一种基于动态光谱的肿瘤预测仪制造技术

本发明专利技术公开了一种基于动态光谱的肿瘤预测仪，包括动态光谱检测模块、数据处理模块、显示模块；所述动态光谱检测模块用于检测血液成分的数据并将检测的血液成分数据传输给数据处理模块，所述数据处理模块用于接收动态光谱检测模块传输的血液成分数据并进行数据处理，将处理后的数据传输给显示模块，所述显示模块用于接收数据处理模块处理后的数据并进行显示。本发明专利技术以粒淋比为基础的肿瘤预测理念，可结合血液成分无创检测技术进行肿瘤预防，通过中性粒细胞(N)的数量、淋巴细胞(L)的数量以及二者的比值NLR对肿瘤进行预测分析，设备简单、使用方便，可实现无创肿瘤预防检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医疗器械领域，尤其涉及一种基于动态光谱的肿瘤预测仪。
技术介绍
血液成分无创检测技术一直是近年来生物医学工程领域的研究热点，能有效减少测量手续和消耗品的费用，并降低采血感染的危险。其中，近红外光谱法以其快速、无创、低成本等优点获得广泛应用，但受到测量位置、接触压力、个体差异和被测成分的复杂程度的影响，其被测成分的选择性和灵敏度误差较大，降低了该方法的预测精度。动态光谱测量法是一种新的基于近红外光谱的无创检测方法，目前已经较为成熟。动态光谱的获取可有两种不同的方法：时域分光法和空域分光法。该测量方法得到的光谱数据和传统测量方法中的光谱数据定义不完全相同，其中的入射光和出射光都是通过对脉搏波的检测同时提取得到的，它们之间的差异仅来源于脉动动脉血液的作用，消除了皮肤组织、皮下组织等一切非动脉血液的人体成分对于吸光度的影响，有效消除了个体差异和测量条件所带来的误差。目前肿瘤预测预防工作主要是检测循环肿瘤细胞或者肿瘤标志物，检测条件较高，且进行检测时对患者的要求较高，受干扰因素较多，这些缺点使其在临床应用上的展开有一定限制，亦不能随身携带，难以进行实时监测和动态观察。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于动态光谱的肿瘤预测仪，旨在解决如肿瘤标志物筛查、基因检测等目前肿瘤预测方法所隐藏的检测条件要求较高、设备复杂、多次抽血对机体损伤太大、预测结果准确度不高以及耗时和花费过大以致不能连续实时检测的问题。本专利技术是这样实现的，一种基于动态光谱的肿瘤预测方法的肿瘤预测仪，所述肿瘤预测仪包括：动态光谱检测模块，用于检测血液成分的数据并将检测的血液成分数据传输给数据处理模块；数据处理模块，通过Wi-Fi与动态光谱检测模块连接，用于接收动态光谱检测模块传输的血液成分数据并进行数据处理，将处理后的数据传输给显示模块；显示模块，通过Wi-Fi与数据处理模块连接，用于接收数据处理模块处理后的数据并进行显示。进一步，所述动态光谱检测模块包括分光器件、光电转换器件、模数转换器件和储存器；分光器件，用于激发并调整照射人体的近红外入射光；光电转换器件，通过光纤与分光器件连接，用于接收照射人体后得到的出射光并将其转换成电信号；模数转换器，通过光纤与光电转换器件连接，用于接收光电转换器件传输的电信号，并将其转换为数字信号；储存器，通过数据线与模数转换器连接，用于储存数字信号并可通过Wi-Fi将其传输给数据处理模块。进一步，利用动态光谱检测模块得到血液成分的光谱即为血液成分的原始数据，并将检测的原始数据进行储存和传输；所述动态光谱检测模块检测血液成分的方法为：动态光谱的分光器件激发出近红外光，通过照射病人的手指，得到变化的出射光强的数据，根据朗伯-比尔定律，得到： A λ = Σ i = 1 n α i c j d = ln I 0 ( λ ) I ( λ ) = ln I max λ I min λ = ln ( I max λ ) - ln ( I min λ ) ; ]]>式中Aλ为波长λ下的脉动动脉血液吸光度，αi为血液各组分的吸光系数，d为最大充盈状态下脉动动脉血液的等效光程，cj为各组分的浓度，为血液各组分的αc d之和，I0(λ)为波长λ下的脉动动脉血液的入射光，I(λ)为波长λ下的脉动动脉血液的出射光，Iλmax为脉动动脉血液波长λ下最强出射光，Iλmin为脉动动脉血液波长λ下最弱出射光，ln为以e为底求取对数；检测得到动态光谱后；根据已知的血液各组分的吸光系数αi和脉动动脉血液的等效光程长d，计算出各组分的浓度cj。进一步，数据处理模块接收传输的原始数据即血液中各组分浓度cj，再结合各个组分的分子量，可以算出每个组分的数量，包括中性粒细胞和淋巴细胞的数值，以粒细胞除以淋巴细胞总量得出NLR；结合一段时间内得到的多个NLR数据，将NLR与正常范围区间上、下限和区间长度进行比对，提取异常NLR出现的频率为NLR变量，根据NLR变量分析机体肿瘤状态，得到最终处理后的数据；所述数据处理方法为：肿瘤发生率与NLR变量存在相关性，回归方程为：Y＝1.432X-2.123；R2＝0.704；其中，X为肿瘤发生率，Y为NLR变量，NLR为中性粒细胞的数量N与淋巴细胞的数量L的比值，R2为拟合度即方程的准确性，范围0-1，R2值越接近1方程准确性越高。进一步，该基于动态光谱的肿瘤预测方法为：由动态光谱检测模块中的分光器件激发数个不同波长的近红外光，再接收各个波长的出射光所对应的光电脉搏波，光电转换器件和模数转换器实现光—
电—数字信号的转换，挑选出Iλmax和Iλmin，Iλmax为波长λ下最强出射光，Iλmin为波长λ下最弱出射光，利用公式 A λ = Σ i = 1 n α i c j d = ln I 0 ( λ ) I ( λ ) = ln I max λ I min λ = ln ( I m本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于动态光谱的肿瘤预测方法的肿瘤预测仪，其特征在于，所述肿瘤预测仪包括：动态光谱检测模块，用于检测血液成分的数据并将检测的血液成分数据传输给数据处理模块；数据处理模块，通过WiFi与动态光谱检测模块连接，用于接收动态光谱检测模块传输的血液成分数据并进行数据处理，将处理后的数据传输给显示模块；显示模块，通过WiFi与数据处理模块连接，用于接收数据处理模块处理后的数据并进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种基于动态光谱的肿瘤预测方法的肿瘤预测仪，其特征在于，所述肿瘤预测仪包括：动态光谱检测模块，用于检测血液成分的数据并将检测的血液成分数据传输给数据处理模块；数据处理模块，通过WiFi与动态光谱检测模块连接，用于接收动态光谱检测模块传输的血液成分数据并进行数据处理，将处理后的数据传输给显示模块；显示模块，通过WiFi与数据处理模块连接，用于接收数据处理模块处理后的数据并进行显示。2.如权利要求1所述的基于动态光谱的肿瘤预测仪，其特征在于，所述动态光谱检测模块包括分光器件、光电转换器件、模数转换器件和储存器；分光器件，用于激发并调整照射人体的近红外入射光；光电转换器件，通过光纤与分光器件连接，用于接收照射人体后得到的出射光并将其转换成电信号；模数转换器，通过光纤与光电转换器件连接，用于接收光电转换器件传输的电信号，并将其转换为数字信号；储存器，通过数据线与模数转换器连接，用于储存数字信号并通过Wi-Fi对数据进行传输。3.如权利要求1所述的基于动态光谱的肿瘤预测仪，其特征在于，动态光谱检测模块得到血液成分的光谱即为血液成分的原始数据，并将检测的原始数据进行储存和传输；所述动态光谱检测模块检测血液成分的方法为：动态光谱的分光器件激发出近红外光，通过照射病人的手指，得到变化的出射光强的数据，根据朗伯-比尔定律，得到： A λ = Σ i = 1 n α i c j d = l n I 0 ( λ ) I ( λ ) = l n I max λ I min λ = l n ( I m a x λ ) - l n ( I m i n λ ) ; ]]>式中Aλ为波长λ下的脉动动脉血液吸光度，αi为血液各组分的吸光系数，d为最大充盈状态下脉动动脉血液的等效光程，cj为各组分的浓度，为血液各组分的αc d之和，I0(λ)为波长λ下的脉动动脉血液的入射光，I(λ)为波长λ下的脉动动脉血液的出射光，Iλmax为脉动动脉血液波长λ下最强出射光，Iλmin为脉动动脉血液波长λ下最弱出射光，ln为以e为底求取对数；检测得到动态光谱后；根据已知的血液各组分的吸光系数αi和脉动动脉血液的等效光程长d，计算出各组分的浓度cj。4.如权利要求1所述的基于动态光谱的肿瘤预测仪，其特征在于，数据处理模块接收传输的原始数据即血液中各组分浓度cj，再结合各个组分的分子量，算出每个组分的数量，包括中性粒细胞和淋巴细胞的数值，以粒细胞除以淋巴细胞总量得出NLR；结合一段时间内得到的多个NLR数据，将NLR与正常范围区间上、下限和区间长度进行比对，提取异常NLR出现的频率为NLR变量，根据NLR变量分析机体肿瘤状态，得到最终处理后的数据；所述数据处理模块使用以粒淋比为基础的公式，数据处理方法为：肿瘤发...

【专利技术属性】
技术研发人员：何雷，张力天，曾繁鸿，黄镇钦，赵星辰，
申请(专利权)人：何雷，
类型：发明
国别省市：广东;44