文章摘要:连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导。

文章关键词:ECG信号,连续血糖监测,卷积神经网络,长短期记忆网络,血糖监测,

项目基金:国家重点研发计划资助项目（2018YFC2001002）,

论文作者:李婷^1,2 叶松¹ 李景振² 马菁菁³ 陆瑶芃² 洪培涛² 聂泽东² 

作者单位:1. 桂林电子科技大学电子工程与自动化学院 2. 中国科学院深圳先进技术研究院 3. 深圳海关工业品检测技术中心 

论文分类号: R587.1

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