一种基于多模态生理信号的无创高血糖检测方法

本发明公开了一种基于多模态生理信号的无创高血糖检测方法，所述方法包括：获取待测人员的多模态生理信号，多模态生理信号包括BVP信号、HR信号和EDA信号；通过三级离散小波变换提取BVP信号、HR信号和EDA信号的时域特征和频域特征，并通过预设的CNN‑LSTM网络提取BVP信号、HR信号和EDA信号的DNN特征，以及使用深度神经网络对时域特征、频域特征和DNN特征进行融合，得到混合特征向量；将BVP信号、HR信号和EDA信号的时域特征、频域特征、DNN特征和混合特征向量输入预先训练的集成学习模型，对待测人员是否处于高糖状态进行预测。该方法具有无创性、高精度、实时性及个性化优势，适用于糖尿病前期人群的连续监测与早期筛查，具备良好的临床前景与实际应用价值。