一种基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置,涉及医疗设备的技术领域,首先进行与血糖相关的数据采集，形成原始数据集，然后对原始数据集进行特征提取，形成原始特征矩阵；将原始数据集划分为训练集与测试集，明确训练集测试集对应的特征矩阵，接着探索不同光源间的变换映射，利用波长映射变换单元实现将低波段采集的数据映射至葡萄糖的主要吸收峰1610nm处，对波长1610nm的近红外光产生的信号进行特征提取，组成全新的特征矩阵以训练血糖预测单元，并对血糖预测单元的预测准确度进行校验，实现在降低无创血糖预测成本的同时，与配备1610nm波长光源的血糖仪拥有同等的预测准确率。的预测准确率。的预测准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置


[0001]本专利技术涉及医疗设备的
，更具体地，涉及一种基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置。

技术介绍

[0002]目前，全球范围内估计在20岁
‑
79岁人群中有4.63亿人患有糖尿病。我国糖尿病人数为1.164亿，位居全球第一，且预计到2045年全球糖尿病人数将高达7亿。在一天24小时中，人体的血糖水平始终处于波动之中，糖尿病患者的自我血糖监测有助于评估日常活动和药物治疗对血糖的影响，根据监测情况，胰岛素治疗的用量也会有所不同，自我血糖监测利于疾病的防治，有助于提高治疗的有效性与安全性。全球超过90％的糖尿病患者每天多次刺破指尖检测血糖水平，无数患者都在期盼着准确的无创血糖仪的诞生。
[0003]利用葡萄糖的近红外吸收光谱进行血糖检测的方式属于无创血糖检测方式的一种，其主要通过人体对近红外、中红外或远红外的反射、透射分析，从频谱中提取葡萄糖含量。1995年，Heise等人选择在1111nm
‑
1835nm波段对口腔粘膜进行反射法无创血糖检测实验，结果表明该波段的近红外漫反射光谱与血糖浓度具有一定的相关性，证明了红外光谱法测量血糖浓度的可行性。无创血糖测量红外光按波长不同可划分为若干个区域，波长780nm
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2500nm的区域称为近红外区，波长2500nm
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25000nm的区域称为中红外区。近红外光谱测量有方便、快速、高效、不污染环境、血糖信息丰富等优点，因此，在目前的无创血糖测量方法中，近红外光谱法的使用最为广泛，如现有技术中也提到了一种基于PCA
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NARX校正算法的红外光无创血糖检测装置，考虑了血糖浓度和血糖近红外吸光度之间包含的非线性关系、人体血糖浓度自身随着时间的变化存在的波动规律及外界因素会对近红外无创血糖的检测产生的影响等问题，实现血糖浓度的精确测量。然而，在利用近红外光测量血糖浓度时，使用何种波长的光源从中准确、稳定地提取出仅反应血液成分浓度的有用信号，是实现近红外无创测血糖的关键问题。资料显示，葡萄糖在倍频区的吸收主要集中于1530nm
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1850nm，其主要的吸收峰处于1610nm处，对血糖反应敏感。但在实际的应用中，波长达到1610nm的红外光源价格高昂且获取途径非常有限。因此，设计一种能够更加经济地以近红外光谱实现无创血糖预测的装置，将是无创血糖检测领域发展的重大进步。

技术实现思路

[0004]为解决如何兼顾成本与血糖预测准确率的问题，本专利技术提出一种基于红外波长变换的无创血糖预测装置，将近红外光谱获得的信号转换为血糖反应敏感的1610nm波长所获得的信号，实现在降低无创血糖预测成本的同时，与配备1610nm波长光源的血糖仪拥有同等的预测准确率。
[0005]为了达到上述技术效果，本专利技术的技术方案如下：
[0006]一种基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置，所述装置包括：
[0007]数据采集单元，用于完成第一数据集的采集，第一数据集中包括利用第一波长的
近红外光采集的PPG信号Y与利用波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
；同时同步采集标准血糖浓度数据，标准血糖浓度数据与第一数据集共同构成原始数据集；
[0008]第一特征提取单元，用于对数据采集单元采集的第一数据集中的数据进行特征提取，形成原始特征矩阵；
[0009]数据集划分单元，用于将原始数据集划分为训练集与测试集，在原始特征矩阵中，训练集对应的特征矩阵为波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
的特征矩阵F1，其相应的标准血糖浓度数据组成第一向量BG1；测试集对应的特征矩阵为第一波长的近红外光采集的PPG信号Y的特征矩阵F2，其相应的标准血糖浓度数据组成第二向量BG2；
[0010]波长映射变换单元，接收测试集中的由第一波长的近红外光采集的PPG信号Y，对Y进行波长映射变换，得到波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
的估计值，将其视作波长1610nm的近红外光产生的信号；
[0011]第二特征提取单元，对波长1610nm的近红外光产生的信号进行特征提取，利用提取的特征替换特征矩阵F2中的特征，输出替换后的特征矩阵F2
’
；
[0012]血糖预测单元，用于接收第二特征提取单元输出的特征矩阵F2
’
，基于特征矩阵F2
’
对血糖进行预测，得到血糖预测结果值；
[0013]校验单元，基于血糖预测结果值与测试集对应的标准血糖浓度数据组成的第二向量BG2，校验血糖预测的准确度。
[0014]在本技术方案中，以经济性利用近红外光谱实现无创血糖预测为目标，首先进行与血糖相关的数据采集，形成原始数据集，然后对原始数据集进行特征提取，形成原始特征矩阵；将原始数据集划分为训练集与测试集，明确训练集测试集对应的特征矩阵，接着探索不同光源间的变换映射，利用波长映射变换单元实现将低波段采集的数据映射至葡萄糖的主要吸收峰1610nm处，对波长1610nm的近红外光产生的信号进行特征提取，组成全新的特征矩阵以训练血糖预测单元，并对血糖预测单元的预测准确度进行校验，完成精准且有实际经济效用价值的无创血糖预测。
[0015]优选地，数据采集单元在进行数据采集前，首先确定与血糖相关的待采集指标，与血糖相关的待采集指标包括：受试者的身高、体重、餐饮习惯、同步的心率、血压、标准血糖浓度、血脂、心电ECG信号、利用第一波长的近红外光采集的PPG信号Y、利用波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
。
[0016]优选地，第一数据集中除利用第一波长的近红外光采集的PPG信号Y与利用波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
外，还包括：受试者的身高数据、体重数据、餐饮习惯数据、同步的心率数据、血压数据、血脂数据、心电ECG信号数据。
[0017]优选地，数据采集单元利用有创血糖检测法同步采集标准血糖浓度数据，采集的标准血糖浓度数据以作为血糖参考标准。
[0018]优选地，数据采集单元按照每天早餐前、午餐后、下午茶及晚餐后四个时间段进行数据采集。
[0019]优选地，第一特征提取单元对第一数据集中的数据进行特征提取时，结合心电ECG信号曲线、利用第一波长的近红外光采集的PPG信号Y曲线、利用波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
曲线，对心电ECG信号、利用第一波长的近红外光采集的PPG信号Y、利用波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
的波峰、峰间距、脉搏波传导时间PWTT进行提取，然后
结合受试者的身高、体重、餐饮习惯、同步的心率、血压、标准血糖浓度、血脂的统计特性，提取特征，形成原始特征矩阵。
[0020]优选地，所述波长映射变换单元中加载有BP神经网络本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置，其特征在于，所述装置包括：数据采集单元，用于完成第一数据集的采集，第一数据集中包括利用第一波长的近红外光采集的PPG信号Y与利用波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
；同时同步采集标准血糖浓度数据，标准血糖浓度数据与第一数据集共同构成原始数据集；第一特征提取单元，用于对数据采集单元采集的第一数据集中的数据进行特征提取，形成原始特征矩阵；数据集划分单元，用于将原始数据集划分为训练集与测试集，在原始特征矩阵中，训练集对应的特征矩阵为波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
的特征矩阵F1，其相应的标准血糖浓度数据组成第一向量BG1；测试集对应的特征矩阵为第一波长的近红外光采集的PPG信号Y的特征矩阵F2，其相应的标准血糖浓度数据组成第二向量BG2；波长映射变换单元，接收测试集中的由第一波长的近红外光采集的PPG信号Y，对Y进行波长映射变换，得到波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
的估计值，将其视作波长1610nm的近红外光产生的信号；第二特征提取单元，对波长1610nm的近红外光产生的信号进行特征提取，利用提取的特征替换特征矩阵F2中的特征，输出替换后的特征矩阵F2
’
；血糖预测单元，用于接收第二特征提取单元输出的特征矩阵F2
’
，基于特征矩阵F2
’
对血糖进行预测，得到血糖预测结果值；校验单元，基于血糖预测结果值与测试集对应的标准血糖浓度数据组成的第二向量BG2，校验血糖预测的准确度。2.根据权利要求1所述的基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置，其特征在于，数据采集单元在进行数据采集前，首先确定与血糖相关的待采集指标，与血糖相关的待采集指标包括：受试者的身高、体重、餐饮习惯、同步的心率、血压、标准血糖浓度、血脂、心电ECG信号、利用第一波长的近红外光采集的PPG信号Y、利用波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
。3.根据权利要求2所述的基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置，其特征在于，第一数据集中除利用第一波长的近红外光采集的PPG信号Y与利用波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
外，还包括：受试者的身高数据、体重数据、餐饮习惯数据、同步的心率数据、血压数据、血脂数据、心电ECG信号数据。4.根据权利要求3所述的基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置，其特征在于，数据采集单元利用有创血糖检测法同步采集标准血糖浓度数据。5.根据权利要求1～4任意一项所述的基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置，其特征在于，数据采集单元按照每天早餐前、午餐后、下午茶及晚餐后四个时间段进行数据采集。6.根据权利要求3所述的基于近红外光波长变换的无创血糖预测装置，其特征在于，第一特征提取单元对第一数据集中的数据进行特征提取时，结合心电ECG信号曲线、利用第一波长的近红外光采集的PPG信号Y曲线、利用波长1610nm的近红外光采集的PPG信号Y
’
曲线，对心电ECG信号、利用第一波长的近红外光采集的PPG信号Y、利用波长1610nm...

【专利技术属性】
技术研发人员：韦怡婷，盛雨晴，刘庆，凌永权，胡铃越，陈丹妮，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：