血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法及系统，包括以下步骤：对活体或离体测量所得血糖拉曼光谱数据进行预处理；从预处理后的所述血糖拉曼光谱数据中，量化提取血液中葡萄糖拉曼光谱特征信息；根据所获葡萄糖拉曼光谱特征信息，预测血液中葡萄糖含量。本发明专利技术根据光谱信号与背景噪声间特征差异，准确提取葡萄糖特征峰物理参量；建立混合深度学习模型，有效识别不同个体光谱检测结果具有的共同特征，精确预测体内血糖真实含量。这有望形成一种更准确和普适的血糖拉曼光谱数据分析方法体系。光谱数据分析方法体系。光谱数据分析方法体系。

【技术实现步骤摘要】
血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法及系统


[0001]本专利技术属于拉曼光谱数据分析以及血液中葡萄糖(血糖)拉曼光谱检测
，具体涉及血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法及系统。

技术介绍

[0002]糖尿病是以糖代谢紊乱为主要特征的综合病症。糖尿病是一种终身性渐进性的慢性疾病，不可治愈。血糖监测结果有助于掌握糖尿病患者糖代谢紊乱程度，及时了解血糖水平和波动规律，用于制定合理的降糖方案，指导调整治疗方案，降低并发症发生风险，提高患者生活质量与治疗依从性。传统静脉或手指尖采血检测血糖方法是有创操作，会导致疼痛、感染与心理负担等负面因素，严重影响了患者生活质量及自我监测积极性。
[0003]光学血糖检测技术因检测便捷、蕴含信息丰富、能够真正实现无创、无痛等特点，已成为国内外科技与产业研究热点。相比于红外偏振测量、光学相干断层成像、近/中红外吸收光谱、光声光谱等光学技术，拉曼光谱分析技术可在分子水平研究物质分子结构和生化组成信息，在无创血糖检测技术及其应用领域具有独特优势，即，具有独特的“分子指纹”识别能力，特别适合于含本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：对活体或离体测量所得血糖拉曼光谱数据进行预处理；从预处理后的所述血糖拉曼光谱数据中，量化提取血液中葡萄糖拉曼光谱特征信息；根据所获葡萄糖拉曼光谱特征信息，预测血液中葡萄糖含量。2.根据权利要求1所述的血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法，其特征在于，对活体或离体测量所得血糖拉曼光谱数据进行预处理的方法包括：对所述血糖拉曼光谱数据选择性进行拉曼光谱波长插值；对所述血糖拉曼光谱数据的光谱范围进行剪切；消除所述血糖拉曼光谱数据的荧光背景、宇宙射线，以及其他由于仪器和环境引起的噪声干扰。3.根据权利要求1所述的血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法，其特征在于，从预处理后的所述血糖拉曼光谱数据中，量化提取血液中葡萄糖拉曼光谱特征信息的方法包括：对预处理后的所述血糖拉曼光谱数据进行平滑、归一化处理和均值中心化，识别、提取血糖拉曼光谱特征信息。4.根据权利要求1所述的血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法，其特征在于，根据所获葡萄糖拉曼光谱特征信息，预测血液中葡萄糖含量的方法包括：将所述血糖拉曼光谱特征信息切割成用于不同目标的数据集，并选择性的对数据集进行数据扩充；构建血糖拉曼光谱模型识别拉曼光谱特征数据；利用所述数据集对所述血糖拉曼光谱模型进行训练；利用通过训练的所述血糖拉曼光谱模型提取血糖拉曼光谱共性量化信息，预测体内葡萄糖含量。5.根据权利要求4所述的血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法，其特征在于，所述血糖拉曼光谱模型采用卷积神经网络、反馈人工神经网络或支持向量回归机进行构建。6.根据权利要求5所述的血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法，其特征在于，采用卷积神经网络构建所述血糖拉曼光谱模型的方法包括：将血糖拉曼光谱数据进行张量的转化，将二维的血糖拉曼光谱数据信息转化为被卷积神经网络识别的三维数据，归一化后再进...

【专利技术属性】
技术研发人员：王爽，王裕，黄小军，邵凯舰，
申请(专利权)人：西北大学，
类型：发明
国别省市：