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龙图腾网获悉泉州师范学院申请的专利基于心冲击图的无创血糖监测装置及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115530816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210766650.1，技术领域涉及：A61B5/145；该发明授权基于心冲击图的无创血糖监测装置及方法是由林学亮;陈智浩;贾传正;杨会成;林诺菲设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于心冲击图的无创血糖监测装置及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于心冲击图的无创血糖监测装置及方法，包括光电收发模块、传感模块、MCU以及终端；所述光电收发模块包括光源和光电探测器；所述光源发射的光通过光纤或光纤连接器入射到传感模块一个端口；所述传感模块输出的光从另一个端口通过光纤或光纤连接器到达光电探测器；所述光电探测器将数据传送至MCU；所述MCU通过无线模块与终端连接。本发明通过光纤传感器采集心冲击图BCG信号，结合深度学习算法分析，获得了人体连续的血糖值，实现无创、无感和连续的血糖水平监测。

本发明授权基于心冲击图的无创血糖监测装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于心冲击图的无创血糖监测装置的血糖监测方法，其特征在于，所述无创血糖监测装置包括光电收发模块、传感模块、MCU以及终端；所述光电收发模块包括光源和光电探测器；所述光源发射的光通过光纤或光纤连接器入射到传感模块一个端口；所述传感模块输出的光从另一个端口通过光纤或光纤连接器到达光电探测器；所述光电探测器将数据传送至MCU；所述MCU通过无线模块与终端连接； 所述血糖监测方法包括以下步骤： 步骤S1:待测人员躺或背靠在传感模块上，心脏搏动会对传感模块产生压力，使得光在传输过程中的能量发生损耗变化； 步骤S2:光电探测器中接收到带有患者特征信息的光信号,并传送至MCU； 步骤S3：在MCU中，光电流经过放大、滤波、模数转换，计算处理后，通过无线模块传输至终端，得到心冲击图信号； 步骤S4:结合深度学习算法进行建模分析，获得相应的血糖值 步骤S41:对基于心冲击图信号进行去基线漂移、去工频干扰的预处理工作； 步骤S42:对预处理后的信号进行分段处理，获得每一分段预处理信号的时域图像特征； 步骤S43:根据时域图像特征，结合深度学习算法进行建模的方式获取不同波形图下对应的血糖值，从心冲击图中提取出患者的血糖值信号； 步骤S44:在终端软件上显示出来患者的具体血糖值，并依据血糖值的大小可分为三类，即低血糖、正常或高血糖； 所述时域图像特征由9个直接连接不同基准点的基准距离及其斜率组成的19个特征,即HI波段长度、HI波段斜率、HJ波段长度、HJ波段斜率、HK波段长度、HK波段斜率、HL波段长度、HL波段斜率、IJ波段长度、IJ波段斜率、IK波段长度、IK波段斜率、IL波段长度、IL波段斜率、JK波段长度、JK波段斜率、JL波段长度、JL波段斜率；依据两相邻JJ波段的距离作为另一个判断特征； 并利用深度学习算法对目标数据进行建模分析，进而从预处理的心冲击信号中得到患者的血糖信息，如下公式所示： BS＝X1*W1+X2*W2+...+X19*W19 X1到X19是心冲击图19个特征值，W1到W19是需要在学习过程中调整的参数，BS是输出的血糖值。

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