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龙图腾网获悉福州理工学院申请的专利集成边缘计算的小型化血糖智能监测与分析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：CN121370158B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202511955424.8，技术领域涉及：A61B5/145；该发明授权集成边缘计算的小型化血糖智能监测与分析方法是由王龙村;杨智君;徐诗丁;林薇;吕守向;陈旭东;赵浩翰;邓嘉成;韩嘉婷设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本集成边缘计算的小型化血糖智能监测与分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术与生物医学工程交叉领域，公开了集成边缘计算的小型化血糖智能监测与分析方法。该方法包括：通过可穿戴传感器采集葡萄糖浓度及时序多源生理信号；基于昼夜节律进行数据分段与多模态特征对齐；将特征输入经知识蒸馏获得的轻量化学生模型进行血糖预测；并结合内存反馈机制自适应调节推理频率。该系统包括传感、预处理、轻量化模型执行及风险预警单元。本发明在保障预测精度的同时，将模型压缩至15万参数以内，适配512KB片上内存，实现低功耗、高稳定性的端侧连续血糖监测与预警。

本发明授权集成边缘计算的小型化血糖智能监测与分析方法在权利要求书中公布了：1.集成边缘计算的小型化血糖智能监测与分析方法，其特征在于，包括： 通过可穿戴式连续血糖监测传感器实时采集用户的皮下组织间液葡萄糖浓度时序数据； 获取与所述葡萄糖浓度时序数据同步的多源生理信号； 对所述葡萄糖浓度时序数据进行基于昼夜节律周期的分段滑动窗口预处理，生成具有固定时间跨度的血糖片段序列； 对所述多源生理信号进行通道级归一化与时域对齐，形成与所述血糖片段序列严格同步的多模态生理特征矩阵； 将所述多模态生理特征矩阵输入至由教师模型引导训练的轻量化学生模型中，所述轻量化学生模型采用深度可分离卷积与门控循环单元混合结构，并嵌入动态稀疏激活模块，用于输出未来预设时间窗口内的血糖浓度预测值序列； 在边缘计算设备的运行阶段，仅加载并执行所述轻量化学生模型，同时启用基于运行时内存压力反馈的自适应推理频率调节机制，以维持系统内存占用低于预设安全阈值； 所述多源生理信号包括心率变异性数据、皮肤温度数据、体动加速度数据以及环境温湿度数据； 对所述葡萄糖浓度时序数据进行基于昼夜节律周期的分段滑动窗口预处理，生成具有固定时间跨度的血糖片段序列，包括： 以24小时为一个完整生理周期，将连续采集的葡萄糖浓度时序数据按本地时钟划分为白天活动期与夜间睡眠期两个子区间； 在每个子区间内，采用长度为6小时、步长为30分钟的滑动窗口截取血糖片段； 每个血糖片段包含72个连续采样点，并附加该片段起始时刻对应的昼夜相位标签，所述昼夜相位标签取值为0或1，分别代表夜间或白天； 对所述多源生理信号进行通道级归一化与时域对齐，形成与所述血糖片段序列严格同步的多模态生理特征矩阵，包括： 对每一类生理信号独立计算其在最近七天历史数据中的均值与标准差，以此对当前采集值进行标准化； 对于采样频率高于葡萄糖传感器的生理信号，采用线性插值法将其降采样至与葡萄糖数据相同的5分钟间隔； 对于采样频率低于葡萄糖传感器的信号，则采用保持最后有效值的方式进行上采样填充，确保所有生理信号在时间维度上与血糖片段严格对齐； 将所述多模态生理特征矩阵输入至由教师模型引导训练的轻量化学生模型中，所述轻量化学生模型采用深度可分离卷积与门控循环单元混合结构，并嵌入动态稀疏激活模块，用于输出未来预设时间窗口内的血糖浓度预测值序列，包括： 所述轻量化学生模型的网络结构由3个深度可分离卷积块串联两个门控循环单元层构成； 每个深度可分离卷积块包含逐通道卷积核尺寸为3的一维卷积层、逐点卷积层、批归一化层和修正线性单元激活函数； 在每个门控循环单元层之后设置动态稀疏激活模块，其根据当前输入特征的L1范数动态关闭部分神经元连接，关闭比例由预设的稀疏度阈值控制，所述稀疏度阈值根据设备当前可用内存容量动态调整； 所述可穿戴式连续血糖监测传感器为基于葡萄糖氧化酶电化学原理的微型植入式传感探头，其采样频率设定为每5分钟一次，输出分辨率为0.1毫摩尔每升，供电由微型柔性薄膜电池提供，数据通过近场通信协议传输至边缘计算设备； 所述多源生理信号的获取通过集成于同一可穿戴腕带中的多传感器阵列完成，其中心率变异性数据由光电容积脉搏波传感器以100赫兹采样率采集原始信号后经快速傅里叶变换提取低频与高频功率比值得到；皮肤温度数据由数字温度传感器以0.5摄氏度精度输出；体动加速度数据由三轴微机电系统加速度计以50赫兹采样率采集，并通过积分运算转换为位移能量指数；环境温湿度数据由集成式温湿度传感芯片以每10秒1次的频率更新。

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