一种血脂检测方法技术

本发明专利技术公开了一种血脂检测方法，采集多人手腕的PPG信号（通过光电容积脉搏波描记法得到的信号）与同一时间的血脂值，建立以PPG信号与血脂值之间的血脂检测模型，将血脂检测模型导入计算终端设备，用户佩戴测量PPG信号的检测终端设备，令检测终端设备与计算终端设备连接实现信号传输。接实现信号传输。接实现信号传输。

【技术实现步骤摘要】
一种血脂检测方法


[0001]本专利技术涉及血脂检测
，更具体地说，是涉及一种血脂检测方法。

技术介绍

[0002]血脂检测可以反映人体的脂质水平，监控人体血脂水平能够有效预防心血管疾病的发生，高血脂是心血管疾病的主要危险因素之一，它可以导致动脉粥样硬化、冠心病、脑卒中等疾病的发病，因此，血脂检测可以帮助人们及时发现血脂异常，从而采取相应的措施进行控制和治疗，尤其是对于高血压、高血糖、肥胖、吸烟等高风险人群，更加需要定期进行血脂检测。
[0003]现有的血脂检测方法通常采用生化检测技术或血脂检测仪实现，前者是将单色器将光源发出的复色光分成单色光，令特定波长的单色光通过盛有样品溶液的比色池，光电转换器将透射光转换为电信号后送入信号处理系统进行分析，得出血脂含量，后者则是将采集的血液与试纸条中的化学试剂、酶发生生化显色反应，通过血脂仪检测试剂条反射光强度，再计算血脂含量。
[0004]这两种的血脂检测方法都为有创检测，可能会引起疼痛和不适，并存在感染风险，且操作复杂，不利于穿戴设备的使用。单独分析，生化检测技术只能够反应较短时间内的血脂状况，无法实现实时反应，血脂结果具有后置性。血脂检测仪则由于是通过显色反应实现，存在较多的影响因素，如易受到试纸条显色均匀程度、基底反射和光散射等因素的影响，误差较大，且显色反应耗时较久，无法实现实时反应，同时由于血脂检测仪的使用设备因包括光源、光强检测器及光路仪的诸多部件，导致设备难以小型化、微型化。

技术实现思路

[0005]为了解决现有血脂检测技术无法实现无创检测与实时信息反馈的问题，本专利技术提供一种血脂检测方法。
[0006]本专利技术技术方案如下所述：
[0007]一种血脂检测方法，采集多人手腕的PPG信号(通过光电容积脉搏波描记法得到的信号)与同一时间的血脂值，建立以PPG信号与血脂值之间的血脂检测模型，将血脂检测模型导入计算终端设备，用户佩戴测量PPG信号的检测终端设备，令检测终端设备与计算终端设备连接实现信号传输。
[0008]上述的一种血脂检测方法，血脂值包括总胆固醇含量、甘油三酯含量、高密度脂蛋白含量及低密度脂蛋白含量。
[0009]进一步的，建立血脂检测模型过程中，抽取采集的血脂值中的特征空间范围数据，分别将特征空间范围数据归入不同的功能子集中。
[0010]具体的说，通过有创血脂检测，得到多人的大量的血脂数据，分别抽取胆固醇数据覆盖2.0mmol/L
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5.98mmol/L范围内的总胆固醇含量数据、胆固醇数据覆盖
[0011]1.0mmol/L
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10.0mmol/L范围内的甘油三酯含量数据、胆固醇数据覆盖
[0012]0.39mmol/L
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3.0mmol/L范围内的高密度脂蛋白含量数据、胆固醇数据覆盖0.0mmol/L
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4.12mmol/L范围内的低密度脂蛋白含量数据。然后以上述数据为基础，分别进行数据抽样，分别抽取60％的数据归入训练子集中，作为建立血脂检测模型训练的所用数据，抽取20％的数据归入测试子集中，作为测试血脂检测模型的所用数据，抽取20％的数据归入验证子集中，作为验证血脂检测模型的所用数据。
[0013]上述的一种血脂检测方法，检测终端设备采集的人体PPG信号包括白光PPG信号与红外光PPG信号，白光PPG信号与红外光PPG信号均进行小波变换实现信号去噪处理后，分别提取各自的时域信号特征。
[0014]时域信号特征包括脉搏波幅度、重播波幅度、脉搏波面积、主波峰上升斜率、重播波下降斜率、主峰与重播波峰间距等。
[0015]上述的一种血脂检测方法，建立血脂检测模型时，以PPG信号中提取的时域信号特征与对应的血脂值作为输入数据，搭建神经网络，获取神经网络中的最优权重，得到血脂检测模型。
[0016]进一步的，时域信号特征与对应的血脂值经过K
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Means聚类算法(K
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均值聚类算法)求得基函数中心，时域信号特征与对应的血脂值经过减聚类算法求得隐藏节点数，将基函数中心与隐藏层节点中心输入RBF神经网络计算，并判断RBF神经网络(径向基函数神经网络)的输出值是否满足预设精度，得出RBF神经网络中从隐藏层到输出层的最优权重，形成血脂检测模型。
[0017]再进一步的，RBF神经网络的搭建基于粒子群优化算法(Paricle Swarm Optimization，简称PSO)，设置粒子群优化算法的适应度，并建立适应度与是否满足预设精度之间的反馈，不断更新个体与全局极值，经过多次迭代后，得出的全局极值即为RBF神经网络中的最优权重。
[0018]更进一步的，K
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Means聚类算法确定基函数中心个数，通过计算密度函数来迭代基函数中心，再减聚类算法求得各个隐藏层的输出值，结合期望输出血脂值矩阵，就可求得隐藏层到输出层的权重。
[0019]上述的一种血脂检测方法，检测终端设备包括：
[0020]光信号模块，光信号模块向人体照射白光与红外光，并接收人体返回的光电信号；
[0021]模数转换模块，将接收的光电信号类型自模拟信号转换为数字信号；
[0022]中央运算模块，接收模数转换模块传输的光电信号，并提取信号特征值；
[0023]传输模块，将中央运算模块计算得出的信号特征值传输值计算终端设备；
[0024]存储模块，计算终端设备发送的计算血脂数值经传输模块接受后存储于存储模块中。
[0025]根据对血液的光谱分析，总胆固醇在2200nm红外光上有较高的吸收率，甘油三脂在420nm附近有较高的吸收率，高密度脂蛋白与低密度脂蛋白则在400
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760nm的光谱上有较高吸收率，故而为了令获得的光电信号能够更为准确地包含总胆固醇、甘油三脂、高密度脂蛋白及低密度脂蛋白的所有信息，本专利技术采用白光结合2200nm红外光作为获取用于计算人体血脂的光电信号源。
[0026]中央运算模块得出的信号特征值即为PPG信号的时域信号特征。
[0027]进一步的，传输模块为蓝牙模块，检测终端设备为智能腕部设备，计算终端设备为
智能手机，智能腕部设备通过蓝牙模块将测得的PPG信号中的时域信号特征实时或间隔若干时间发送至智能手机，智能手机中设置的智能应用(APP)加载有血脂检测模型，智能应用将接收的时域信号特征输入血脂检测模型中，经运算获得各项血脂指标数值并进行检测准确度的评估，并将血脂指标数值通过蓝牙模块回传至检测终端设备存于在存储模块中。
[0028]根据上述方案的本专利技术，其有益效果在于，
[0029]1.本专利技术通过采集人体白光PPG信号与红外光PPG信号检测人体血脂情况，实现无创的、更为准确地反馈人体血脂的真实情况。
[0030]2.本专利技术并以大数据实现的大量的PPG信号与有创血脂数据获取，建立RBF神经网络，通过K
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Means聚类算法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种血脂检测方法，其特征在于，采集多人手腕的PPG信号(通过光电容积脉搏波描记法得到的信号)与同一时间的血脂值，建立以PPG信号与血脂值之间的血脂检测模型，将血脂检测模型导入计算终端设备，用户佩戴测量PPG信号的检测终端设备，令检测终端设备与计算终端设备连接实现信号传输。2.根据权利要求1中所述的一种血脂检测方法，其特征在于，血脂值包括总胆固醇含量、甘油三酯含量、高密度脂蛋白含量及低密度脂蛋白含量。3.根据权利要求2中所述的一种血脂检测方法，其特征在于，建立血脂检测模型过程中，抽取采集的血脂值中的特征空间范围数据，分别将特征空间范围数据归入不同的功能子集中。4.根据权利要求1中所述的一种血脂检测方法，其特征在于，检测终端设备采集的人体PPG信号包括白光PPG信号与红外光PPG信号，白光PPG信号与红外光PPG信号均进行小波变换实现信号去噪处理后，分别提取各自的时域信号特征。5.根据权利要求1中所述的一种血脂检测方法，其特征在于，建立血脂检测模型时，以PPG信号中提取的时域信号特征与对应的血脂值作为输入数据，搭建神经网络，获取神经网络中的最优权重，得到血脂检测模型。6.根据权利要求5中所述的一种血脂检测方法，其特征在于，时域信号特征与对应的血脂值经过K
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Means聚类算法(K
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均值聚类算法)求得基函数中心，时域信号特征与对应的血脂值经过减聚类算法求得隐藏节点数，将基函数中心与隐藏层节点中心输入RBF神经网络计算，并判断RBF神经网络(径向基函数神经网络)的输出值是否满足预设精度，得出RBF神经网络中从隐藏层到输出层的最优权重，形成血脂检测模型。7...

【专利技术属性】
技术研发人员：李久朝，丁辉，
申请(专利权)人：深圳市维亿魄科技有限公司，
类型：发明
国别省市：