【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及生理信号检测领域，具体涉及一种基于时-谱-空多参数融合的光学无创式血糖浓度检测的方法。
技术介绍
1、糖尿病是一种会导致死亡的非传染性代谢疾病，已经成为世界上继心脑血管病、肿瘤之后的第三位严重威胁人类健康的疾病。对血糖浓度频繁规律的检测并以此作为依据进行药物治疗是预防和治疗糖尿病及并发症的有效手段。光学无创检测技术以其快速、无创伤、信息多维化等特点，作为获取活体组织光学参数信息的一种方式，成为了目前无创血糖测量的研究热点。然而，血糖在人体组织的血液成分以及体液中含量很低，人体组织中多种成分的光谱响应也会与葡萄糖的特征峰有重叠，因此测量由血糖浓度变化引起的光学信息变化也相对微弱。另外，测量过程中人体生理背景信息的变动，如新陈代谢、情绪、血压、体温的波动以及出汗和健康状况等个体差异尚不能明确解释或精确定量其对血糖浓度测量的干扰。这些因素导致现有光学无创方法检测血糖浓度的信噪比低，提高血糖浓度的检测精度一直是光学无创血糖测量系统尚未攻克的焦点研究课题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决目前光学无创方法在血糖检测方面所面临的检测精度不高，信噪比低的问题，本专利技术提出一种基于时-谱-空多参数融合的光学无创式血糖浓度检测的方法。该方法基于时域，谱域以及空域三个维度的生理参数信息作为血糖模型的输入信号，结合深度学习算法搭建无创血糖通用模型。本专利技术拓展了不同维度的生理参数信息作为血糖模型的输入信号，其信息相互补充，结合深度学习算法建立了非自适应性的无创血糖浓度检测模
2、一种基于时-谱-空多参数融合的光学无创式血糖浓度检测的方法，包括如下步骤：
3、步骤1、同步采集受试者具有脉搏跳动部位的皮肤组织的视频以及相应的漫反射光谱，并以有创手指采血的方式获得血糖的浓度值作为真值；
4、步骤2、对步骤1采集到的皮肤组织的视频进行图像处理，得到ippg信号；
5、1)、针对采集的受试者皮肤组织视频的第一帧图像，以矩形矩阵选取[a1,b1]含有皮肤组织图像的任意像素点区域作为ippg信号提取的感兴趣区域；其中，a1为高度，b1为宽度，a1和b1小于ccd相机采集的图像尺寸；
6、2)、计算所述感兴趣区域的像素均值，得到原始ippg信号；
7、3)、对所述原始ippg信号进行rgb颜色通道分离以及采用去除非生理参数干扰的预处理算法，随后提取出g通道的ippg信号；
8、4)、将所述预处理后的g通道的ippg信号作为血糖的时域信号；
9、步骤3、对步骤1采集到的皮肤组织漫反射光谱进行处理，得到人体皮肤组织的的漫反射光谱；
10、1)、采集受试者皮肤组织的漫反射光谱，将多个漫反射光谱数据求均值得到人体组织的平均漫反射光谱。
11、2)、将所述平均漫反射光谱作为血糖的谱域信号；
12、步骤4、对步骤1采集到的皮肤组织视频进行图像处理，得到单帧图像。选择单帧图像的任一帧，得到图像空间维度特征。
13、1)、针对单帧图像的任一帧，选择含有皮肤组织图像的区域，以矩形矩阵选取[a2,b2]的任意像素点位置作为图像空间维度特征提取的感兴趣区域；其中，a2为高度，b2为宽度，a2和b2小于ccd相机采集的图像尺寸(a2和b2可以与a1和b1相同)；
14、2)、利用降噪自编码算法提取感兴趣区域图像的的空间维度特征；
15、3)、对所述空间维度特征进行处理，进行冗余特征的去除，得到和血糖浓度相关的空间维度特征作为血糖的空域信号；
16、步骤5、重复步骤1，2，3和4，对不同的受试者进行多次时域，谱域，空域信号的采集，以及血糖值的采集，得到多个受试者的g通道的ippg信号作为血糖的时域信号，漫反射光谱作为血糖的谱域信号以及空间维度特征作为血糖的空域信号以及有创血糖值作为真值；
17、步骤6、将步骤5得到的时-谱-空信号以及有创血糖参考值作为数据集。将数据集划分为训练集和测试集，采用深度学习算法在训练集上训练出通用的血糖浓度预测模型，再将测试集输入到通用血糖浓度预测模型中，得到测试集中每一位受试者的预测血糖浓度值。
18、有益效果
19、1、本专利技术一种基于时-谱-空多参数融合的光学无创式血糖浓度检测的方法，是基于多参数融合的光学无创式血糖浓度测量方法，能有效改善血糖浓度检测精度信噪比低下的问题。
20、2、本专利技术适用于人体不同部位的时-谱-空多参数信号的获取以及多参数特征的融合。
21、3、本专利技术利用非接触的光学检测方式无创伤、准确、便捷的实现不同受试者的通用血糖浓度检测模型的建立，其结果可以作为辅助医生作为专业判断的依据。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于时-谱-空多参数融合的光学无创式血糖浓度检测的方法，其特征在于：包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于时-谱-空多参数融合的光学无创式血...
【专利技术属性】
技术研发人员：董立泉，徐歌，孔令琴，赵跃进，刘明，惠梅，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。