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糖尿病已经逐渐成为危害人类生命安全和影响全球经济发展的世界性公共卫生问题之一。作为最具研究价值的糖尿病治疗手段之一,人工胰脏已经得到越来越广泛的关注。连续血糖监测仪是人工胰脏的关键组成部分,正是随着传感器技术的提高和计算机技术的快速发展,才使得对病人进行连续血糖监测成为可能。连续血糖监测信号能为后续的血糖预测报警和血糖控制提供数据基础。因此,根据连续血糖监测信号采用基于数据驱动的方法进行血糖研究已经成为国内外学者关注的热点问题。血糖的生理建模通常耗时耗力,且不同对象之间的模型差距较大,导致生理建模在实际应用中受限。而随着数据存储技术的发展,数据驱动的方法受到越来越多学者的重视。采用数据驱动的方法对连续血糖监测信号进行分析存在血糖信号易受噪声影响、血糖监测仪易发生故障、血糖预测报警受预测误差影响而精度不高、血糖控制性能的评价不够全面等问题。本文在深入研究这些问题的基础上,从帮助病人提高自身血糖管理水平出发,提出了一系列针对连续血糖监测信号的滤波处理、故障检测、预测报警和控制评价的算法:(1)针对病人个体间差异和个体内差异影响滤波精度的问题,提出了一种基于自动噪声水平估计和响应滤波参数更新的滤波方法。该方法能够根据不同病人的测量数据定量和准确地估计出状态转移矩阵和噪声水平,避免了传统滤波方法不能有效地根据不同病人调节滤波器固定参数的问题,更有针对性的对特定病人进行信号滤波处理。同时,该方法通过响应自动监测到的噪声水平的变化来调节滤波器参数,定量的分析信号在频带I的功率谱密度值来定义合适的置信区间,避免了传统方法不停地盲目更新滤波参数的问题,从而提升了连续血糖监测信号的准确性。(2)针对故障和未申明饮食对血糖信号的影响难以区分的问题,提出了一种基于全动态分析的协同故障和饮食检测方法,包括对连续血糖监测信号相关关系和暂态特征两方面进行分析。首先通过典型变量分析的方法来提取正常血糖间的相关关系,并定义了监测指标来衡量信号相关关系的变化情况,以此来判断是否发生了故障或者未申明饮食的输入。为了进一步区分这两种情况,采用慢特征分析的方法来提取连续血糖监测信号的暂态特性,并定义了相应的监测指标来衡量变化速率的波动情况,以此来区分暂时丧失敏感性故障和未申明饮食的输入,保证了连续血糖监测信号的可靠性。(3)针对预测的不确定性影响高低血糖报警的问题,提出了一种基于预测不确定性分析的异常血糖事件概率软报警的方法,首次将概率软报警的概念引入到在线异常血糖报警事件预测当中。首先通过高斯混合模型来拟合预测误差的分布,将预测的不确定性进行定量化的表示,随后根据所设置的置信区间和高低血糖报警距离来估计出异常血糖事件报警概率,量化了高低血糖的报警风险。为了捕捉随时间变化的预测不确定性,提出了一种在线更新高斯混合模型参数的方法,来更好的拟合预测误差的分布情况,以此给出了细化报警程度的概率值。(4)针对现有血糖控制性能评价指标忽视了连续血糖监测信号时序变化信息的问题,提出了一种基于暂态特征分析的血糖控制性能在线精细化评价的方法。通过慢特征分析的方法来提取连续血糖监测信号的暂态信息,来弥补传统方法忽略时间信息的不足,以此将正常区域的血糖控制性能分为了三个等级,提供了更详细的评价信息。同时,所提方法能够在线实时地评估信号的控制性能效果,便于及时改善控制器的控制效果。最后,为了对病人血糖控制情况进行一个整体的评价,提出了控制性能评价网格分析的方法,综合了连续血糖监测信号的静态特征和暂态特征,不仅提供了定性的可视化评价结果,同时也定量的分析了血糖控制结果在不同等级区域的分布情况。本方法能够对不同控制算法的控制效果进行更全面的总结,也方便对比不同病人不同时间段的血糖控制结果。为了验证上述算法,采用了仿真数据、开源网站的临床数据和剑桥大学提供的临床数据进行测试,实验结果验证了方法的有效性和可靠性。最后,对全文的工作进行了总结,并对未来的工作进行了展望。