| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第13-35页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第13-18页 |
| 1.1.1 糖尿病概述 | 第13-16页 |
| 1.1.2 糖尿病的治疗方法 | 第16-18页 |
| 1.2 人工胰脏系统的研究现状 | 第18-29页 |
| 1.2.1 人工胰脏的概述 | 第18-19页 |
| 1.2.2 连续血糖监测设备 | 第19-24页 |
| 1.2.3 血糖预测及报警的研究现状 | 第24-26页 |
| 1.2.4 血糖控制及评价的研究现状 | 第26-29页 |
| 1.3 仿真平台介绍 | 第29-33页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第33-35页 |
| 第二章 基于自动噪声水平估计和响应滤波参数更新的滤波方法 | 第35-61页 |
| 2.1 引言 | 第35-36页 |
| 2.2 预备知识 | 第36-39页 |
| 2.2.1 卡尔曼滤波 | 第36-38页 |
| 2.2.2 最大期望算法 | 第38-39页 |
| 2.3 模型参数和噪声水平的估计 | 第39-42页 |
| 2.3.1 连续血糖监测信号的建模 | 第39-40页 |
| 2.3.2 基于EM算法的参数估计 | 第40-42页 |
| 2.4 CGM信号噪声变化的自动监测 | 第42-46页 |
| 2.4.1 连续血糖监测信号的频带分离 | 第42-44页 |
| 2.4.2 噪声水平的置信区间 | 第44-45页 |
| 2.4.3 在线监测和参数更新 | 第45-46页 |
| 2.5 实验研究 | 第46-59页 |
| 2.5.1 数值仿真 | 第46-48页 |
| 2.5.2 仿真对象 | 第48-57页 |
| 2.5.3 临床对象 | 第57-59页 |
| 2.6 本章小结 | 第59-61页 |
| 第三章 基于全动态分析的协同故障和饮食检测方法 | 第61-79页 |
| 3.1 引言 | 第61-63页 |
| 3.2 预备知识 | 第63-67页 |
| 3.2.1 典型变量分析 | 第63-65页 |
| 3.2.2 慢特征分析 | 第65-67页 |
| 3.3 基于典型变量分析的时序相关性研究 | 第67-69页 |
| 3.4 基于慢特征分析的暂态特征研究 | 第69-70页 |
| 3.5 在线故障和饮食的检测 | 第70-71页 |
| 3.6 实验研究 | 第71-77页 |
| 3.7 本章小结 | 第77-79页 |
| 第四章 基于预测不确定性分析的异常血糖事件概率软报警 | 第79-105页 |
| 4.1 引言 | 第79-80页 |
| 4.2 概率软报警的必要性 | 第80-82页 |
| 4.3 预测误差的概率密度函数和置信区间 | 第82-86页 |
| 4.3.1 预测误差的概率密度函数 | 第82-85页 |
| 4.3.2 置信区间的量化 | 第85-86页 |
| 4.4 高低血糖报警概率的计算 | 第86-89页 |
| 4.5 在线更新GMM参数 | 第89-93页 |
| 4.6 实验研究 | 第93-104页 |
| 4.6.1 仿真对象 | 第93-101页 |
| 4.6.2 临床对象 | 第101-104页 |
| 4.7 本章小结 | 第104-105页 |
| 第五章 基于暂态特征分析的血糖控制性能在线精细化评价 | 第105-127页 |
| 5.1 引言 | 第105-106页 |
| 5.2 基于饮食信息的血糖数据划分 | 第106-109页 |
| 5.2.1 问题描述与思想阐述 | 第106-108页 |
| 5.2.2 建模数据的划分 | 第108-109页 |
| 5.3 基于慢特征分析的暂态特征提取 | 第109-111页 |
| 5.4 在线控制性能评价 | 第111-115页 |
| 5.5 控制评价网格分析 | 第115-117页 |
| 5.6 实验研究 | 第117-125页 |
| 5.7 本章小结 | 第125-127页 |
| 第六章 总结与展望 | 第127-131页 |
| 参考文献 | 第131-149页 |
| 致谢 | 第149-151页 |
| 攻读博士学位期间完成的学术论文 | 第151-153页 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第153页 |
