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龍圖騰網(wǎng)恭喜杭州惠耳聽力技術(shù)設(shè)備有限公司申請的專利糖尿病管理助聽系統(tǒng)及基于其的糖尿病監(jiān)控方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119214650B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-03-25發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202411720928.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B5/1477；該發(fā)明授權(quán)糖尿病管理助聽系統(tǒng)及基于其的糖尿病監(jiān)控方法是由史文迪;王德印;周善晨;俞靜;凃磊設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-11-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本糖尿病管理助聽系統(tǒng)及基于其的糖尿病監(jiān)控方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明實(shí)施例公開了一種糖尿病管理助聽系統(tǒng)及基于其的糖尿病監(jiān)控方法，涉及助聽器裝置和算法技術(shù)領(lǐng)域。其中，系統(tǒng)包括：助聽器；柔性汗液傳感器貼片，包括汗液收集孔、電化學(xué)電極和微流道；所述柔性汗液傳感器貼片的外側(cè)用于貼附耳后皮膚，內(nèi)側(cè)貼附于所述助聽器外表面；耳后皮膚的汗液經(jīng)所述汗液收集孔流入所述微流道，所述微流道內(nèi)的汗液在所述電化學(xué)電極的作用下發(fā)生電化學(xué)反應(yīng)，產(chǎn)生電信號傳入所述助聽芯片中，所述助聽芯片利用內(nèi)部集成的分析算法檢測血糖濃度；疾病監(jiān)控系統(tǒng)，用于記錄檢測數(shù)據(jù)、分析糖尿病風(fēng)險，并在數(shù)據(jù)異常時聯(lián)動所述助聽器進(jìn)行耳內(nèi)預(yù)警。本實(shí)施無創(chuàng)、便攜、能夠同時解決用戶聽力和糖尿病管理的問題。

本發(fā)明授權(quán)糖尿病管理助聽系統(tǒng)及基于其的糖尿病監(jiān)控方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于糖尿病管理助聽系統(tǒng)的糖尿病監(jiān)控方法，其特征在于，應(yīng)用于一種糖尿病管理助聽系統(tǒng)，其中，所述糖尿病管理助聽系統(tǒng)包括：助聽器，包括助聽芯片；柔性汗液傳感器貼片，包括汗液收集孔、電化學(xué)電極和微流道；其中，所述柔性汗液傳感器貼片的外側(cè)用于貼附耳后皮膚，內(nèi)側(cè)貼附于所述助聽器外表面，并通過觸點(diǎn)電極與所述助聽芯片電連接；所述助聽器佩戴后，耳后皮膚的汗液經(jīng)所述汗液收集孔流入所述微流道，所述微流道內(nèi)的汗液在所述電化學(xué)電極的作用下發(fā)生電化學(xué)反應(yīng)，產(chǎn)生電信號傳入所述助聽芯片中，所述助聽芯片利用內(nèi)部集成的分析算法檢測血糖濃度；疾病監(jiān)控系統(tǒng)，用于記錄檢測數(shù)據(jù)、分析糖尿病風(fēng)險，并在數(shù)據(jù)異常時聯(lián)動所述助聽器進(jìn)行耳內(nèi)預(yù)警；具體的，所述方法是應(yīng)用于所述疾病監(jiān)控系統(tǒng)，所述方法包括：從所述助聽器獲取的聲音信號中提取語義內(nèi)容，并將所述語義內(nèi)容輸入場景預(yù)測模型的語義分支進(jìn)行編碼；對所述聲音信號進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換，并將頻譜信息輸入所述場景預(yù)測模型的音頻分支進(jìn)行編碼；根據(jù)預(yù)設(shè)的用戶日程，確定用戶在日程中所處的當(dāng)前場景、下一場景和當(dāng)前場景在未來一段時長中的占比，并輸入所述場景預(yù)測模型的先驗(yàn)分支進(jìn)行編碼；其中，用戶所處的場景包括睡眠、飲食、工作、運(yùn)動和其它，所述未來一段時長至多覆蓋兩個不同場景；將各分支的編碼結(jié)果共同輸入多模態(tài)融合層，得到多模態(tài)融合特征；將所述多模態(tài)融合特征同時輸入兩個分類器，其中，分類器1輸出用戶所處的當(dāng)前場景屬于各場景類型的概率向量，分類器2輸出用戶所處的當(dāng)前場景、所述當(dāng)前場景在未來一段時長內(nèi)的占比，以及所述當(dāng)前場景結(jié)束后即將進(jìn)入的下一場景；調(diào)用所述當(dāng)前場景對應(yīng)的血糖預(yù)測模型，根據(jù)所述占比和用戶當(dāng)前的血糖檢測時序數(shù)據(jù)，預(yù)測用戶未來在所述當(dāng)前場景下的第一血糖時序數(shù)據(jù)；調(diào)用所述下一場景對應(yīng)的血糖預(yù)測模型，根據(jù)所述占比和第一血糖時序數(shù)據(jù)，預(yù)測用戶未來在所述下一場景下的第二血糖時序數(shù)據(jù)；將所述第一血糖時序數(shù)據(jù)和第二血糖時序數(shù)據(jù)，分別與所述當(dāng)前場景和下一場景下的血糖閾值進(jìn)行比較，并識別數(shù)據(jù)異常；其中，在所述場景預(yù)測模型的訓(xùn)練過程中，對于無標(biāo)注的樣本，通過約束所述分類器1輸出的概率最大的場景類型與所述分類器2輸出的當(dāng)前場景的差異最小化，以及約束所述分類器2輸出的當(dāng)前場景和下一場景的嵌入向量根據(jù)所述占比加權(quán)求和后與所述分類器1輸出的概率向量差異最小化，來更新所述場景預(yù)測模型的參數(shù)；對于標(biāo)注了當(dāng)前場景、下一場景和占比中至少一項(xiàng)的樣本，在無標(biāo)注的樣本的約束條件的基礎(chǔ)上，增加分類器輸出的數(shù)據(jù)項(xiàng)與對應(yīng)的標(biāo)注項(xiàng)差異最小化的約束條件，來更新場景預(yù)測模型的參數(shù)。

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