專利名稱：用于自動(dòng)顯示生物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的模式的系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本說明書總體上涉及用于自動(dòng)顯示生物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的模式的系統(tǒng)和方法，并且更具體來說涉及用于自動(dòng)顯示葡萄糖監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的模式的系統(tǒng)和方法。
背景技術(shù)：
生物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)可以為醫(yī)療從業(yè)者(HCP)和患者提供可以被用來治療和/或管理與生物數(shù)據(jù)有關(guān)的病癥的非臥床數(shù)據(jù)。舉例來說，連續(xù)葡萄糖監(jiān)測(cè)(CGM)可以提供與包含在患有糖尿病的人(PwD)的血液內(nèi)的葡萄糖數(shù)量有關(guān)的葡萄糖數(shù)據(jù)?？梢愿鶕?jù)時(shí)間以及/或者適于把葡萄糖數(shù)據(jù)與情境數(shù)據(jù)(比如例如進(jìn)餐標(biāo)簽、日間時(shí)、周間日等等)相關(guān)的任何其他方法來索引葡萄糖數(shù)據(jù)。識(shí)別出葡萄糖數(shù)據(jù)中的模式可能有用于更改患者行為或患者療法。舉例來說，HCP和/或PwD可以通過基于情境數(shù)據(jù)進(jìn)行分類而識(shí)別出葡萄糖數(shù)據(jù)中的模式。但是情境數(shù)據(jù)常常不可用。此外，HCP和/或PwD可能不具有可用于有效地并且高效地利用所有可用情境數(shù)據(jù)的足夠信息，也就是說可能會(huì)忽視可用數(shù)據(jù)模式。

因此，存在對(duì)用于自動(dòng)顯示生物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的模式的替換系統(tǒng)和方法的需要。

發(fā)明內(nèi)容
在一個(gè)實(shí)施例中，一種用于自動(dòng)顯不葡萄糖數(shù)據(jù)中的模式的收集系統(tǒng)可以包括一個(gè)或多個(gè)處理器、電子顯示器以及機(jī)器可讀指令。所述電子顯示器可以可通信地耦合到所述一個(gè)或多個(gè)處理器。所述機(jī)器可讀指令可以由所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行。所述機(jī)器可讀指令可以使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器接收表明隨著時(shí)間采樣的非臥床葡萄糖水平的葡萄糖數(shù)據(jù)信號(hào)。所述一個(gè)或多個(gè)處理器可以把葡萄糖數(shù)據(jù)信號(hào)劃分成各感興趣片段。所述一個(gè)或多個(gè)處理器可以根據(jù)數(shù)學(xué)算法把每一個(gè)所述感興趣片段自動(dòng)變換成一個(gè)特征集合。所述一個(gè)或多個(gè)處理器可以根據(jù)聚類算法把各感興趣片段自動(dòng)聚類到各聚類片段組中?？梢灾辽俨糠值鼗谒鎏卣骷习阉龈信d趣片段分組到各聚類片段組中。聚類中心可以與所述聚類片段組中的一個(gè)相關(guān)聯(lián)。所述聚類中心可以基于所述聚類片段組中的一個(gè)的均值。所述一個(gè)或多個(gè)處理器可以把聚類中心自動(dòng)呈現(xiàn)在所述電子顯示器上。在另一個(gè)實(shí)施例中，一種用于自動(dòng)顯示生物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的模式的方法可以包括從一個(gè)或多個(gè)對(duì)象接收表明隨著時(shí)間采樣的非臥床生物信息的生物數(shù)據(jù)。所述生物數(shù)據(jù)可以包括時(shí)間索引。所述生物數(shù)據(jù)可以根據(jù)時(shí)間索引被劃分成各感興趣片段?？梢愿鶕?jù)數(shù)學(xué)算法利用一個(gè)或多個(gè)處理器將每一個(gè)感興趣片段自動(dòng)變換成一個(gè)特征集合?？梢岳靡粋€(gè)或多個(gè)處理器根據(jù)聚類算法把各感興趣片段自動(dòng)聚類到各聚類片段組中。聚類算法可以至少部分地基于每一個(gè)感興趣片段的所述特征集合計(jì)算距離量度，從而使得類似的感興趣片段被分組到聚類片段組中的一個(gè)中。所述聚類算法可以計(jì)算與聚類片段組中的一個(gè)相關(guān)聯(lián)的聚類中心。所述聚類中心可以基于所述聚類片段組中的一個(gè)的均值。可以利用所述一個(gè)或多個(gè)處理器通過人機(jī)接口自動(dòng)呈現(xiàn)所述聚類中心。結(jié)合附圖，通過下面的詳細(xì)描述將會(huì)更加全面地理解由這里所描述的實(shí)施例提供的前述和附加特征。


在附圖中闡述的實(shí)施例本質(zhì)上是說明性和示例性的，而不意圖限制由權(quán)利要求書所限定的主題內(nèi)容。在結(jié)合附圖閱讀時(shí)可以理解下面對(duì)于說明性實(shí)施例的詳細(xì)描述，其中相同的結(jié)構(gòu)由相同的附圖標(biāo)記表示，并且其中:
圖1示意性地描繪出根據(jù)這里所示出并描述的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的用于自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)中的模式的系統(tǒng)；
圖2示意性地描繪出根據(jù)這里所示出并描述的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的配備有人機(jī)接口的顯不器；
圖3示意性地描繪出根據(jù)這里所示出并描述的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的配備有人機(jī)接口的顯不器；
圖4示意性地描繪出根據(jù)這里所示出并描述的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的模式增強(qiáng)算法；
圖5示意性地描繪出根據(jù)這里所示出并描述的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的生物數(shù)據(jù)和感興趣片段；
圖6示意性地描繪出根據(jù)這里所示出并描述的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的配備有人機(jī)接口的顯不器；
圖7示意性地描繪出根據(jù)這里所示出并描述的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的配備有人機(jī)接口的顯不器；
圖8示意性地描繪出根據(jù)這里所示出并描述的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的模式增強(qiáng)算法；以
及
圖9通過圖形方式描繪出根據(jù)這里所示出并描述的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例的來自優(yōu)化器的輸出。
具體實(shí)施例方式對(duì)于下面描述的各個(gè)所示出的實(shí)施例使用的下列術(shù)語(yǔ)包括(但不限于)下列含義。術(shù)語(yǔ)“信號(hào)”意指能夠通過介質(zhì)行進(jìn)的波形(例如電、光學(xué)、磁性、機(jī)械或電磁波形)，比如DC、AC、正弦波、三角波、方波、振動(dòng)等等。短語(yǔ)“可通信地耦合”意指各組件能夠彼此交換數(shù)據(jù)信號(hào)，諸如例如通過導(dǎo)電介質(zhì)交換電信號(hào)、通過空氣交換電磁信號(hào)、通過光波導(dǎo)交換光學(xué)信號(hào)等等。這里所使用的術(shù)語(yǔ)“傳感器”意指測(cè)量物理量并且將其轉(zhuǎn)換成與所述物理量的測(cè)量值有關(guān)的數(shù)據(jù)信號(hào)的裝置，所述物理量諸如比如電信號(hào)、電磁信號(hào)、光學(xué)信號(hào)、機(jī)械信號(hào)
坐坐寸寸ο
術(shù)語(yǔ)“連續(xù)”意指在一段時(shí)間內(nèi)基本上不間斷。相應(yīng)地，連續(xù)數(shù)據(jù)可以是在一段時(shí)間內(nèi)按照基本上不間斷的方式采樣的數(shù)據(jù)，也就是可以以最小的中斷在設(shè)定的和/或變化的采樣率下采樣的數(shù)據(jù)。術(shù)語(yǔ)葡萄糖計(jì)意指用以連續(xù)地或者不連續(xù)地確定例如血液或間質(zhì)流體之類的體液中的葡萄糖水平的任何裝置。這樣的裝置對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來說是眾所周知的。術(shù)語(yǔ)藥物遞送裝置例如意指胰島素泵或貼片(patch)泵、胰島素筆或葡萄糖遞送裝置，其特別被實(shí)現(xiàn)為泵或者胰島素和葡萄糖遞送系統(tǒng)的組合。還有可能是為人遞送另一種藥物的裝置，其中所述藥物影響該人的葡萄糖水平。圖1總體上描繪出用于自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)(例如葡萄糖數(shù)據(jù))中的模式的系統(tǒng)的一個(gè)實(shí)施例。所述系統(tǒng)通常包括一個(gè)或多個(gè)處理器、可通信地耦合到所述一個(gè)或多個(gè)處理器的人機(jī)接口以及由所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行來自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)中的模式的機(jī)器可讀指令。這里將更加詳細(xì)地描述用于自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)中的模式的系統(tǒng)以及用于自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)中的模式的方法的各個(gè)實(shí)施例。現(xiàn)在參照?qǐng)D1，用于自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)中的模式的系統(tǒng)100包括一個(gè)或多個(gè)處理器110，其用于執(zhí)行機(jī)器可讀指令并且自動(dòng)指揮可通信地耦合到(在圖1中總體上被表示為雙箭頭線)所述一個(gè)或多個(gè)處理器110的各組件。所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可選地可以可通信地耦合到用于存儲(chǔ)機(jī)器可讀指令的存儲(chǔ)器112。所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以是控制器、集成電路、微芯片、計(jì)算機(jī)或者能夠執(zhí)行機(jī)器可讀指令的任何其他計(jì)算裝置。存儲(chǔ)器112可以是RAM、ROM、閃存、硬盤驅(qū)動(dòng)器或者能夠存儲(chǔ)機(jī)器可讀指令的任何裝置。在這里所描述的實(shí)施例中，所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以與系統(tǒng)100的單個(gè)組件集成。但是應(yīng)當(dāng)提到的是，在不背離本公開內(nèi)容的范圍的情況下，所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以單獨(dú)位于各分立組件中，所述分立組件比如例如是葡萄糖計(jì)、藥物遞送裝置、移動(dòng)電話、便攜式數(shù)字助理(PDA)、移動(dòng)計(jì)算裝置(比如膝上型計(jì)算機(jī)、平板型計(jì)算機(jī)或智能電話)、臺(tái)式計(jì)算機(jī)或者服務(wù)器 ， 其例如通過基于云或web的技術(shù)并且可通信地彼此耦合。應(yīng)當(dāng)認(rèn)識(shí)到，在可以與這里所公開的一個(gè)或多個(gè)實(shí)施例一起使用的移動(dòng)計(jì)算裝置的一個(gè)實(shí)施例中，這樣的裝置可以包括觸摸屏和運(yùn)行例如這里所公開的那些計(jì)算算法和/或處理以及應(yīng)用(比如有電子郵件程序、用于提供日歷的日歷程序)的計(jì)算能力，并且提供蜂窩、無(wú)線和/或有線連接性以及血糖計(jì)、數(shù)字媒體播放器、數(shù)碼相機(jī)、視頻攝影機(jī)、GPS導(dǎo)航單元和可以訪問并適當(dāng)?shù)仫@示網(wǎng)頁(yè)的web瀏覽器的功能中的一項(xiàng)或多項(xiàng)功能。相應(yīng)地，系統(tǒng)100可以包括每一個(gè)都具有一個(gè)或多個(gè)處理器110的多個(gè)組件，所述一個(gè)或多個(gè)處理器110與一個(gè)或多個(gè)其他組件可通信地耦合。因此系統(tǒng)100可以利用分布式計(jì)算設(shè)置來施行這里所描述的任何或機(jī)器可讀指令。系統(tǒng)100還包括人機(jī)接口 114，其可通信地耦合到所述一個(gè)或多個(gè)處理器110以便接收來自所述一個(gè)或多個(gè)處理器110的信號(hào)以及呈現(xiàn)圖形、文字和/或聽覺信息。所述人機(jī)接口可以包括電子顯示器，諸如比如液晶顯示器、薄膜晶體管顯示器、發(fā)光二極管顯示器、觸摸屏或者能夠把來自處理器的信號(hào)變換成光學(xué)輸出或者機(jī)械輸出的任何其他裝置，比如諸如揚(yáng)聲器、用于在介質(zhì)上顯示信息的打印機(jī)等等。本公開內(nèi)容的實(shí)施例包括機(jī)器可讀指令，所述機(jī)器可讀指令包括用任一代(例如1GL、2GL、3GL、4GL或5GL)的任何編程語(yǔ)言編寫的邏輯或算法，比如例如可以由處理器直接執(zhí)行的機(jī)器語(yǔ)言或者匯編語(yǔ)言、面向?qū)ο缶幊?OOP)、腳本化語(yǔ)言、微代碼等等，其可以被編輯或匯編成機(jī)器可讀指令并且被存儲(chǔ)在機(jī)器可讀介質(zhì)上。可替換地，所述邏輯或算法可以用硬件描述語(yǔ)言(HDL)編寫，比如通過現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA)配置或者專用集成電路(ASIC)及其等效方案來實(shí)施。相應(yīng)地，可以用任何傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)編程語(yǔ)言把所述機(jī)器可讀指令實(shí)施為預(yù)編程硬件元件或者實(shí)施為硬件與軟件組件的組合。此外，可以把機(jī)器可讀指令分布在諸如例如通過連線、通過廣域網(wǎng)、通過局域網(wǎng)、通過個(gè)人區(qū)域網(wǎng)等等可通信地耦合的各個(gè)組件上。因此，系統(tǒng)100的任何組件可以通過因特網(wǎng)或萬(wàn)維網(wǎng)傳送信號(hào)。仍然參照?qǐng)D1，系統(tǒng)100可選地可以包括生物傳感器116，其可通信地耦合到一個(gè)或多個(gè)處理器110以用于提供表明分析物的屬性的生物數(shù)據(jù)。在一個(gè)實(shí)施例中，生物傳感器116可以是被配置成當(dāng)被恰好放置在PwD的皮膚下方時(shí)檢測(cè)葡萄糖水平(例如葡萄糖濃度)的葡萄糖傳感器。具體來說，生物傳感器116可以是一次性葡萄糖傳感器，其被佩戴在皮膚下方幾天直到需要更換為止。如前所述，生物傳感器116可以與一個(gè)或多個(gè)處理器110可通信地耦合，所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以位于各個(gè)分立組件內(nèi)。相應(yīng)地，在葡萄糖傳感器的情況下，生物傳感器116可以例如與智能葡萄糖計(jì)或藥物遞送裝置可通信地耦合，并且可以提供非臥床CGM數(shù)據(jù)，即在傳感器的使用壽命期間被連續(xù)地采樣的葡萄糖數(shù)據(jù)。應(yīng)當(dāng)提到的是，雖然這里所描述的實(shí)施例涉及血糖，但是生物傳感器116也可以是檢測(cè)與關(guān)于生物數(shù)據(jù)的病癥的治療和/或管理有關(guān)的生物數(shù)據(jù)的任何傳感器。此外還應(yīng)當(dāng)提到的是，這里所描述的實(shí)施例可以利用由可通信地耦合到所述一個(gè)或多個(gè)處理器110的任何分立組件提供的數(shù)據(jù)。此外，所述生物數(shù)據(jù)可以被存儲(chǔ)并且在任意持續(xù)時(shí)間的延遲之后被提供給一個(gè)或多個(gè)處理器110，也就是說可以離線施行這里所描述的實(shí)施例。相應(yīng)地，可以從包括多位測(cè)試對(duì)象的群體聚集所述生物數(shù)據(jù)。根據(jù)這里所描述的實(shí)施例，所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以執(zhí)行機(jī)器可讀指令以便自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)中的模式。正如在這里更加詳細(xì)地描述的那樣，可以把生物數(shù)據(jù)與來自可通信地耦合到所述一個(gè)或多個(gè)處理器110的任何組件的連續(xù)數(shù)據(jù)、半連續(xù)數(shù)據(jù)和離散數(shù)據(jù)相組合，以便自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)內(nèi)的模式。

綜合參照?qǐng)D1和2，在一個(gè)實(shí)施例中，所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以執(zhí)行機(jī)器可讀指令以便在人機(jī)接口 114上顯示非臥床葡萄糖簡(jiǎn)檔(AGP)或日間模態(tài)(Modal Day)。如圖2中所描繪的日間模態(tài)圖120可以顯示歸一化到特定日間時(shí)(例如5:00)并且隨著沿水平軸遞增的時(shí)間而繪制的多個(gè)時(shí)間段的時(shí)間索引葡萄糖數(shù)據(jù)。因此，日間模態(tài)圖120可以同時(shí)顯示多天的葡萄糖數(shù)據(jù)(24小時(shí)周期)，其中日間模態(tài)圖120中的每一天的葡萄糖數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于一條日間模態(tài)數(shù)據(jù)曲線122(其在圖2中通常被表示為一條虛線)?？梢詫?duì)各條日間模態(tài)數(shù)據(jù)曲線122進(jìn)行統(tǒng)計(jì)上的評(píng)估，以便識(shí)別出可能存在于葡萄糖數(shù)據(jù)中的任何模式。例如可以計(jì)算中值124并且將其疊加在日間模態(tài)圖120中的日間模態(tài)數(shù)據(jù)曲線122上。類似地，可以計(jì)算第三四分值126和第一四分值128并且將其疊加在數(shù)據(jù)曲線122上。在另外的實(shí)施例中，日間模態(tài)圖120可以包括附加的統(tǒng)計(jì)量，例如比如對(duì)于所述時(shí)間周期的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差。替換地或附加地，日間模態(tài)圖120可以包括葡萄糖數(shù)據(jù)的范圍、葡萄糖數(shù)據(jù)的最大值、葡萄糖數(shù)據(jù)的最小值或者對(duì)于每一個(gè)時(shí)間段的未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)。日間模態(tài)圖120可以被利用來自動(dòng)顯示主導(dǎo)葡萄糖模式129。舉例來說，可以從7:00到大約13:00看到主導(dǎo)葡萄糖模式129，并且其可以代表例如由于早餐而導(dǎo)致的進(jìn)餐升高。相應(yīng)地，PwD可以能夠通過識(shí)別出顯示在日間模態(tài)圖120中的主導(dǎo)葡萄糖模式129來調(diào)節(jié)其行為。但是數(shù)據(jù)曲線122的其余部分未能遵循任何顯著模式。相應(yīng)地，日間模態(tài)圖120在落到主導(dǎo)葡萄糖模式129之外的時(shí)間段部分中不顯示任何模式。此外還應(yīng)當(dāng)提到的是，日間模態(tài)圖120可以通過疊加數(shù)據(jù)來模糊對(duì)于數(shù)據(jù)曲線122的顯示。此外在一些實(shí)施例中，僅僅顯示報(bào)告統(tǒng)計(jì)量。綜合參照?qǐng)D1和3，在一個(gè)實(shí)施例中，所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以執(zhí)行機(jī)器可讀指令以便在人機(jī)接口 114上顯示時(shí)間線網(wǎng)格140。具體來說，時(shí)間線網(wǎng)格140可以同時(shí)顯示多條數(shù)據(jù)曲線122，所述數(shù)據(jù)曲線中的每一個(gè)都被顯示在一個(gè)單獨(dú)的區(qū)段中(例如第I天、第2天、第3天、第4天、第5天、第6天、第7天、第8天和第9天)。各種模式被顯示出來并且可以被關(guān)聯(lián)在一起。舉例來說，可以對(duì)所顯示的時(shí)間線網(wǎng)格140進(jìn)行視覺掃描。可以把表現(xiàn)出類似模式的每一天關(guān)聯(lián)，也就是說可以選擇各條數(shù)據(jù)曲線122的相應(yīng)部分并且在存儲(chǔ)器112中將其關(guān)聯(lián)在一起。舉例來說，第I天、第2天、第4天和第6天在大約5:00和12:00之間表現(xiàn)出類似的葡萄糖值，并且可以通過第一關(guān)聯(lián)142而被關(guān)聯(lián)。第2天和第3天在大約22:00和27:00之間表現(xiàn)出類似的葡萄糖值，并且可以通過第二關(guān)聯(lián)144而被關(guān)聯(lián)。第4天和第9天在大約20:00和24:00之間表現(xiàn)出類似的葡萄糖值，并且可以通過第三關(guān)聯(lián)146而被關(guān)聯(lián)。關(guān)聯(lián)各條數(shù)據(jù)曲線122通常是人工處理，其可能相對(duì)低效并且可能為用戶增加困難。此外，時(shí)間線網(wǎng)格140可以被利用來顯示對(duì)于單個(gè)傳感器使用壽命的葡萄糖數(shù)據(jù)，比如小于或等于大約九天或者從大約三天到大約七天。隨著顯示在時(shí)間線網(wǎng)格140中的時(shí)間段數(shù)目增加，時(shí)間線網(wǎng)格140顯示模式的有效性可能會(huì)降低并且可能會(huì)錯(cuò)失模式。綜合參照?qǐng)D1和4，在另一個(gè)實(shí)施例中，所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以執(zhí)行機(jī)器可讀指令以便執(zhí)行模式增強(qiáng)算法150，從而自動(dòng)增強(qiáng)可能存在于例如血糖數(shù)據(jù)或CGM數(shù)據(jù)之類的生物數(shù)據(jù)內(nèi)的模式。正如在這里更加詳細(xì)地描述的那樣，一旦增強(qiáng)了生物數(shù)據(jù)中的模式，就可以在人機(jī)接口 114上自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)中的模式(數(shù)據(jù))。綜合參照?qǐng)D4和5，模式增強(qiáng)算法150通常通過對(duì)類似的生物結(jié)果(即葡萄糖值)進(jìn)行聚類來增強(qiáng)數(shù)據(jù)模式 ，從而識(shí)別出可能導(dǎo)致生物響應(yīng)的輸入。模式增強(qiáng)算法150包括用于從一個(gè)或多個(gè)對(duì)象接收表明隨著時(shí)間采樣的非臥床生物信息的生物數(shù)據(jù)的處理152。生物數(shù)據(jù)50可以包括適于把生物數(shù)據(jù)50與非臥床生物信息被采樣的時(shí)間和/或日期(諸如例如日期、月份、小時(shí)、分鐘、秒鐘等等)相關(guān)聯(lián)的時(shí)間索引52。舉例來說，生物數(shù)據(jù)50的每一個(gè)事例可以與某一時(shí)間和日期相關(guān)聯(lián)，其表明非臥床生物信息被米樣的時(shí)間和日期。除了生物數(shù)據(jù)50之外，模式增強(qiáng)算法150還可以被利用來增強(qiáng)存在于連續(xù)數(shù)據(jù)、半連續(xù)數(shù)據(jù)和/或離散數(shù)據(jù)的任意組合當(dāng)中的模式。半連續(xù)數(shù)據(jù)的來源例如可以包括藥物遞送裝置注入簡(jiǎn)檔、藥團(tuán)簡(jiǎn)檔、能量支出測(cè)量、心率移動(dòng)或者與可能影響PwD的健康的行為有關(guān)的任何其他數(shù)據(jù)。離散數(shù)據(jù)的來源例如可以包括數(shù)據(jù)標(biāo)簽、周間日、月份、季、傳感器生產(chǎn)批號(hào)、胰島素批號(hào)、可重復(fù)使用泵批號(hào)或者與可能影響PwD的健康的行為有關(guān)的任何其他數(shù)據(jù)或元數(shù)據(jù)。相應(yīng)地，模式增強(qiáng)算法150在處理152處還可以接收任何其他類型的連續(xù)數(shù)據(jù)、半連續(xù)數(shù)據(jù)和/或離散數(shù)據(jù)。模式增強(qiáng)算法150包括用于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分段的處理154。具體來說，參照?qǐng)D5，在處理154處可以根據(jù)時(shí)間索引52把生物數(shù)據(jù)50劃分成各感興趣片段56。各感興趣片段56中的每個(gè)可以是對(duì)應(yīng)于預(yù)定持續(xù)時(shí)間、預(yù)定起始時(shí)間、預(yù)定結(jié)束時(shí)間或其組合的數(shù)據(jù)時(shí)間窗口。舉例來說，可以把生物數(shù)據(jù)50劃分成每個(gè)都對(duì)應(yīng)于具有共同起始和結(jié)束時(shí)間的二十四小時(shí)一天的各感興趣片段56?？商鎿Q地，可以把生物數(shù)據(jù)50劃分成每個(gè)都對(duì)應(yīng)于一個(gè)四小時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)間段或六小時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)間段的各感興趣片段56，以便例如對(duì)餐后葡萄糖簡(jiǎn)檔進(jìn)行分段。在另一個(gè)實(shí)施例中，可以把生物數(shù)據(jù)50劃分成每個(gè)都對(duì)應(yīng)于一個(gè)八小時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)間段或十小時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)間段的各感興趣片段56，以便例如對(duì)夜間葡萄糖簡(jiǎn)檔進(jìn)行分段。應(yīng)當(dāng)提到的是，可以把生物數(shù)據(jù)50劃分成具有足以捕獲在生物學(xué)上有意義的事件的任意時(shí)間長(zhǎng)度的感興趣片段56。具體來說，可以把感興趣片段56調(diào)整到對(duì)應(yīng)于任何已知的生物過程的時(shí)間長(zhǎng)度，諸如比如對(duì)于校正藥團(tuán)的葡萄糖響應(yīng)、鍛煉時(shí)間段、鍛煉之后、餐后、療法改變之前、期間和/或之后的葡萄糖響應(yīng)等等。相應(yīng)地，雖然這里所描述的實(shí)施例可以利用二十四小時(shí)時(shí)間段，但是在不背離本公開內(nèi)容的范圍的情況下也可以使用其他時(shí)間片段。此外還應(yīng)當(dāng)提到的是，每一個(gè)感興趣片段56可以分離(沒有重復(fù)數(shù)據(jù))或重疊?？梢曰诮y(tǒng)一起始時(shí)間(例如每天上午5點(diǎn))來選擇感興趣片段56，或者可以基于情境標(biāo)簽或事件(比如例如進(jìn)餐標(biāo)簽或藥團(tuán)事件)來選擇感興趣片段56。當(dāng)通過CGM提供生物數(shù)據(jù)50時(shí)，感興趣片段56可以包含未經(jīng)處理的連續(xù)葡萄糖測(cè)量或者經(jīng)過過濾的信號(hào)連同附加的相關(guān)情境數(shù)據(jù)。綜合參照?qǐng)D4和5，模式增強(qiáng)算法150包括用于從每一個(gè)感興趣片段56中提取一個(gè)特征集合的處理156。具體來說，可以根據(jù)數(shù)學(xué)算法把每一個(gè)感興趣片段56自動(dòng)變換成作為所述感興趣片段56的簡(jiǎn)化表示的一個(gè)特征集合。所述數(shù)學(xué)算法可以是從感興趣片段56中提取相關(guān)信息以便施行模式識(shí)別的任何算法。所述數(shù)學(xué)算法例如可以是主分量分析(PCA)、內(nèi)核PCA、小波分析、頻率分析或者適于提取出有意義的特征的任何其他算法?？梢詮倪B續(xù)數(shù)據(jù)、半連續(xù)數(shù)據(jù)和/或離散數(shù)據(jù)的任意組合中提取出所述特征集合。此外，可以用離散數(shù)據(jù)來補(bǔ)充從生物數(shù)據(jù)50中提取的特征集合，也就是說可以把離散數(shù)據(jù)直接附加到所計(jì)算的矢量。所述特征集合可以被距離量度利用來識(shí)別及增強(qiáng)生物數(shù)據(jù)50中的模式。相應(yīng)地，模式增強(qiáng)算法150還包括用于確定距離量度的處理158。具體來說，所述距離量度可以是能夠表明每一個(gè)感興趣片段56之間的相似程度的任何函數(shù)。在一些實(shí)施例中，可以把用于確定每一個(gè)感興趣片段56之間的距離量度的函數(shù)應(yīng)用于所述感興趣片段56的特征集合。舉例來說，所述距離量度可以被計(jì)算為各感興趣片段56的特征集合之間的距離的平方和。此外，用于確定距離量度的函數(shù)還包括(但不限于)距離絕對(duì)值和、Mahalanobis距離、Manhattan距離、最大范數(shù)或者關(guān)于評(píng)估特征集合所知的任何其他常見量度。在其他實(shí)施例中，可以基于經(jīng)過處理或過濾的生物數(shù)據(jù)(例如經(jīng)過校準(zhǔn)和過濾的葡萄糖數(shù)據(jù))來確定距離量度。還可以基于未經(jīng)處理的生物數(shù)據(jù)來計(jì)算距離量度。可以從生物數(shù)據(jù)50單獨(dú)計(jì)算距離量度。替換地或附加地，所述距離量度可以基于情境數(shù)據(jù)和/或情境數(shù)據(jù)標(biāo)簽之間的距離。舉例來說，可以從處于特定胰島素標(biāo)簽附近的CGM數(shù)據(jù)和碳水化合物攝入來計(jì)算距離量度。所述距離量度可以基于整個(gè)感興趣片段，或者所述感興趣片段的一個(gè)子集。相應(yīng)地，所述距離量度和特征集合可以被模式增強(qiáng)算法150使用來對(duì)各個(gè)單獨(dú)的感興趣片段56進(jìn)行分組。模式增強(qiáng)算 法150包括用于對(duì)感興趣片段56進(jìn)行聚類的處理160。具體來說，可以自動(dòng)應(yīng)用聚類算法以便把感興趣片段56聚類到各組聚類片段當(dāng)中。一旦被聚類，類似的感興趣片段56就被分組在每一個(gè)聚類片段中。相應(yīng)地，所述聚類片段組增強(qiáng)并且識(shí)別出存在于數(shù)據(jù)內(nèi)的模式。在一些實(shí)施例中，所述聚類算法可以基于距離量度確定聚類數(shù)目以及被指派給每一個(gè)聚類的感興趣片段56。所使用的聚類算法可以包括用于確定聚類數(shù)目的函數(shù)，比如例如Schwarz標(biāo)準(zhǔn)、貝葉斯信息標(biāo)準(zhǔn)、Akaike信息標(biāo)準(zhǔn)或者任何其他優(yōu)化器。所使用的聚類算法可以包括用于把感興趣片段56指派給聚類的函數(shù)，比如例如K均值、分層聚類(利用凝聚方法或分裂方法或者二者的某種組合)、高斯混合建模、歸一化切分或者其他任何聚類算法。應(yīng)當(dāng)提到的是，下面描述的實(shí)例利用了 K均值聚類，但是在不背離本公開內(nèi)容的范圍的情況下也可以利用其他聚類算法。根據(jù)這里所描述的實(shí)施例，模式增強(qiáng)算法150可以包括用于對(duì)各聚類片段組進(jìn)行分級(jí)的處理162。在一個(gè)實(shí)施例中，可以把各聚類片段組與基于該組中的片段數(shù)目的重要性等級(jí)相關(guān)聯(lián)。所述重要性等級(jí)也可以基于某一事件的發(fā)生，比如低血糖或高血糖。舉例來說，當(dāng)某一聚類片段組包括比其他組更多數(shù)目的聚類片段(其可以表明常見行為)并且與低血糖事件或高血糖事件的一個(gè)或多個(gè)事例重合時(shí)，則與其他聚類片段組相比可以把該組與相對(duì)較高的重要性等級(jí)相關(guān)聯(lián)。與相對(duì)較高的重要性等級(jí)相關(guān)聯(lián)的聚類片段組可以表明需要由HCP或PwD解決的行為。相應(yīng)地，可以基于對(duì)HCP調(diào)節(jié)療法或者提供教育以解決問題的需求來對(duì)各聚類片段組聚類進(jìn)行分級(jí)。還可以把聚類片段組與日期相關(guān)聯(lián)以便識(shí)別出可能定期出現(xiàn)的模式，諸如例如逐周、周間日對(duì)周末、工作日對(duì)非工作日、逐月或逐季度。此外，可以基于離散數(shù)據(jù)(例如傳感器生產(chǎn)批號(hào)、胰島素批號(hào)或者可重復(fù)使用泵批號(hào))來聚集所述聚類片段，以便幫助識(shí)別出潛在的制造缺陷。如前所述，一旦通過生成聚類片段而增強(qiáng)了數(shù)據(jù)中的模式之后，就可以由一個(gè)或多個(gè)處理器110在人機(jī)接口 114上自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)中的模式。所顯示的聚類片段增強(qiáng)存在于數(shù)據(jù)中并且可能已經(jīng)被模糊的模式。相應(yīng)地，例如HCP或PwD之類的用戶可以更加容易地識(shí)別出生物數(shù)據(jù)中的模式。綜合參照?qǐng)D6和7，可以在人機(jī)接口 114上自動(dòng)顯示每一個(gè)聚類片段組的均值。具體來說，第一聚類中心130對(duì)應(yīng)于第一聚類片段組的均值，第二聚類中心132對(duì)應(yīng)于第二聚類片段組的均值，第三聚類中心134對(duì)應(yīng)于第三聚類片段組的均值，并且第三聚類中心136對(duì)應(yīng)于第四聚類片段組的均值。相應(yīng)地，可以通過僅僅顯示聚類中心130、132、134、136來概括生物數(shù)據(jù)，這增強(qiáng)了存在于生物數(shù)據(jù)內(nèi)的模式。此外，聚類中心130、132、134、136中的每一個(gè)所顯示的線寬度可以分別表明其重要性等級(jí)。舉例來說，聚類中心130、132、134、136的寬度可以與包括在該聚類中的片段數(shù)目成比例。具體來說，圖6中描繪出的第一聚類中心130的寬度表明第一聚類片段組包括最高數(shù)目的聚類片段。此外，如圖6中所描繪的那樣，第二聚類中心132的寬度表明第二聚類片段組包括第二高數(shù)目的聚類片段，第三聚類中心134的寬度表明第三聚類片段組包括第三高數(shù)目的聚類片段，并且第四聚類中心136的寬度表明第四聚類片段組包括最低數(shù)目的聚類片段。相應(yīng)地，聚類中心130、132、134、136中的每一個(gè)所顯示的線寬度可以利用相對(duì)較粗的線增強(qiáng)一致的行為，并且利用相對(duì)較細(xì)的線增強(qiáng)離群的行為。在其他實(shí)施例 中，可以根據(jù)重要性等級(jí)對(duì)聚類中心130、132、134、136進(jìn)行彩色編碼。還可以對(duì)于每一個(gè)聚類片段組計(jì)算概要統(tǒng)計(jì)量并且由一個(gè)或多個(gè)處理器110自動(dòng)顯示在人機(jī)接口 114上。所述概要統(tǒng)計(jì)量可以包括均值、中值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、平均絕對(duì)差、范圍、四分值或者任何其他適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)量。所述統(tǒng)計(jì)量例如還可以包括高血糖時(shí)間百分比、目標(biāo)范圍內(nèi)時(shí)間百分比、低于閾值時(shí)間百分比或者高于特定閾值時(shí)間百分比。概要統(tǒng)計(jì)量還可以包括基于表示生物數(shù)據(jù)的組的數(shù)目、每一組中的數(shù)據(jù)片段的數(shù)目的參數(shù)，或者與聚類片段組內(nèi)的數(shù)據(jù)片段分布有關(guān)的任何其他參數(shù)。所述概要統(tǒng)計(jì)量可以被用作表征PwD的狀態(tài)的量度以及針對(duì)潛在療法調(diào)節(jié)的指標(biāo)。此外，可以在人機(jī)接口 114上自動(dòng)顯示重要的區(qū)段，諸如比如高血糖、低血糖、葡萄糖目標(biāo)范圍等等。舉例來說，可以在人機(jī)接口 114上顯示低血糖閾值138和目標(biāo)葡萄糖濃度范圍139。人機(jī)接口 114還可以顯示與所聚類的數(shù)據(jù)片段相關(guān)聯(lián)的情境數(shù)據(jù)，諸如比如進(jìn)餐標(biāo)簽、碳水化合物攝入、胰島素注射或者其他相關(guān)情境數(shù)據(jù)。應(yīng)當(dāng)提到的是，雖然圖6和7僅僅描繪出聚類中心，但是也可以把所述聚類中心疊加在表明聚類片段和/或感興趣片段的曲線上。參照?qǐng)D7，還可以由人機(jī)接口 114顯示日歷20以便識(shí)別出逐周或逐月模式。在一個(gè)實(shí)施例中，日歷20可以被編碼為表明對(duì)應(yīng)于聚類中心130、132、134、136的日期。每一個(gè)代碼可以是一種顏色、梯度、形狀、字母數(shù)字或者足以把該聚類代碼與由人機(jī)接口 114顯示的其他對(duì)象區(qū)分開來的任何其他視覺指示。具體來說，利用第一聚類代碼30編碼的日期包括對(duì)應(yīng)于第一聚類片段130的一個(gè)或多個(gè)聚類片段，利用第二聚類代碼32編碼的日期包括對(duì)應(yīng)于第二聚類中心132的一個(gè)或多個(gè)聚類片段，利用第三聚類代碼34編碼的日期包括對(duì)應(yīng)于第一聚類片段134的一 個(gè)或多個(gè)聚類片段，并且利用第四聚類代碼36編碼的日期包括對(duì)應(yīng)于第四聚類中心136的一個(gè)或多個(gè)聚類片段。相應(yīng)地可以為日歷20提供聚類代碼以便顯示對(duì)于日歷20上的各日期的聚類片段之間的相似性。在一些實(shí)施例中，可以導(dǎo)入并且利用日歷20顯示來自例如Microsoft Outlook 或Google Calendar 之類的日歷軟件的條目，以便幫助識(shí)別出可能是葡萄糖模式的成因的行為模式?？商鎿Q地，可以把來自聚類片段的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到一定格式，從而可以將其導(dǎo)入日歷軟件。在其他實(shí)施例中，日歷20可以表明視覺上錯(cuò)失的事件，諸如比如胰島素藥團(tuán)、活動(dòng)或進(jìn)餐。綜合參照?qǐng)D1和7，一個(gè)或多個(gè)處理器110可以接受表明由用戶做出的選擇的輸入。在一個(gè)實(shí)施例中，所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以接收表明在日歷20上做出的日期選擇的選擇信號(hào)。所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以通過顯示在相應(yīng)日期上采樣的感興趣片段來對(duì)選擇信號(hào)做出響應(yīng)。在另一個(gè)實(shí)施例中，所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以接收表明在日歷20上做出的對(duì)應(yīng)于某一聚類中心的代碼或聚類中心選擇的聚類信號(hào)。所述一個(gè)或多個(gè)處理器110可以通過顯示與該聚類中心相關(guān)聯(lián)的聚類片段來對(duì)聚類信號(hào)做出響應(yīng)。為了可以更加容易地理解這里所描述的實(shí)施例，參照下面的實(shí)例，該例意圖說明這里所描述的實(shí)施例而非限制其范圍?，F(xiàn)在參照?qǐng)D8，由處理器執(zhí)行示例性模式增強(qiáng)算法200，以便把表明隨著時(shí)間采樣的非臥床葡萄糖水平的CGM數(shù)據(jù)分組到各聚類片段組中。經(jīng)過過濾的CGM數(shù)據(jù)被處理器接收到，并且被分段成各感興趣片段。每一個(gè)感興趣片段被選擇成開始于上午5:00 (從而整夜數(shù)據(jù)將保持連續(xù))，并且具有基本上相等的長(zhǎng)度(大約24小時(shí))。從每一個(gè)感興趣片段中提取出一個(gè)特征集合。其結(jié)果是，通過使用前20個(gè)特征矢量，每一個(gè)感興趣片段被從長(zhǎng)度大約為1440 (—天中的分鐘數(shù))的矢量壓縮成長(zhǎng)度大約為20的矢量。
所述示例性模式增強(qiáng)算法200包括用于聚類的迭代K均值算法，并且利用Schwarz標(biāo)準(zhǔn)來確定聚類片段組的數(shù)目。在處理202處，示例性模式增強(qiáng)算法200被初始化，以便利用等于I的聚類數(shù)目k施行第一次迭代。在處理204處，對(duì)于所述k個(gè)聚類計(jì)算聚類中心。在計(jì)算出聚類中心之后，在處理206處為各組指派感興趣片段。在指派了各組之后，在處理208處利用各聚類片段組重新計(jì)算聚類中心。在處理210處，施行穩(wěn)定性檢查。當(dāng)對(duì)于K均值算法的解未能收斂時(shí)，重復(fù)處理206。當(dāng)對(duì)于K均值算法的解對(duì)于多次迭代沒有改變時(shí)，施行處理212以便確定Schwartz標(biāo)準(zhǔn)。在處理212之后，重復(fù)處理204達(dá)預(yù)定迭代次數(shù)，并且選擇對(duì)應(yīng)于最小Schwartz標(biāo)準(zhǔn)的聚類片段組作為最終結(jié)果?，F(xiàn)在參照?qǐng)D9，其中以圖形的方式描繪了來自Schwarz標(biāo)準(zhǔn)224的結(jié)果。通過使用Schwarz標(biāo)準(zhǔn)224評(píng)估了聚類的數(shù)目，從而為優(yōu)化等式添加了基于聚類片段組的數(shù)目的懲罰項(xiàng)222。給出以下表示:
觀測(cè)集合；
/ =X中的數(shù)據(jù)點(diǎn)的數(shù)目， 即觀測(cè)的數(shù)目；
左=聚類的數(shù)目；
=維度的數(shù)目；
dist{Xk,Yk)=在聚類A中的所有片段與聚類均值之間計(jì)算的距離函數(shù)；以及
λ =用以調(diào)節(jié)基于距離的量度與懲罰項(xiàng)之間的平衡的調(diào)諧參數(shù)。利用下面的等式計(jì)算Schwarz標(biāo)準(zhǔn)224。
SIC = [ dist(Xk, Iit) + Amk In(W)
*通過把質(zhì)量量度220與懲罰項(xiàng)222相組合來確定聚類片段組的數(shù)目，其中質(zhì)量量度220測(cè)量聚類片段與感興趣片段的適合程度，懲罰項(xiàng)222部分地基于聚類片段組的數(shù)目
給出懲罰?！百|(zhì)量”指的的值，并且“懲罰”指的是』鏟Infc)的值。
k
當(dāng)使用六個(gè)聚類片段組時(shí)出現(xiàn)了對(duì)于Schwarz標(biāo)準(zhǔn)224的最小值226。現(xiàn)在應(yīng)當(dāng)理解的是，這里所描述的實(shí)施例可以被利用來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類并且自動(dòng)顯示聚類中心，從而增強(qiáng)存在于較大數(shù)據(jù)集合內(nèi)的模式。所顯示的聚類中心可以允許很容易地識(shí)別出各模式、子模式或行為。相應(yīng)地，所顯示出的聚類中心可以增強(qiáng)并且標(biāo)識(shí)在其他情況下(例如在把多天的數(shù)據(jù)組合成AGP或日間模態(tài)時(shí))可能會(huì)被平均掉或者模糊掉的信肩、O應(yīng)當(dāng)提到的是，術(shù)語(yǔ)“基本上”和“大約”在這里可以被利用來表示可能歸因于任何定量比較、值、測(cè)量或其他表示的固有的不確定程度。這些術(shù)語(yǔ)在這里也被利用來表示在不會(huì)導(dǎo)致所討論的主題內(nèi)容的基本功能發(fā)生改變的情況下定量表示可以變化偏離所述參考的程度。雖然在這里圖示并描述了具體實(shí)施例，但是應(yīng)當(dāng)理解的是，在不背離所要求保護(hù)的主題內(nèi)容的精神和范圍的情況下可以做出許多其他改變和修改。此外，雖然在這里描述了所要求保護(hù)的主題內(nèi)容的各個(gè)方面，但是不需要組合利用這些方面。因此所附權(quán)利要求書意圖涵蓋落在所要求 保護(hù)的主題內(nèi)容的范圍內(nèi)的所有這樣的改變和修改。
權(quán)利要求
1.一種用于自動(dòng)顯示葡萄糖數(shù)據(jù)中的模式的收集系統(tǒng)，所述收集系統(tǒng)包括: 一個(gè)或多個(gè)處理器； 可通信地耦合到所述一個(gè)或多個(gè)處理器的電子顯示器；以及 由所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行的機(jī)器可讀指令， 其中，所述機(jī)器可讀指令使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器施行以下步驟: 接收表明隨著時(shí)間采樣的非臥床葡萄糖水平的葡萄糖數(shù)據(jù)信號(hào)； 把葡萄糖數(shù)據(jù)信號(hào)劃分成各感興趣片段； 根據(jù)數(shù)學(xué)算法把所述感興趣片段中的每一個(gè)自動(dòng)變換成一個(gè)特征集合； 根據(jù)聚類算法把各感興趣片段自動(dòng)聚類到各聚類片段組中，其中至少部分地基于所述特征集合把所述感興趣片段分組到各聚類片段組中并且將聚類中心與所述聚類片段組中的一個(gè)相關(guān)聯(lián)，并且其中所述聚類中心基于所述聚類片段組中的一個(gè)的均值；以及把聚類中心自動(dòng)呈現(xiàn)在電子顯示器上。
2.權(quán)利要求1的收集系統(tǒng)，其中，所述一個(gè)或多個(gè)處理器可通信地耦合到葡萄糖計(jì)和/或藥物遞送裝置。
3.權(quán)利要求1或2的收集系統(tǒng)，其中，所述一個(gè)或多個(gè)處理器可通信地耦合到移動(dòng)電話、移動(dòng)計(jì)算裝置、便攜式數(shù)字助理、臺(tái)式計(jì)算機(jī)或服務(wù)器或者其組合。
4.權(quán)利要求1、2或3的收集系統(tǒng)，其中，所述葡萄糖數(shù)據(jù)信號(hào)與表明該葡萄糖數(shù)據(jù)信號(hào)被采樣的時(shí)間點(diǎn)、日期或全部二者的時(shí)間索引相關(guān)聯(lián)，并且根據(jù)所述時(shí)間索引把所述葡萄糖數(shù)據(jù)信號(hào)劃分成各感 興趣片段。
5.權(quán)利要求4的收集系統(tǒng)，其中，所述感興趣片段中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)于具有共同起始時(shí)間和結(jié)束時(shí)間的二十四小時(shí)一天。
6.權(quán)利要求4的收集系統(tǒng)，其中，所述感興趣片段中的每一個(gè)對(duì)應(yīng)于一個(gè)葡萄糖簡(jiǎn)檔，所述葡萄糖簡(jiǎn)檔對(duì)應(yīng)于在生物學(xué)上有意義的事件。
7.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，所述機(jī)器可讀指令使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器施行以下步驟: 把藥物遞送裝置注入簡(jiǎn)檔、藥團(tuán)簡(jiǎn)檔、能量支出測(cè)量、心率移動(dòng)、進(jìn)餐標(biāo)簽或其組合自動(dòng)變換成補(bǔ)充特征集合；以及 把所述補(bǔ)充特征集合附加到所述特征集合。
8.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，所述機(jī)器可讀指令使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器施行以下步驟: 把傳感器生產(chǎn)批號(hào)、胰島素批號(hào)、可重復(fù)使用泵批號(hào)或其組合變換成補(bǔ)充特征集合；以及 把所述補(bǔ)充特征集合附加到所述特征集合。
9.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，所述機(jī)器可讀指令使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器施行以下步驟: 把離散數(shù)據(jù)附加到所述特征集合。
10.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，所述數(shù)學(xué)算法包括主分量分析(PCA)、內(nèi)核PCA、小波分析、頻率分析或其組合。
11.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，所述聚類算法包括優(yōu)化器。
12.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，所述聚類算法包括K均值算法、分層聚類算法、高斯混合建模算法、歸一化切分算法或其組合。
13.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，所述機(jī)器可讀指令使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器施行以下步驟: 基于事件的發(fā)生對(duì)各聚類片段組自動(dòng)進(jìn)行分級(jí)。
14.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，所述機(jī)器可讀指令使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器施行以下步驟: 根據(jù)與各聚類片段組相關(guān)聯(lián)的感興趣片段的數(shù)量對(duì)所述聚類片段組自動(dòng)進(jìn)行分級(jí)。
15.權(quán)利要求13或14的收集系統(tǒng)，其中，根據(jù)各聚類片段組的等級(jí)對(duì)聚類中心進(jìn)行彩色編碼。
16.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，利用一定線寬度顯示聚類中心，其中所述線寬度與和所述聚類中心相關(guān)聯(lián)的感興趣片段的數(shù)量相關(guān)。
17.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，將所述聚類中心疊加在表明各感興趣片段的曲線上。
18.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，所述機(jī)器可讀指令使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器在所述電子顯示器上自動(dòng)呈現(xiàn)日歷，其中所述日歷被編碼成表明對(duì)應(yīng)于所述聚類中心的日期。
19.權(quán)利要求18的收集系統(tǒng)，其中，所述機(jī)器可讀指令使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器施行以下步驟: 自動(dòng)接收表明對(duì)于日歷上的所選日期的選擇的選擇信號(hào)；以及 自動(dòng)呈現(xiàn)在所選日期采樣的感興趣片段。
20.根據(jù)在前權(quán)利要求中的任一項(xiàng)的收集系統(tǒng)，其中，所述機(jī)器可讀指令使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器施行以下步驟: 自動(dòng)接收表明對(duì)于所選聚類中心的選擇的選擇信號(hào)；以及 自動(dòng)呈現(xiàn)對(duì)應(yīng)于所選聚類中心的感興趣片段。
21.一種用于自動(dòng)顯示生物監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的模式的方法，所述方法包括: 從一個(gè)或多個(gè)對(duì)象接收表明隨著時(shí)間采樣的非臥床生物信息的生物數(shù)據(jù)，其中所述生物數(shù)據(jù)包括時(shí)間索引； 根據(jù)所述時(shí)間索引把所述生物數(shù)據(jù)劃分成各感興趣片段； 利用一個(gè)或多個(gè)處理器根據(jù)數(shù)學(xué)算法將感興趣片段中的每一個(gè)自動(dòng)變換成一個(gè)特征集合；以及 利用所述一個(gè)或多個(gè)處理器根據(jù)聚類算法把各感興趣片段自動(dòng)聚類到各聚類片段組中，其中所述聚類算法至少部分地基于感興趣片段中的每一個(gè)的所述特征集合來計(jì)算距離量度從而使得類似的感興趣片段被分組到聚類片段組中的一個(gè)中，并且計(jì)算與所述聚類片段組中的一個(gè)相關(guān)聯(lián)的聚類中心，并且其中所述聚類中心基于所述聚類片段組中的一個(gè)的均值；以及 利用所述一個(gè)或多個(gè)處理器通過人機(jī)接口自動(dòng)呈現(xiàn)所述聚類中心。
22.權(quán)利要求21的方法，其中，所述生物數(shù)據(jù)是從多個(gè)測(cè)試對(duì)象聚集的。
23.權(quán)利要求21或22的方法，其中，所述距離量度基于距離平方和、距離絕對(duì)值和、Mahalanobis距離 、Manhattan距離、最大范數(shù)或其組合。
全文摘要
一種用于自動(dòng)顯示生物數(shù)據(jù)中的模式的系統(tǒng)和方法可以包括一個(gè)或多個(gè)處理器以及機(jī)器可讀指令。所述機(jī)器可讀指令可以使得所述一個(gè)或多個(gè)處理器把生物數(shù)據(jù)劃分成各感興趣片段。所述一個(gè)或多個(gè)處理器可以根據(jù)數(shù)學(xué)算法把感興趣片段中的每一個(gè)自動(dòng)變換成一個(gè)特征集合。所述一個(gè)或多個(gè)處理器可以根據(jù)聚類算法把各感興趣片段自動(dòng)聚類到各聚類片段組中。可以至少部分地基于所述特征集合把所述感興趣片段分組到各聚類片段組中。可以把聚類中心與聚類片段組中的一個(gè)相關(guān)聯(lián)。所述一個(gè)或多個(gè)處理器可以在人機(jī)接口上自動(dòng)呈現(xiàn)所述聚類中心。
文檔編號(hào)G06F19/00GK103229179SQ201180058988
公開日2013年7月31日 申請(qǐng)日期2011年12月6日 優(yōu)先權(quán)日2010年12月8日
發(fā)明者S.布薩姆拉, D.L.杜克, P.J.加利, M.米爾斯, A.S.索尼 申請(qǐng)人:霍夫曼-拉羅奇有限公司