近日，中国科学院深圳先进技术研究院医工所微创中心聂泽东研究员团队在采用心电信号进行无创糖尿病前期筛查和血糖监测研究中取得了一系列进展。 

　　 一种根据心电进行糖尿病水平监测的研究成果最近以Non-invasive monitoring of three glucose ranges based on ECG by using DBSCAN-CNN为题发表到IEEE journal of biomedical and health informatics（JBHI, JCR一区，IF=5.772），并被编辑推荐为该期的Featured Articles （见图一）。 研究成果表明其低血糖、高血糖监测的准确度分别为87.94%和86.39%，平均准确率为81.69%。聂泽东研究员为上述论文的通讯作者，李景振助理研究员及博士生Igbe Tobore为第一作者，深圳先进院为第一作者单位和唯一通讯单位。 

　　一种基于心率变异性的无创糖尿病前期筛查方法研究成果以An absolute magnitude deviation of HRV for the prediction of prediabetes with combined artificial neural network and regression tree methods为题发表在Artificial Intelligence Review（JCR一区，IF=8.139）上，研究结果表明，所提出的算法应用于糖尿病前期筛查的敏感性、特异性和F1评分接近为100%。聂泽东研究员为上述论文的通讯作者，博士生Igbe Tobore为第一作者，深圳先进院为第一作者单位和通讯单位。 

　　聂泽东研究员团队一直从事穿戴健康传感器设计、无创血糖监测及相关应用研究。采用核心的穿戴健康传感器和具有临床应用的算法，实现一种无创、无扰、连续监测的健康慢病管理系统，从而实现疾病的早预防、早诊断和早治疗。上述研究成果为基于穿戴健康手表和家庭用健康设备实现糖尿病前期的无创、快速筛查提供了重要的理论基础与技术支撑，具有广阔的应用前景。 

　　该研究得到了科技部重点研发计划、深圳市基础研究学科布局项目、中科院健康信息重点实验室的支持。