偏稳健M回归在人体血糖浓度近红外无创检测中的应用

合集下载

无创人体血糖检测光学方法的研究现状与发展

人们极大的关注。然而到目前为止，没有与有创方法检测还
精度相当的无创方法的报道及专利的出现，尤创血糖检测
仍然是当今国际学术界研究的热点之一。
目Ｉ已发表的关于无创血糖浓度测定研究，不同的原ｊ｛『从
血糖检测也因此成为国内外学术界研究的热点。但到目前为止还没有一种无创检测仪器有足够的精度能够应用于临床。文章中介绍了研究较多的光声光谱法、拉曼光谱法、荧光法、偏振光旋光法、学相干层析成光像法，近红外光谱法等光学光谱检测方法的原理、方法、特点以及当前国内外研究现状和进展。中分析了从
高血糖、糖尿。世界各国的糖尿病患者已达到１５之多，．亿
现在我国糖尿病的发病状况同样较为严币，患者多达四千万。世界卫生组织估计，２２全世界将有３亿糖尿病据到０５年
偏振光旋光法、光学相干层析成像法、近红外光谱法、中红外光谱法等。近几年内，众多国内外学者对此展开研究，方
限制血糖浓度无创检测应用于临床的技术难点问题及未来的研究方向，指出动态光谱方法是无创血糖测量中最有应用前景方法之一。
关键词
无创检测；糖尿病；血糖浓度；光谱检测；动态光谱
文献标识码：ＡＩ：１．９４ｊｉｎ１０ —５３２１）０２４４）ＯＩ０３６／．ｓ．０００９（００１７４０ｓ

无创血糖浓度检测的可行性研究

1．引言糖尿病是一种常见的疾病，发病率高，其危害仅次于癌症，是危害人类健康的四大疾病之一。

由于糖尿病是一种终身性的疾病，到目前为止还没有能够彻底治愈的办法，所以只有通过不断加强自我检测的方法去预防。

目前糖尿病患者检测使用的方法一般都是有创的，即经过静脉采血后对血液进行检测，或用针刺指尖采血然后再用试纸进行比色测量，由于糖尿病的检测比较频繁，所以这些方法不仅给患者带来了不可避免的痛苦还消耗了大量的生化试剂。

并且随着糖尿病得病时间的延长，身体内的代谢没能得到很好地控制，还会引发身体各个器官、组织的慢性并发症，严重的话甚至威胁生命。

据报道，在美国糖尿病连同其并发症每年导致约20万人死亡，严重威胁人类健康问题。

在糖尿病成为当今世界危害人体健康的主要四大疾病之一的时候，血糖浓度无创检测的方法由于其快速、无创伤等优点，被赋予了很高的期望。

因此无创血糖检测也得到了广泛的关注度。

在无创血糖检测研究中使用较多的是近红外光谱分析方法，也就是通过对一束红外光透过人体组织或者由其反射的光谱信号进行分析，确定组织内葡萄糖的含量。

这种检测方法不需要收集样本进行血糖浓度测量便可准确的测出血糖含量,并且它还无须对人体进行任何创伤性操作,使用方便,不造成体液传染病传播,具有无痛楚、无感染危险、测量快速、无须任何化学试剂或消耗品等优点,被认为是最有发展前途的无创检测方法之一, 已引起人们极大的关注,本文将对其可行性进行研究。

2．无创血糖检测技术的相关理论2．1 近红外光谱特性及其分析技术近红外光[1]是电磁波，波长范围为700nm～2500nm。

从光源发出的近红外光照射到物体上，如果光没有穿过物体，说明分子被吸收了，那么该分子为红外活性分子，否则为非红外活性分子。

要对近红外光子发挥作用则取决于红外活性分子中的键，产生近红外吸收光谱。

近红外无创血糖浓度检测方法的本质就是在近红外光谱区葡萄糖C-H、N-H、O-H倍频信号和振动合频提供丰富的信息，根据已知样品光谱信息和葡萄糖浓度，建立一个数学模型，并使用该模型，根据样品的光谱来预测葡萄糖浓度。

近红外光谱无创血糖检测中体温变化的影响分析

ｌｉａｏｓｉｔ，ＭｏｔＣｌｓｌｔｎＷｓｄｔｏｕｅｔｅｌｈｎｅｓｔｄｃｙｔｅｃａｇｏｃｎｉｄｒｌｇｌｅｅｙｃｎｅａｏｉａｉａｕｅｃｍｐｔｈｇｔｔｉｉｕｅｂｈｅｉｒｍｕｏｓｏｉｉｎｙｎｄｈｎｎ
ｔｅｕｕｏｅｅｓｒｍｎＷｎｌｅ．ｕｅｗａｇａａｄｔｉｃｌｕｔｙｇｔｈｓ — ａｏｓｇｃｓａｕｅｅｔａａａｚｄＤｅｔｔｅｋｓｎｅｄｆｕｔｉｑａｉｉｅｐｙｉｎｌｍｓｙｏｈｉｌｎｈｆｙｎｎｆｎｈｉｏ
ｅｓｇｇｃｓｑｅｕｌｉ．ｉａｙｔｆｅｃｆｃａｐｙｉｏｃｍｅｔｅｏｅｐｅｉｉｄｕｉｌｏｅａｕｏｓｓｕｏＦｎｌ，ｅｉｌｎｅｔｌｈｓｌａｔｐｒｕｎｔｒｃｏｎｕｏｔｎｌｈｎｕｏａｕｏｇｌｅｉａｒｈｄｔｎ
ｓｈｓｏｅｈｔｅｅｎｒｌｍｅａｕｅｏ７ ℃ ，ｔｅｉｔｎｉｆｄｆｓｅｅｔｎｅｃｕｅｙ一０．ｕｈｗｄｔａ，ｎａｔｏｍａｔｐｒｔｒｆ３ｒｈｅｈｎｅｔｏｉｕｅｒｆｃａｃａｓｂｓｙｌｄ１
Ｇｌｃｓｅｓｎｇｂａ —ｎｒｒｄＳｅｔｏｃｐｕｏｅＳｎｉｙＮｅｒＩｆａｅｐｃｒｓｏｙ
ＬＩＲｏＵｎｇ，ＸＵ — ｉＫｅｘｎ
（ｔｅＫｙＬｂｒｏｅｉｏａｕｉｅｈｏｇｄＩｓｍｎ，ｉｊｎｖｒｔ，ｉｊ００２Ｃｉ）ＳｔｅａｏａｒｏＰｃｉＭｅｓｒｇＴｃｎｌｙａｔｅｔＴａｉＵｉｓｙＴｎｉ３０７，ｈａａｔｙｆｒｓｎｎｏｎｎｒｕｓｎｎｅｉａｎｎ

近红外光谱分析技术在医学中的应用研究

近红外光谱分析技术在医学中的应用研究近红外光谱分析技术是一种先进的分析技术，近年来在医学领域得到越来越广泛的应用。

利用近红外光谱分析技术，可以对人体的血液、组织、器官等进行快速、准确、无创的检测，为医学诊断、治疗等方面提供重要的支持。

一、近红外光谱分析技术的基本原理近红外光谱分析技术的基本原理是利用近红外光谱区间（780-2500nm）的电荷跃迁，通过检测样品对光的吸收和反射等特性来分析样品的成分。

这种分析方法具有无创、高效、精确、快速等优点，已被广泛应用于医学领域。

二、近红外光谱分析技术在医学中的应用1. 血液分析近红外光谱分析技术可以测量人体的血液成分，如葡萄糖、胆固醇、血红蛋白等。

这些指标可以直观反映出人体的代谢状态和健康状况，对疾病的预防、诊断和治疗有着非常重要的作用。

2. 体液分析许多疾病需要通过体液来诊断，如骨质疏松、食管癌、胃癌等。

利用近红外光谱分析技术可以通过人体的体液分析这些疾病，早期诊断可大大提高治疗效果和生命质量。

3. 组织分析组织是构成人体器官的基本单位，对人类健康起着至关重要的作用。

利用近红外光谱分析技术可以对人体的组织进行快速准确的检测，如皮肤、肌肉、眼角膜等组织的活性氧物质含量、水含量等。

4. 治疗领域除了检测分析方面，近红外光谱分析技术在治疗领域也有一定的应用，如医学中对光学治疗的认识，这种技术可以促进组织细胞的新生，用于疤痕修复、除皱、面部美容等领域。

三、近红外光谱分析技术的优点近红外光谱分析技术具有许多传统分析方法不具备的优点。

首先是非破坏性，样品不需要任何特殊处理，不影响机理上的原始特征。

其次是非侵入式，在诊断过程中不会对病人造成伤害，并且可以提供实时数据。

此外，还具有快速、准确、灵敏、高效、易操作等优点。

由于近红外光谱分析技术的优势和在医学诊断、治疗方面的应用前景巨大，它的未来发展也备受期待。

在种种应用中，它已取得了许多阶段性成功。

四、近红外光谱分析技术的挑战然而，也面对颇多挑战，如样品的质量控制、仪器的精确度、数据处理的算法等。

近红外无创伤血糖测量的组织光学基础研究

ＪｎｎＵｉｅｓｔｉａｎｖｒｉｙ，Ｇｕｎｚｏ３６１ａｇｈｕ５０２，Ｇｕｎｄｎ，Ｃｉａ；２ＳａｅＫｅａｏａｏｙｏａｇｏｇｈｎ．ｔｔｙＬｂｒｔｒｆ
ＰｅｉｏａｕｉｅｈｏｏｙａｄＩｓｕｅｔＴａｊｎｖｒｉ，ｉｎｉ３０７，ＣｉａｒｓｎＭｅｓｒｇＴｃｎｌｇｎｎｔｍｎ，ｉｉＵｉｓｙＴａｊ００２ｈｎ）ｃｉｎｒｎｎｅｔｎ
ａｄＲｅａｉｓａｃｎＴｉｓｐｔｃｎｌｔｎｇＲｅｅｒｈｉｓｕｅＯｉｓ
ＬＵＯｎ．ａ，ＸＵ．ｉＹｕｂｎＫｅｘｎ
（．ｅａｔｅｔｆｐｏｌｅｏｉＥｇｎｅｎ，Ｃｌｇｆｃｅｃｎｎｉｅｒｇ１ＤｐｒｎｔｅｔｎｅｎｉｅｒｇｏｌｅｏｉｎｅａｄＥｇｎｅｉ，ｍｏＯｅｒｉｅＳｎ
关键词：血糖浓度；无创测量；近红外光谱；组织光学
中图分类号：３８５Ｒ１．１
文献标识码：Ａ
文章编号：０７１６２０）ｌ０４０１０ — ４（０８０－２－７０４
ＡｎｉｖｓｖｅｈｏｏｏｄＧｌｏｅＳｎｉＮｏｎａｉｅＭｔｄｆｒＢｌｏｕｃｓｅｓｎｇ
罗云瀚徐可欣，
（．南大学理工学院光电工程系，广东广州５０１１暨３６２；
２天津大学精密测量技术与仪器国家重点实验室，天津３０２．０７）

近红外透射法血糖无创检测光学子系统的构建与分析

ＴｈｎｔｕｃｉｎａｎｌｓｓｏｈｐｉａｓｅｏｏＩｖｓｖｅＣｏｓｒｔｏｎｄＡａｙｉｆｔｅＯｔｃｌＳｙｔｍｆｒＮｎ－ｎａｉｅ
ＢｌｏｌｃｓｅｅｔｏｓｄｏａｎｆａｅａｓｉｓｏｅｈｄｏｄＧｕｏｅＤｔｃｉｎＢａｅｎＮｅｒＩｒｒｄＴｒｎｍｓｉｎＭｔｏ
续的数据处理和模型建立奠定基础。关键词：糖；创检测；路；光二极管；近红外血无光发中图分类号Ｒ１．８３８０文献标志码Ｄ文章编号０５ — ２（０２０－１７０２８８１２１）ｌ４ — ０．０４
ＹＡＮＧｎＪｈｎｇＹＡＮＧｉＰＸｉｇＩＺｏ ‘ ＬＥＮＧｅｇＬｎＣｈｎ — ｉ
（ｏｌｅｆＢｏｄｃｌｎｉｅｒｇ，ｈｎｑｎｎｖｒｔ，ｈｎｑｇ４０３，ＣｉａＣｌｇｉｅｏｍｅｉｇｎｅｉＣｏｇｉＵｉｓｙＣｏｇｉ０００ｈｎ）ａＥｎｇｅｉｎ
行单色光入射到某样品中，由于部分光线被吸收，透过的光强为，，则
Ａ：
』
目前，无创血糖检测的原理和方式有多种。其
中，由于近红外光对于体液和软组织的良好穿透性，近红外方法成为了血糖无创检测的理想方法之
统的光学方法大都需要利用光谱仪扫描样品光谱，获取的数据信息量大，实验设备复杂，便于实际推广。使虽但不

无创血糖监测技术的应用

除了糖尿病领域，无创血糖监测技术还有可能拓展到其他相关领域，如体育健身、健康管理等。
06
结论与展望
研究成果总结
01
无创血糖监测技术已取得显著进展，多种方法被研究和验证，包括光学、电磁、生物阻抗等。
02
这些技术在临床试验中表现出较高的准确性和可靠性，为糖尿病患者提供了新的血糖监测手段。
糖。
电阻抗谱法
利用不同频率下生物组织的阻抗特性与血糖浓度相关的原理进行
检测。
03
无创血糖监测技术应用领域
临床应用
糖尿病患者监测
为糖尿病患者提供一种无痛、便捷的血糖监测方式，有助于及时调整治疗方案。
围手术期血糖管理
在手术前后对患者进行无创血糖监测，以确保手术安全。
危重症患者监护
实时监测危重症患者的血糖水平，为医生提供及时、准确的诊疗依据。
校准问题
无创设备与有创方法之间的校准标准尚未统一，导致测量结果可能存在偏差。
解决方案
采用先进的信号处理算法，减少外部干扰；建立生理状态变化与血糖波动之间的数学模型，进行实时校正；加强设备校准，提高测量准确性。
稳定性问题
1 2
长期稳定性
无创血糖监测设备在长期使用过程中，可能因元件老化、光路偏移等原因导致测量稳定性下降。
国内研究现状
国内在无创血糖监测技术方面的研究起步较晚，但近年来也取得了不少成果，部分研究机构和企业已经推出了自己的产品。
发展趋势
未来，随着技术的不断进步和市场需求的增长，无创血糖监测技术将朝着更高精度、更便捷、更智能化的方向发展。同时，该技术还有望与其他健康监测设备集成，形成全方位的健康管理系统。
性化的血糖管理。

近红外成像技术在人体皮肤组织检测中的高效实践

近红外成像技术在人体皮肤组织检测中的高效实践随着科技的不断发展，近红外成像技术在医学领域的应用正日益广泛。

人体皮肤组织的检测对于疾病的早期诊断和治疗至关重要。

近红外成像技术作为一种无创、无辐射的检测方法，具有高分辨率和高效率的特点，因此在人体皮肤组织检测中得到了高效实践。

近红外光谱（NIR）的波长范围为700-2500纳米，与人体皮肤组织的透明窗口相吻合。

这意味着近红外成像技术可以穿透人体皮肤组织，为研究人体内部结构和组织状态提供了一种非侵入性的手段。

通过利用近红外光源对皮肤进行照射，检测和记录皮肤反射的近红外光谱，可以获取到有关组织的丰富信息。

例如，皮肤血液循环、氧分布、细胞代谢和组织结构等参数都可以通过分析近红外光谱得到。

近红外成像技术在人体皮肤组织检测中的高效实践主要表现在如下几个方面。

首先，近红外成像技术能够提供高分辨率的图像。

传统的成像技术常常受到光束散射和吸收的影响，难以获得清晰的图像。

而近红外成像技术可以利用近红外光在组织中的穿透性，通过采集反射光谱来构建高分辨率的图像。

这使得医生可以更准确地观察皮肤病变或者其他异常情况，提高了诊断的准确性和可靠性。

其次，近红外成像技术具有实时性。

由于近红外光谱可以通过纤维光学传输至光谱分析仪中进行实时处理，医生可以迅速获得皮肤组织的相关信息。

与传统的组织切片检测相比，近红外成像技术不需要等待，避免了延迟诊断的问题。

这对于疾病的早期诊断尤为重要，可以提供更好的治疗机会。

此外，近红外成像技术是一种无创、无辐射的检测方法。

对于患者来说，接受近红外成像检测不会有疼痛或过敏等不适感。

与X射线或CT扫描等传统影像学方法相比，近红外成像技术不会产生任何辐射，降低了患者在检测过程中的风险。

这也意味着近红外成像技术可以进行频繁的监测，以实现疾病的动态跟踪。

此外，近红外成像技术还可以与其他医学图像技术相结合，提高诊断的准确性和敏感性。

例如，结合近红外成像和超声成像可以实现对皮肤病变的定位和评估，促进早期治疗。

近红外光谱无创血糖测量的极限检测浓度

维普资讯
第１６卷
第５期
光学精密工程
ＯｐｉｓａｅｉｉｔｃｎｄＰｒｃｓｏｎＥｎｇｎｅｉｉｅｒｎｇ
ＶｏＩ６Ｎｏ．．１５
Ｍａｙ２８００
２００８年５月
文章编号
ａｅｒｓａｃｅｉｈＭｏｅＣａｌｅｈｄ．Ｔｈｅｒｓａｃｅｕｌｓｓｗｈｔｔｅｅｆｃｉｏｔｓｆｏｒｅｅｒｈｄｗｔｎｔｒｏｍｔｏｅｅｒｈｒｓｔｈｏｔａｈｆｅｔｖｅｐｈｏｎｒｍｄｅｍｉａｒｃｎｂｅｍｏｅｔｎ５ｒｓｌｙｅａｒｈａ０ｂｅｅｔｎｐｉａｏｕｃ — ｔｃｏｅｒｔｏｙｓｌｃｉｇｏｔｍｌｓｒｅｄｅｅｔｒｓｐａａｉｎ。ａｄｔｅｉｅｎｈｅｒｑｕｒ —
ｄｆｅｅｈｃｎｅｓｓｏｐｉｅｍｉｎｄｄｅｍｉ，ｈｅｒｅｆｃｓｏｅｅｔｏｉｔｏｕｏｓｏｃｎｔｔｏｉｆｒｎｔｔｉｋｓｅｆｅｄｒｓａｒｓｔｉｆｅｔｎｄｔｃｉｎｌｍｉｆｇｌｃｅｃｎｅａｉｎ
ＬＵＯｕ — ｎＹｎｈａ．ＣＨＥＮｅＺｈ．ＣＨＥＮｎｇｄｎ ’ Ｘｉ — ａ
（．Ｌｂｒｔｒｆｐｌｅｐｃｒｓｏｙ，Ｄｅａｔｎｆ０ｆｒｆＥｎｎｅｉｇ，１ａｏａｏｙｏＡｐｉｄＳｅｔｏｃｐｐｒｍｅｔｏ０￡Ｐ￡０ｇｉｅｒｎＣｌｅｅｆｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｎｏｌｇＳｃｅｃｎｇｎｅｉｇ，ＪｉａｉｅｓｔｏｎｎＵｎｖｒｉｙ，Ｇｕｎｚｏ１６２，Ｃｉａ：ａｇｈｕ５０３ｈｎ２ｔｔｙＬａｏａｏｙｏ．ＳａｅＫｅｂｒｔｒｆＡｐｐｉｄＯｐｔｃ，ＣａｇｈｎＩｓｉｕｅｏｔｃ，ＦｉｅＭｅｈｎｃｌｅｉｓｈｎｃｕｎｔｔｔｆＯｐｉｓｎｃａｉｓａｄＰｈｓｃ，ＣｉｅｅＡｃｄｍｙｏＳｃｅｃｓｎｙｉｓｈｎｓａｅｆｉｎｅ，Ｃｈｎｈｎ１０３ａｇｃｕ３０３，Ｃｈｎ）ｉａ

人体血糖浓度无创伤检测的必要测量条件

人体血糖浓度无创伤检测的必要测量条件
李庆波;徐可欣;汪曣
【期刊名称】《天津大学学报》
【年(卷),期】2003(036)002
【摘要】给出近红外光谱分析技术中测量精度与仪器精度和测量方法之间的传递函数,并通过葡萄糖水溶液浓度测量的基础研究进行了验证和分析.结果表明,它不仅能为光谱方法可达到的测量精度提供一种估计手段,还可以给出采用不同测量方法时实现预期测量精度所必需的仪器精度.这为血糖无创伤检测技术乃至近红外光谱分析技术的设计实现及其测量精度分析提供了理论依据.
【总页数】4页(P139-142)
【作者】李庆波;徐可欣;汪曣
【作者单位】天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,300072;天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,300072;天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,300072
【正文语种】中文
【中图分类】R318.51
【相关文献】
1.葡萄糖水溶液浓度的近红外光谱测量法--人体血糖浓度无创伤测量方法基础研究[J], 李庆波;张鲁;汪曣;胡小唐;徐可欣
2.人体血糖微创和无创伤快速检测方法 [J], 王会清;骆清铭
3.径向基函数网络在近红外人体无创伤血糖浓度检测基础研究中的应用 [J], 王宏;刘则毅;李庆波;徐可欣
4.遗传算法在近红外无创伤人体血糖浓度测量基础研究中的应用 [J], 王宏;李庆波;刘则毅;徐可欣
5.无创伤人体血糖检测系统设计 [J], 房东东;孟立凡;刘一江
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

近红外光谱无创血糖检测中有效信号提取方法的研究

５１
间上与样品相近的标准板来消除人体生理组织背景变化带来的干扰【但如果利用人体自身的某一时刻光谱作为标准１。背景，其余时刻光谱针对它校正便可解决这一难题。人体组织中血流容积随时间周期性变化这一事实，早于２Ｏ世纪３Ｏ年代初就已经用光电方法记录下来［１。以此为基础研制出的实用血氧仪也已在医学界广泛应用。不同的血流容积对应着不同的血液厚度。在血流容积随着脉搏发生变化的一个或几个周期（量级），秒内人体背景组织的物理、化学参数和血液成分含量信息几乎没有变化，而
值不高。因此，须通过某种方法，将人体皮肤、肌肉等生必
理组织背景的强干扰消除，提取出血液成分信息光谱，才能
在无创血糖检测领域取得突破。本文针对近红外无创血糖检验生理背景扣除问题进行了分析，讨论了基于血流容积变化的检测方法¨ ——血流容积９］
据。然而，国内外学者耗费大量精力在此领域研究了近２ｏ年，却依然未取得足以临床应用的成果ｌ］４。主要问题在于：近红外光谱分析依赖于定标模型，不但同个体之间或同一个体不同部位的皮肤、肌肉等组织背景存在差异，这种差异势必会对光程及光谱吸收带来影响，而且
１０３３０３
１０４００９
３０１１０８
摘
要
糖尿病严重危害人类健康，无创血糖检测是医患双方的期望。人体生理背景成分复杂、变，易各种
组织信息混杂，导致直接测量人体的近红外光谱很难真实反映血液中血糖浓度变化信息。提出血流容积差光谱相减法，即利用血流容积一直在变而人体组织背景和血液成分含量短时间不变的事实，通过相似背景扣除，有效消除人体组织背景干扰，得反映血液成分信息的有效光谱信号。获为验证方法的有效性，自行研制相关实验系统，获得系统噪声好于２Ａｕ，Ｏ并在波长ｌ２０ｎｌ５ｎ处取得信噪比为２０１的有效光谱信Ｏ００：号，阐明现有条件下血流容积差光谱相减法在近红外无创血糖检验临床应用的可行性和优势。关键词近红外光谱；无创血糖检测；血液；血流容积差光谱相减法

无创血糖检测技术的研究进展

无创血糖检测技术的研究进展随着生活水平的提高，人们越来越注重健康问题，尤其是血糖的监测。

血糖水平是体内能量代谢的重要指标，在人体正常代谢过程中，血糖浓度的变化与身体健康息息相关。

目前常见的监测方法是经皮肤进行采血，但是这种方式的不便和疼痛对患者的生活带来了一定的困扰。

为此，科学家们一直在研发无创血糖检测技术，以便更加方便快捷地监测血糖水平。

一、研究方法1.1 基于近红外光谱法的检测技术“近红外光谱法”是利用近红外光谱仪器对分子的吸收和散射光谱进行分析，进而得出样品分子、元素和离子结构的一种分析技术。

目前，科学家们利用近红外光谱法研究无创血糖检测技术取得了一定的进展。

研究结果表明，血糖水平与近红外光谱的吸收谱有着密切的关系。

科学家们通过研究不同血糖水平的人的近红外光谱图，发现了一些血糖水平的相关波长。

通过进一步分析，科学家们成功地开发了基于近红外光谱法的无创血糖检测方法。

1.2 基于光学传感器的检测技术无创血糖检测的另一项研究技术是光学传感器。

光学传感器是一种新型的生物传感器，它通过光学信号将生物分子反应转化为可视或可测电信号，并利用计算机对该信号进行分析、处理和识别。

科学家们通过研究光学传感器所涉及的各种生物反应，确定了测定无创血糖的方法。

他们利用特殊的传感器从人体皮肤表面采集数据，并通过电脑算法解析数据，得出被测者的血糖水平，从而达到无创检测血糖的目的。

1.3 基于生物合成材料的检测技术生物合成材料是指利用生物学转化合成的材料，与人体生理机能具有极高的相容性和生物适应性。

在无创血糖检测领域，生物合成材料可以与人体皮肤紧密贴合，达到舒适和精确监测的目的。

科学家们利用生物合成材料制成的无创血糖检测传感器，可以直接放置于皮肤上，通过反应监测该位置的血糖水平。

这种方法不仅方便快捷，而且可以避免很多疼痛和创伤。

二、研究进展目前，无创血糖检测技术已经取得了长足的进展，同时也面临着一些挑战和限制。

2.1 技术的稳定性和准确性无创血糖检测技术在成像速度、信噪比、灵敏度和空间分辨率等方面还需要不断提高。

血糖浓度无创监测的建模与预测

糖浓度的方法，并采用偏最小二乘法建立校正模型，对漫反射近红外光谱应用于血糖的无创检测做了基
伤样品。由于人体血糖浓度与其近红外光谱吸收
１６
睦国
设计与研发
础性的研究。
２近红外光谱分析的常用算法
近红外光谱分析常用化学计量学方法为多元校正方法，主要包括：元线性回归（Ｒ、主多ＭＬ）
ｅｘｐｅｎｎｔｅｔｒｎｅｓｕｓｈｅＦＴ —Ｎｅａ —Ｉｆａｅｐｅｔｏｍｅｅｎｄｏｉａｃｅｓｉｓｔｃｌｅｔｈｅｎｅｒ—ｎｆａｅｉｕｓ — ｒ— ｎｒｄＳｃｒｒｔｒａｐｔｃｌａｃｓｏｒｅｏｏｌｃｅｔａ —ｉｒｒｄｄｆｅｒｆｅｔｎｃｐｅｔｏｓｏｐ，ｏｏｌｔｅｓｆｎｇｒｉＡｔｔａｅｔｍｅ，ｈｅｃｌｂｒｔｏｎｍｏｄｅａｅｐｕｉｇＰＬＳｍｅｈｏｅｃａｅｓｃｒｃｙｆｖｕｎｅｒｌｉｅｔｐｓｈｅｓｍｉｔａｉａｉｌｗｓｓｔｕｓｎｔｄ
正模型采集漫反射光谱的同时抽适量的血样在分光计上标定血糖的实际值，并对校正模型计算值和实际标定进行比较，结果表明个体建模的相关性很好，相关系数达到０８１．以上，均方差小于０１２９．。２关键词：近红外光谱；无创血糖检测；ＰＳＬ；光谱预处理
中图分类号：Ｔ５文献标识码：ＡＮ２３
ｓｅｔｍ；ｐｃｒｕ
０引言
近红外光谱作为一种快速的分析方法，可以对

红外线技术在无创血糖监测与疾病诊断中的应用

红外线技术在无创血糖监测与疾病诊断中的应用
随着科技的不断进步，红外线技术已经成为现代医学领域中不可或缺的一部分。

它以其独特的优势，如非侵入性、实时性和高灵敏度等，为无创血糖监测和疾病诊断提供了新的可能性。

首先，让我们来谈谈红外线技术在无创血糖监测方面的应用。

传统的血糖检测方法需要通过针刺手指或静脉抽血来获取血液样本，这不仅给患者带来痛苦，还存在一定的感染风险。

而红外线技术则可以通过皮肤表面的红外光谱分析来监测血糖水平，无需穿刺皮肤。

这种方法不仅减轻了患者的痛苦，还提高了监测的准确性和便利性。

其次，红外线技术在疾病诊断方面也发挥着重要作用。

例如，在肿瘤诊断中，红外线成像技术可以帮助医生更准确地定位肿瘤的位置和大小，从而制定更有效的治疗方案。

此外，红外线技术还可以用于检测其他疾病，如心血管疾病、糖尿病等。

通过对患者身体的红外光谱分析，医生可以更早地发现潜在的健康问题，并采取相应的预防措施。

然而，尽管红外线技术在医学领域有着广泛的应用前景，但我们也不能忽视其中存在的问题和挑战。

首先，红外线技术的设备成本较高，这限制了其在低收入地区的普及和应用。

其次，由于红外线技术的特殊性质，其操作需要专业的技术人员进行培训和管理，这也增加了使用的难度和复杂性。

最后，红外线技术在某些情况下可能会受到环境因素的影响，如温度、湿度等，这可能会影响到监测结果的准确性。

综上所述，红外线技术在无创血糖监测和疾病诊断中具有巨大的潜力和优势。

然而，我们也需要认识到其中存在的问题和挑战，并努力寻找解决方案。

只有这样，红外线技术才能更好地服务于人类的健康事业。

近红外光谱分析在糖溶液浓度测量中的应用

近红外光谱分析在糖溶液浓度测量中的应用近红外光谱分析是一种可以准确测量物质成分的光谱技术，尤其是用于糖溶液浓度测量中，由于其高效率、直接性、可靠性等优点而备受关注。

本文介绍了近红外光谱分析在糖溶液浓度测量中的应用，从原理和技术要点等内容，探讨了其优势和存在的不足，并提出了可供参考的建议。

一、近红外光谱分析技术近红外光谱分析是一种以太阳活动谱为基础的光谱分析技术，它以可见光和紫外光为边界，检测介于700nm~2500nm波长之间的近红外光线。

近红外光谱技术可以测量物质吸收率，即检测物质的组成、浓度和性质。

近红外光谱技术的原理是，当光线照射到一个含有特定成分的物质时，几乎所有的特定光谱成分会发生衰减，而其他波长的光则会透过物质，继续前进。

按照光谱衰减的程度，可以判断出物质的成分和浓度。

二、近红外光谱在糖溶液浓度测量中的应用由于其高效率、直接性、可靠性，近红外光谱技术在各种领域得到了广泛应用。

其中，近红外光谱分析技术可以用来准确测量水溶性物质的浓度，特别是用于糖溶液浓度测量中，该技术具有快速、精确的优点。

首先，近红外光谱技术可以直接测量糖溶液的浓度，使用简单，测量结果准确可靠。

它通过检测物质吸收光谱，可以判断糖溶液的种类和浓度。

其次，近红外光谱技术测量速度快，一次可以测量多种物质浓度，可以节省大量时间，并且可以在短时间内进行大量测量。

以上内容表明，近红外光谱技术已经成为糖溶液浓度测量的理想工具，但它也有一些缺点。

最大的缺点是近红外光谱分析仪的价格昂贵，而且操作复杂，对操作人员的要求较高。

三、建议为了更好地发挥近红外光谱技术的优势，以提高糖溶液浓度测量的准确度和效率，建议以下几点：（1）首先，应根据实际要求选择符合要求的近红外光谱仪，并对实验中使用的仪器进行定期维护，以保证其测量准确性。

（2）其次，操作人员应充分了解近红外光谱技术的操作方法，以便更好地掌握技术，从而提高测量效率。

（3）最后，操作者应当及时进行校准，以保证测量结果的准确性。

血糖浓度变化的近红外光谱测量与分析

学位论文作者签名：日期：年月日
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
首先测量人体血液样品的近红外吸收光谱，分析血液的吸收特性，证实水的吸收峰，通过对水的吸光度分析计算表明血浆中水的吸收远远大于血细胞中水的吸收，血细胞在近红外倍频区无选择性吸收。其次在此基础上构建血糖模型，分析血糖浓度变化的吸收光谱表征。实验结果映证随着血糖浓度增加，葡萄糖吸收峰（1732nm、 2168nm）处吸收强度逐渐增强；水吸收峰（1452nm、1948nm）处，由于水浓度减小引起吸收强度降低。同时用统计方法对葡萄糖吸收峰和水吸收峰吸光度进行分析，映证近红外光对葡萄糖浓度的敏感性。
Abstract
With the current finger-pick technique, tight glucose monitoring is difficult, as it is painful, inconvenient and expensive. Among several optical methods, near-infrared adsorption spectroscopy has been widely explored for both in vitro and in vivo glucose measurements since the NIR region contains the overtone and combination bands of glucose absorption. It’s glucose specificity, detection location and model calibration that need to be solved because of low glucose absorption, overlapped spectrum and individual differences. In this thesis, we measured and analyzed the absorption properties of blood glucose concentration changes with near-infrared spectroscopy by experiments in vitro.

1100_1700nm近红外光谱无创血糖测量的OGTT实验研究

ln
(
I 0 (Κ) I (Κ)
)
=
2 Εi (Κ) ×li×C i
(1)
收物在对相应波长光的吸光系数; li 为光在相应吸收物中的光程长; C i 为相应吸收物的浓度。
假定组织中所含有的多种组分中的每一种对光的吸收作用均符合B eer2L am bert 定律。由该定律可知, 样品的吸光度与待测成分浓度之间具有很好的相关性, 样品成分的浓度变化会引起光谱特征吸收的变化。首先通过对光谱数据A 和样品的浓度 C 建立校正数学模型, 以后的测量中, 使用该校正数学模型, 根据未知样品的近红外光谱数据A 即可预测得到待测成分的浓度 C。
3 国家自然科学基金项目 (30170261) ; 国家十五科技攻关项目 (2001BA 706B 14)
∃ 联系人。E2m ail: kex in@ tju. edu. cn
研究的基本思路是先取得一定数量的有创血糖浓度及对应的光谱数据并建立校正集模型, 在以后的测量中即可使用校正集模型由光谱数据预测得出其血糖浓度值。因此, 模型的优劣程度直接关系到近红外无创血糖测量的精度。要建立一个好的模型, 则必须要能够取得足够多, 范围尽量广, 可靠的血糖浓度参考值。在血糖测量模型研究中, 通常采用O GT T (口服葡萄糖耐量试验) 实验来获取模型数据。但在目前的近红外无创血糖测量实验研究中, 血糖浓度预测误差一般在 1 mm o l l 以上, 远远低于临床应用的要求[3～ 5 ]。
式中: A Κ 为被测样品对特定波长光的吸光度; I0 与 I
近红外光谱主要反映含 C 2H、O 2H、N 2H 等键分别为入射光强度和透射光强度; Εi (Κ) 为第 i 种吸
基团的化合物在中红外区域基频振动的倍频及合频

基于ε-SVR的近红外无创血糖浓度回归预测研究

2. ε-支持向量机回归原理
在支持向量机回归中，输入样本 x 首先通过非线性映射φ ( x) 映射到一个高维的特征空间，然后在这
个特征空间中建立一个线性模型来估计回归函数，公式如下：
DOI: 10.12677/aam.2020.912254
2182
应用数学进展
王朱宇等
f ( x,ω ) = ω ⋅φ ( x) + b
(1)
其中， ω 为权重向量；b 为阈值。
{ } 对于给定的训练数据集 ( xi , yi ) i = 1, 2,, n ，采用 ε-不敏感损失函数，对应的支持向量机称为 ε-支
持向量机，则其约束优化问题可表示为：
∑ min ω
1 2
ω
2
n
+ C ξi
i =1
+ ξi* , i
= 1, 2,, n
s.t.
其中，
αi
,αi*
(i
=
1,
2, ,l
)
为拉格朗日乘子，
αi
,
α
* i
只有一小部分不为
0，它们对应的样本就是支持向量
(Support Vector, SV)； nSV 为支持向量的个数； K ( xi , x) 为核函数，通常采用高斯核函数：
( ) ( ) K xi , x = e −λ x−xi 2
Data_1 和 Data_2 都是测量了 68 次所得到的光谱数据，但它们分别得到了 39 和 30 个浓度。由此可见同一个浓度会有多个光谱样本与之对应，其中每个光谱样本包含 100 条光谱信号，每条光谱的维度为 150。以志愿者 1 为例，为了保证数据的均衡性，当浓度的批次数量大于等于 2 时，随机选取其中一批，使得每个浓度只有一批数据。由于血糖变化给光谱所带来的影响非常的小，为了使光谱能更好的反映血糖浓度，需要提取出手指所在位置的光谱数据和进一步处理。由于手指所在位置的光谱曲线波动性较大，与手指以外地方的光谱曲线有明显区别，故选择标准差作为评判标准，确定手指所在位置。具体步骤如下：

近红外光，无创测血糖

近红外光，无创测血糖发布时间：2022-05-27T06:29:19.559Z 来源：《世界复合医学》2022年4期作者：寇炜茹1 沙宪政2 张瀚文3 常世杰4 [导读] 糖尿病是严重危害人类健康的慢性杀手寇炜茹1 沙宪政2 张瀚文3 常世杰4中国医科大学1中国医科大学生物医学工程系4 110122摘要：糖尿病是严重危害人类健康的慢性杀手，在临床表现中，患者并无任何症状，如若不进行血糖检测很难分辨和诊断为糖尿病患者。

然而当其表现出相应的症状时一般已出现各种糖尿病慢性并发症，所以血糖的检测对预防和治疗糖尿病有着十分重要的作用。

基于此，本文将对近红外光谱技术进行介绍，并探析该技术在血糖检测中的应用。

关键词：近红外光；血糖检测；糖尿病引言近年来，人们生活水平不断改善的同时，糖尿病也表现出急速攀升的凶猛势头。

目前，市场有售的糖尿病自检设备大部分都需要进行有创采血，这种有创的测量方式在给病人带来身心痛苦的同时，也会有引发感染的可能性。

利用近红外光谱对人体进行无创血糖检测，能够实现生物体的在体非介入分析检测，并且该项技术具有检测灵敏度高、方便快捷、无耗材等优点。

一、近红外光谱的基础原理近红外光谱其穿透性更强，在分析生物组织方面更有优势。

近红外光谱的原理是遵循的朗伯-比尔定律：光在通过含有吸光物质的混合物过程中，遵循朗伯-比尔定律，也称作光的吸收定律，其表达式如下：式中，A为吸光度;为入射光强度;为透过样品后的透射光强度;为样品中待测吸光成分的摩尔吸光系数;为光程;c为样品中吸光成分的浓度。

二、近红外光谱分析技术应用于血糖检测（一）水和葡萄糖分子的近红外光谱人体血液中，水占据的比例是非常大的，因此在测量的时候会影响到其他成分的检测，所有在进行波长的选取的时候我们需要避开水的吸收峰。

人体血液中血糖的主要成分是葡萄糖，葡萄糖的分子式为，对应的在近红外光区产生吸收的主要是羟基O-H和甲基C-H，这类含氢基团的近红外吸收谱带眄如表2-1所示。