幕上设置对应的信息输入框；所述被测者基本信息输入模块是直接在手机端构建的程序功能模块，手机屏幕上设置对应的信息输入框。
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