买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜南京晶捷生物科技有限公司申请的专利一种基于CGM动态图谱的血糖分析方法及边缘计算装置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：CN115762782B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202211467859.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于CGM动态图谱的血糖分析方法及边缘计算装置是由符义琴;王佳;翟敏;秦玉设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CGM动态图谱的血糖分析方法及边缘计算装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于CGM动态图谱的血糖分析方法及边缘计算装置，属于智能医疗器械技术领域。本发明包括：利用每日CGM图谱数据预测每日血糖波动风险概率；利用当日日间CGM动态图谱数据和上一日夜间CGM动态图谱数据预测当日夜间低血糖风险概率；对于长期CGM动态图谱数据，预测长期血糖波动风险概率，根据长期血糖波动风险概率和每日分析结果，给出血糖控制效果的风险等级。本发明包括一种边缘计算装置，利用了如上所述的一种基于CGM动态图谱的血糖分析方法。本发明能有效地预防夜间低血糖风险，在一定程度反应病人的血糖控制情况，及时进行风险提示。

本发明授权一种基于CGM动态图谱的血糖分析方法及边缘计算装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CGM动态图谱的血糖分析方法，其特征在于，包括以下步骤：将用户信息和CGM动态图谱数据经过数据预处理转化成结构化数据；获取图谱信息；利用每日CGM动态图谱数据，并结合图谱信息：时段图谱标准差SD、时段图谱葡萄糖平均值Mean、时段图谱葡萄糖变异系数GV、时段图谱平均血糖波动幅度MAGE、时段图谱平均血糖绝对差MODD，预测每日血糖波动风险概率，每日血糖波动风险概率利用每日血糖波动性评价模型获得；利用当日日间倒数前三个小时区段CGM动态图谱数据和上一日夜间CGM动态图谱数据，并结合图谱信息：上一日夜间动态图谱葡萄糖值的最小值Gpremin夜间、当日日间动态图谱葡萄糖值的最小值Gmin日间、当日日间动态图谱葡萄糖值的最大值G_max日间与上一日日间动态图谱葡萄糖值的最大值G_Pre_max日间的比值G_max_re，当日日间动态图谱倒数前三个小时区段葡萄糖值的最小值Gmin-3h、当日日间动态图谱倒数前三个小时区段葡萄糖值的平均值Gmean-3h和当日日间动态图谱倒数前三个小时区段葡萄糖值的斜率Gslope-3h，预测当日夜间低血糖风险概率，当日夜间低血糖风险概率利用当日夜间低血糖风险预警模型获得；将每日CGM动态图谱数据和每日分析结果转化成结构化数据；每日分析结果包括每日血糖波动风险概率和当日夜间低血糖波动风险概率；根据第一设定时间周期的长期CGM动态图谱数据，并结合图谱信息：第一设定时间周期内每天的聚类类别指数Clu_index、时段图谱标准偏差SD、时段图谱葡萄糖平均值MEAN、时段图谱葡萄糖变异系数GV、时段图谱平均血糖波动幅度MAGE、时段图谱平均血糖绝对差MODD求平均值，根据平均值预测长期血糖波动风险概率，长期血糖波动风险概率利用长期血糖波动性评价模型获得，其中，将第一设定时间周期内的每日CGM动态图谱数据的葡萄糖浓度大于等于181mgdl且小于等于250mgdl在一天中出现的时间对应的时间百分比TAR1、葡萄糖浓度大于250mgdl在一天中出现的时间对应的时间百分比TAR2、葡萄糖浓度大于等于70mgdl且小于等于180mgdl在一天中出现的时间对应的时间百分比TIR、葡萄糖浓度大于等于54mgdl且小于等于69mgdl在一天中出现的时间对应的时间百分比TBR1、葡萄糖浓度小于54mgdl在一天中出现的时间对应的时间百分比TBR2作为特征数据输入，利用层次聚类模型计算得到第一设定时间周期内每天的聚类类别指数Clu_index；根据长期血糖波动风险概率和第二设定时间周期的当日低血糖风险概率的平均值、第二设定时间周期的平均葡萄糖值转化成的糖化血红蛋白值以及计算得到的GMI指数，给出所述第二设定时间周期的血糖控制效果的风险等级，所述第二设定时间周期的血糖控制效果的风险等级利用决策树模型获得；每日血糖波动性评价模型、当日夜间低血糖风险预警模型、长期血糖波动性评价模型包括随机森林分类模型、Logistic回归分类模型、XGboost分类模型和LightGBM分类模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京晶捷生物科技有限公司，其通讯地址为：211899 江苏省南京市江北新区探秘路73号树屋十六栋B2-2栋；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。