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基于ANFIS算法的Matlab血糖预测代码-BloodGlucosePrediction

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简介:
本项目提供了一个基于ANFIS(自适应神经模糊推理系统)算法在MATLAB环境下进行血糖预测的代码。通过训练模型,可以实现对糖尿病患者血糖水平的有效预测,辅助医疗决策和治疗方案制定。 Anfis算法的Matlab代码用于血糖预测,并作为2020BGLP挑战的一部分使用来自OHIOT1DM数据集的数据。它运行多种不同的算法,为数据集中不同文件生成半小时及一小时内的血糖水平预测范围。 请注意,该数据需要遵循特定的使用协议。此代码仅限于研究目的使用,允许用于比较或复制结果,但作者不对可能产生的任何潜在损害或问题负责。 该项目中引用了其他来源的一些代码片段,并且这些代码遵循MIT许可证: Anfis MIT许可 版权所有(c)2018 tiagoCuervo 根据以上条款,任何人可以无限制地获取和使用软件副本及相关文档文件(“软件”),包括但不限于以下权利:使用、复制、修改、合并发布分发再授权出售以及允许接收该软件的人进行上述操作。但必须包含原始版权声明及本许可声明。 此软件以原样提供,不承担任何形式的明示或暗示保证,包括但不限于适销性特定用途适用性和非侵权性的保证。在任何情况下作者和版权持有者均不对因使用该软件产生的索赔、损害或其他责任负责。

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客服
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  • ANFISMatlab-BloodGlucosePrediction
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    本项目提供了一个基于ANFIS(自适应神经模糊推理系统)算法在MATLAB环境下进行血糖预测的代码。通过训练模型,可以实现对糖尿病患者血糖水平的有效预测,辅助医疗决策和治疗方案制定。 Anfis算法的Matlab代码用于血糖预测,并作为2020BGLP挑战的一部分使用来自OHIOT1DM数据集的数据。它运行多种不同的算法,为数据集中不同文件生成半小时及一小时内的血糖水平预测范围。 请注意,该数据需要遵循特定的使用协议。此代码仅限于研究目的使用,允许用于比较或复制结果,但作者不对可能产生的任何潜在损害或问题负责。 该项目中引用了其他来源的一些代码片段,并且这些代码遵循MIT许可证: Anfis MIT许可 版权所有(c)2018 tiagoCuervo 根据以上条款,任何人可以无限制地获取和使用软件副本及相关文档文件(“软件”),包括但不限于以下权利:使用、复制、修改、合并发布分发再授权出售以及允许接收该软件的人进行上述操作。但必须包含原始版权声明及本许可声明。 此软件以原样提供,不承担任何形式的明示或暗示保证,包括但不限于适销性特定用途适用性和非侵权性的保证。在任何情况下作者和版权持有者均不对因使用该软件产生的索赔、损害或其他责任负责。
  • Matlab SVR -GLYFE:尿病准模型
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    本项目提供了基于Matlab的SVR(支持向量回归)代码,旨在为糖尿病患者的血糖水平进行准确预测,建立了一个评估其他算法性能的基准模型。 GLYFE是一个用于评估葡萄糖预测模型的基准工具。本指南将帮助您获取运行该基准所需的资料,并开发新的血糖预测模型。 ### 先决条件 要模拟并运行此基准测试,您需要以下软件版本:MATLAB R2018b和T1DMS v3.2.1。此外,还需要安装以下Python库: - matplotlib 3.1.3 - numpy 1.18.1 - pandas 1.0.1 - patsy 0.5.1 - pip 20.0.1 - pytorch 1.4.0 - scikit-learn 0.22.1 - scipy 1.4.1 - setuptools 45.2.0 - statsmodels 0.12 ### 数据获取 为了访问俄亥俄州T1DM数据,您需要将OhioT1DM-testing和OhioT1DM-training两个文件夹放置在`./data/ohio/`目录下。如果该目录不存在,请先创建它。 ### 环境配置 要设置运行环境,需复制并粘贴GLYFE/T1DMS/GLYFE.scn场景文件到T1DMS安装的主文件夹中。
  • 尿病遗传风险模型构建与分析
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    本研究旨在通过建立基于个人血糖值的数据模型,来评估和预测个体患糖尿病的遗传风险,为早期预防提供科学依据。 针对包含年龄、性别及各项体检指标的训练数据集(其中目标变量为血糖值),以及缺少血糖值的测试数据集进行预处理,并在完成预处理后的数据基础上运用LightGBM算法,这是一种基于决策树的梯度提升框架,在该模型中我们将通过交叉验证的方式对42个特征的数据集进行训练。这些特征包括37项医学指标,每条记录的第一行为各变量名称。 分析目标如下: 1. 构建以血糖值为预测对象的模型; 2. 进行糖尿病遗传风险评估,并分析其结果; 实现上述目标时需完成以下具体任务: 1. 采用多种评价标准来衡量所构建模型的效果; 2. 根据这些评价指标优化我们的预测模型; 3. 利用折线图对比真实血糖值与预测值,以便更直观地观察两者之间的差异; 4. 筛选测试数据集中符合正常范围(即3.9~6.1毫摩尔/升)的个体信息; 5. 收集并分析高血糖风险人群的相关资料。
  • MATLAB信道-无袖:利用回归分析ECG与PPG信号
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    本项目采用MATLAB开发,通过分析心电图(ECG)和光电容积脉搏波(PPG)信号数据,运用回归模型进行无袖血压的预测。代码实现信道预测功能,旨在提高血压监测便捷性和准确性。 信道预测的Matlab代码用于袖带血压预测,该存储库包含使用两种方法根据ECG和PPG信号来预测血压的代码。这些方法包括机器学习技术进行特征提取和回归分析以及基于深度学习的回归模型。 入门指南:克隆此仓库后进入文件夹开始操作。 数据集说明: - 数据集由矩阵单元格数组组成,每个单元格代表一个记录部分。 - 在每一个矩阵中,每一行对应一种信号通道类型。具体为: - 第1列:PPG信号(光电容积描记器);采样率为125Hz; - 第2列:ABP信号(有创动脉血压),单位是mmHg;采样率也是125Hz。 - 第3列:ECG信号,采样频率为125Hz;来自II导联的心电图。 数据集的处理版本基于UCI存储库中的原始数据,并根据Kauchee等人在2017年的研究设置阈值进行了清理。文件夹中包含血压记录。 - GT(Ground Truth)包含了SBP,DBP,MAP和类别编号(依据特定阈值设定)。可以忽略GT中的class列信息,因为该类目尚未用于论文报告的任何实验结果。 数据文件夹是从UCI存储库提取的所有原始数据。
  • 无创实现方
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    本发明介绍了一种非侵入式测量人体血糖水平的方法及设备,通过光学或电磁波技术监测组织中葡萄糖浓度,为糖尿病患者提供便捷、卫生且有效的日常检测手段。 为了克服红外无创血糖检测中的难题,并确保微弱的光谱信号变化能够准确反映人体血糖浓度,作者依据朗伯—比尔定律原理分析了人体葡萄糖的吸收谱。设计了一种多波长红外血糖检测传感器阵列,并采用MOE和MADALINE整合神经网络方法建立了该传感器阵列的信号处理模型,从而提高了红外无创血糖检测的精度与稳定性。
  • 【LSTM粒子群优化LSTMMATLAB.md
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    本Markdown文档介绍了一种结合粒子群优化算法与长短期记忆网络(LSTM)的预测模型,并提供了相应的MATLAB实现代码,旨在提高时间序列数据预测精度。 基于粒子群优化的LSTM预测方法在MATLAB中的实现源码提供了一种有效的途径来改进时间序列数据的预测精度。这种方法结合了粒子群优化算法(PSO)对长短期记忆网络(LSTM)模型参数进行寻优,从而提高了模型的学习能力与泛化性能。通过使用PSO算法搜索最佳权重和阈值,可以有效避免陷入局部最优解的问题,并且能够加速收敛过程。 在实际应用中,该方法被广泛应用于电力负荷预测、股票价格分析等多个领域中的复杂问题求解。此外,在处理非线性强、噪声干扰大的数据时也表现出色。通过调整PSO算法的参数以及优化LSTM网络结构,可以进一步提高模型的效果和效率。 此代码框架简洁明了且具有良好的可扩展性,为研究人员提供了一个探索深度学习与进化计算相结合技术的强大平台。