1222 工程科学学报，第43卷.第9期 (3)今后的研究可通过改进可穿戴式传感器 [10]Pfeifer M A,Cook D,Brodsky J,et al.Quantitative evaluation of 的设计，采集多种人体生理数据（如PPG、脑电信 cardiac parasympathetic activity in normal and diabetic man 号及血氧含量等)，实现多模生理信号的融合，这 Diabetes,1982,31(4pt1):339 对于今后无创血糖技术的发展及可穿戴的个性化 [11]Porumb M,Stranges S,Pescape A,et al.Precision medicine and 健康监测设备的研制有重大的意义 artificial intelligence:A pilot study on deep learning for hypoglycemic events detection based on ECG.Sci Rep,2020,10: 参考文献 170 [12]Jin X F,Liu C H.Xu T L,et al.Artificial intelligence biosen- [1]Wan X S.Review of the risk factors and intervention of type 2 diabetes.Chin J Soc Med,2006,23(4):251 sors:Challenges and prospects.Biosens Bioelectron,2020,165: 112412 (万晓珊.2型糖尿病的危险因素及干预综述.中国社会医学杂 志，2006,23(4)：251) [13]Tobore I,Kandwal A,Li JZ,et al.Towards adequate prediction of [2] Zheng C Z,Ding D.Guiding opinions of Chinese diabetes surgery prediabetes using spatiotemporal ECG and EEG feature analysis experts (2010).Chin J Pract Surg,2011,31(1):54 and weight-based multi-model approach.Know/Based Syst,2020, 209:106464 (郑成竹，丁丹.中国糖尿病外科治疗专家指导意见(2010).中国 实用外科杂志，2011.31(1)：54) [14]Kandhasamy J P,Balamurali S.Performance analysis of classifier [3]Hou Q T.Li Y.Li S Y,et al.The global burden of diabetes models to predict diabetes mellitus.Procedia Comput Sci,2015, mellitus.Chin./Diabetes,2016,24(1):92 47:45 (侯清涛，李芸，李舍予，等.全球糖尿病疾病负担现状.中国糖 [15]Tafa Z,Pervetica N,Karahoda B.An intelligent system for 尿病杂志，2016,24(1)：92) diabetes prediction//2015 4th Mediterranean Conference on [4] Zheng Z J.Application of Continuous Glucose Monitoring System Embedded Computing (MECO).Budva,2015:378 in Critical Illness:A Preliminary Study [Dissertation].Hangzhou: [16]Liu Y W.Research on Non-Imasive Blood Glucose Detection Zhejiang University,2016 Based on PPG and ECG Fusion Signal [Dissertation].Guangzhou: (郑忠骏.连续血糖监测系统在危重患者中应用的初步研究学 Guangdong University of Technology,2018 位论文].杭州：浙江大学，2016) (刘宇巍.基于PPG和ECG信号融合的无创血糖检测方法研究 [5]Wei Z,Zhang B X,Shi H B,et al.The development of [学位论文].广州：广东工业大学，2018) noninvasive detection technique of blood glucose.China Med [17]Feng P H.Research on Blood Glucose Estimation Based on Signal Equp,2020,17(12):196 Processing Technology [Dissertation].Guangzhou:Guangdong (韦哲，张秉玺，石恒兵，等.无创血糖检测技术的发展.中国医 University of Technology,2019 学装备，2020,17(12)：196) (冯培华，基于信号处理技术的无创血糖估计研究[学位论文] [6]Wang L P.Study on Approach of ECG Classification with Domain 广州：广东工业大学，2019) Knowledge [Dissertation].Shanghai:East China Normal [18]Tobore I,Li J,Yuhang L,et al.Deep learning intervention for University,2013 health care challenges:Some biomedical domain considerations. (王丽苹，融合领域知识的心电图分类方法研究学位论文].上 JMIR Mhealth Uhealth,2019,7(8):e11966 海：华东师范大学，2013) [19]Tobore I,Li J,Kandwal A,et al.Statistical and spectral analysis of [Liu C Y,Yang M C.Di J N,et al.Wearable ECG:History,key ECG signal towards achieving non-invasive blood glucose technologies and future challenges.ChinJ Biomed Eng.2019, monitoring.BMC Med Inform Decis Mak,2019,19(Suppl6):266 38(6):641 [20]Chen W,Xie X S,Wang JL,et al.A comparative study of logistic (刘澄玉，杨美程，邸佳楠，等.穿戴式心电：发展历程、核心技术 model tree,random forest,and classification and regression tree 与未来挑战.中国生物医学工程学报，2019,38(6)：641) models for spatial prediction of landslide susceptibility.CATENA, [8]Wang J H.What are the hazards of hyperglycemia and 2017,151:147 hypoglycemia.Prevent treat cardiovasc,2016(4):19 [21]Yang H B,Wu X W,Yuan R,et al.Establishment and verification (王建华.高血糖、低血糖各有哪些危害.心血管病防治知识， of the prediction model and nomogram for type 2 diabetes blood 2016(4):19) glucose control [J/OL].J Chengdu Med College (2020-7-22) [9]Acharya U R,Fujita H,Lih O S,et al.Automated detection of [2020-12-30].htp:/Mns.cnki.net/kcms/detail/51.1705.R.20200722 coronary artery disease using different durations of ECG segments 1640.004.html with convolutional neural network.Know/Based Syst,2017,132: (杨恒博，吴行伟，袁蓉，等.2型糖尿病血糖控制预测模型及列 62 线图的建立与验证卫/0L.成都医学院学报(2020-7-22)[2020-（3）今后的研究可通过改进可穿戴式传感器 的设计，采集多种人体生理数据（如 PPG、脑电信 号及血氧含量等），实现多模生理信号的融合，这 对于今后无创血糖技术的发展及可穿戴的个性化 健康监测设备的研制有重大的意义. 参    考    文    献 Wan  X  S.  Review  of  the  risk  factors  and  intervention  of  type  2 diabetes. 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