基于强化学习与多模态动态权重融合的无创血糖检测方法

本发明属于医疗健康监测技术领域，涉及基于强化学习与多模态动态权重融合的无创血糖检测方法，该方法包括：基于强化学习网络对ECG信号和PPG信号的权重进行自适应的动态权重分配、对信号处理参数进行优化以及确认是否触发阈值调整；对ECG信号和PPG信号进行加权的特征融合，得到融合特征向量；将融合特征向量输入预测预警双分支输出结构中，其中预测预警双分支输出结构包括回归分支和分类分支，回归分支用于血糖值连续预测，最终输出单个血糖浓度值；分类分支用于预警级别判定，最终输出对连续预测结果的分级告警，以完成无创血糖检测。其有益效果是，降低用户运动和温度对无创血糖数据采集的波动影响，提高无创血糖检测的个体差异适配性和长期稳定性。