一种基于CNN-LSTM的非侵入式连续血糖监测算法

本发明提出了一种基于CNN‑LSTM的非侵入式连续血糖监测算法，所述算法为采集表皮葡萄糖浓度、钠离子浓度、pH值、皮肤温度及连续血糖浓度作为原始数据，将其进行预处理后作为模型输入；通过卷积神经网络层提取特征，长短期记忆网络层捕捉血糖浓度与其他生理参数的动态关联，实现从表皮到组织液葡萄糖浓度的准确预测；结合血液与组织液葡萄糖传输的比例延迟模型，实现了非侵入式、个性化的血糖监测，提高了透皮血糖监测的精确度和可靠性，应用于血糖监测领域，具有广泛的临床应用前景。