协同训练算法在无创血糖检测中的应用

• 作者: 吴植强 张迪 朱健铭 梁永波 钟婷婷 陈真诚
• 来源期刊: 中国医学物理学杂志
• 关键词: 糖尿病 无创血糖检测 协同训练 支持向量机
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 医学信号处理与医学仪器
• 页码范围: 1295-1300
• 页数: 6页
• 分类号: R318
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-202X.2018.011.011

摘要

目的:在无创血糖检测方法的研究中,因无创生理参数相比血糖真值更易于获取,病理数据库中未用血糖真值标记样本的数量远大于有标记的样本,若能将未标记样本应用于传统有监督血糖预测模型的训练中,将有效扩充训练样本集并提高模型的泛化能力.方法:在基于能量代谢守恒法的理论基础上,利用无创生理参数天然的多视图特性,将半监督学习算法应用于无创血糖的预测中,提出一种基于多视图协同训练与支持向量机技术的血糖预测算法.结果:经实验分析,在一定标记率下,基于协同训练的学习算法相比传统的有监督学习算法预测误差更小.说明未标记样本能够有效提升原始模型的泛化能力.结论:协同训练的引入,充分利用了规模较大的未标记样本,提高了模型泛化能力,并减少了血糖样本采集中标记样本的工作量,为今后无创血糖算法的研究提供了新思路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁永波	桂林电子科技大学生命与环境科学学院	19	59	4.0	7.0
2	朱健铭	桂林电子科技大学生命与环境科学学院	45	216	7.0	12.0
3	陈真诚	桂林电子科技大学生命与环境科学学院	91	434	12.0	16.0
4	钟婷婷	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	2	6	1.0	2.0
5	张迪	桂林电子科技大学电子工程与自动化学院	3	9	2.0	3.0
6	吴植强		9	12	2.0	3.0