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基于MATLAB的CGMS数据整合分析软件的开发和在糖尿病合并低血糖时血糖波动特点研究上的使用 被引量:1
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作者 沙雯君 谭维锴 +7 位作者 沈远东 朱婷 张伟妃 黄文瑾 江海丽 牛晶晶 李俊燕 周里钢 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2014年第3期4936-4940,共5页
目的:观察低血糖血糖波动趋势,探究低血糖发生的特点。方法:通过矩阵实验室(Matrix Laboratory,MATLAB)编程设计了与MiniMed解决方案(MiniMed Solutions CGMS Sensor,MSCS)的接口,利用MATLAB分析能力,实现大样本量的CGMS数据整合分析。... 目的:观察低血糖血糖波动趋势,探究低血糖发生的特点。方法:通过矩阵实验室(Matrix Laboratory,MATLAB)编程设计了与MiniMed解决方案(MiniMed Solutions CGMS Sensor,MSCS)的接口,利用MATLAB分析能力,实现大样本量的CGMS数据整合分析。结果:对829例CGMS数据进行筛选,符合研究条件405例,其中出现低血糖患者204例占50.62%。CGMS血糖监测系统与指测血糖在不同血糖范围均有较高一致性(P<0.01)。低血糖患者整体血糖低于非低血糖患者,低血糖发生时间尤以半夜及午餐前居多。低血糖聚集发生时间平均在1点09分,标准差时间为5小时31分。不同年龄段低血糖患者比较,低血糖发生时间随年龄增长而提前(P<0.01)。结论:MATLAB在大量CGMS监测数据处理具有速度快、设计灵活、使用方便等优点。低血糖的发生具有规律性,我们今后的研究方向是和低血糖发生可能相关的方向调节激素,神经内分泌的调节和脑生物钟的变化。 展开更多
关键词 MATLAB cgms数据整合 低血糖
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