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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利基于未知外源输入估计的餐后长时间窗血糖态势预测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：CN119480135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411591209.X，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权基于未知外源输入估计的餐后长时间窗血糖态势预测方法是由史大威;贾诗悦;陈婧;王军政设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于未知外源输入估计的餐后长时间窗血糖态势预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于未知外源输入估计的餐后长时间窗血糖态势预测方法，属于血糖预测技术领域，包括以下步骤：S1、针对糖尿病血糖患者的葡萄糖‑胰岛素代谢生理过程建立血糖代谢动力学模型；S2、根据血糖代谢动力学模型搭建固定阶同时输入和状态集值观测器；S3、采用观测器对患者进行未知外源输入观测，进行患者生活规律总结，对当前一餐的未知外源输入进行预测，结合已知的治疗信息，进行准确血糖预测。本发明采用上述的基于未知外源输入估计的餐后长时间窗血糖态势预测方法，能够在血糖预测过程中考虑患者生活规律和身体节律等难以量化或测量的因素对其血糖的影响，有效捕捉患者个性化的血糖动态规律，实现小样本场景下的餐后长时间窗血糖预测。

本发明授权基于未知外源输入估计的餐后长时间窗血糖态势预测方法在权利要求书中公布了：1.基于未知外源输入估计的餐后长时间窗血糖态势预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、针对糖尿病血糖患者的葡萄糖-胰岛素代谢生理过程建立血糖代谢动力学模型；血糖代谢动力学模型由核心子模型、膳食吸收子模型和胰岛素转运子模型组成，建立血糖代谢动力学模型的具体步骤为： 1首先对核心子模型、膳食吸收子模型和胰岛素转运子模型进行线性化并加入未知外源输入，得到加入未知外源输入后的连续线性时不变血糖状态空间模型为： yt＝Ccxt； 式中，Ac为状态转移矩阵，Bci、Bcm和Bcd为输入矩阵，Cc为输出矩阵，xt为状态向量，uit为皮下胰岛素输入，umt为膳食输入，dt为待估计的未知外源输入信号，yt为模型输出的血糖值； 2然后对加入未知外源输入后的连续线性时不变血糖状态空间模型进行离散化，得到离散血糖模型为： xk+1＝Axk+Buk+Gdk+Wωk； yk＝Cxk+Duk+Hdk+uk； 式中，A，B，G，W，C，D，H均为离散后矩阵，k为离散时间步，k＝1，2，3...，T，xk、dk和yk分别是xt、dt和yt的采样序列，xk+1为第k+1个采样时间的状态向量，ωk为过程噪声，设||ωk||≤ηω＝10-4，vk为测量噪声，设||vk||≤ηu＝10-2，式中，uk为通过患者病例读取到的患者胰岛素输入和碳水化合物输入的具体输入时间和取值，uk＝[uik；umk]，uik和umk分别是uit和umt的采样序列； S2、根据S1中血糖代谢动力学模型的结构，搭建固定阶输入和状态集值观测器，对用餐时间窗口内的影响血糖的未知外源输入进行观测更新；搭建固定阶输入和状态集值观测器的具体步骤为： 1对S1中矩阵H进行奇异值分解： 定义是H经奇异值分解后得到的两个酉矩阵，∑是经奇异值分解后得到的对角矩阵，H矩阵的秩为pH，U1和V1分别为U矩阵和V矩阵前pH列组成的矩阵，U2和V2分别为U矩阵和V矩阵第pH+1至最后一列组成的矩阵； 2采用奇异值分解所得矩阵对未知外源输入进行正交分解，将其分解为两个分量d1,k和d2,k，表达式如下： 3将分解后的两个分量带入到离散血糖模型，同时定义矩阵采用非奇异变换对离散血糖模型输出yk解耦，解耦后获得两个输出分量z1,k和z2,k，得到解耦后的血糖模型系统如下： xk+1＝Axk+Buk+G1d1,k+G2d2,k+Wωk； yk＝Cxk+Duk+H1d1,k+vk； z1,k＝C1xk+D1uk+∑d1,k+υ1,k； z2,k＝C2xk+D2uk+υ2,k； 式中， S3、采用观测器对患者的既往数据进行未知外源输入观测，结合观测结果进行患者生活规律总结，采用加权移动平均方法对当前一餐的未知外源输入进行预测，结合已知的治疗信息，进行准确血糖预测。

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