智能无损伤血糖检测系统的研究
发布时间：2021-01-26 18:41
随着生活水平的提高,偏爱高热量食物、久坐不动和不规律的作息等城市化的生活习惯致使Ⅱ型糖尿病患者越来越多,这极大的危害了国民健康。依靠现有的医疗手段,糖尿病无法被根治,只能从一定程度上去控制和缓解,所以对糖尿病患者来说,每日需要进行多次的血糖测量。传统的有创和微创检测方法不但会给使用者带来心理负担和生理痛苦,频繁采血也会增加感染的机率,因此研制一套无损伤血糖检测系统就显得尤为重要。本文基于近红外光谱分析理论,利用极限学习机算法建立了光电容积脉搏波和血糖浓度之间的校正模型。研究内容主要由以下几个部分组成:1.搭建了光电容积脉搏波的硬件采集系统。整个采集系统分为前端采集模块、信号调理模块和A/D转换模块,分别完成信号采集、信号滤波放大和模数转换的功能。2.对采集到的光电容积脉搏波信号进行滤波降噪处理。由于脉搏波是十分微弱的生理信号,在采集过程中极易受到噪声干扰,本文采用改进的小波变换方法对含噪声的脉搏波信号进行了降噪处理,有效去除了工频干扰、肌电干扰和基线漂移等噪声,并利用阈值法、动态变异系数法和自相关函数法识别了脉搏波中存在的干扰段,提高了信号质量。3.无损伤血糖检测模型的建立。本文通过分...
【文章来源】： 张秉玺 兰州理工大学
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究意义
1.2 血糖检测方法
1.2.1 有创检测
1.2.2 微创检测
1.2.3 无损伤检测
1.3 国内外研究现状
1.4 本文主要研究内容与结构
第2章 无损伤血糖检测系统的理论基础
2.1 光电容积脉搏波的理论基础
2.1.1 脉搏波的形成
2.1.2 光电容积脉搏波
2.1.3 PPG信号的生理基础和诊断意义
2.1.4 PPG信号的的特点
2.1.5 PPG的采集方式和采集部位
2.1.6 检测波长的选取
2.2 朗伯比尔定律
2.3 信号处理的方法
2.3.1 小波变换
2.3.2 多分辨率分析
2.3.3 马拉特算法
2.4 本章小结
第三章 PPG信号的采集与处理
3.1 采集系统总体设计
3.1.1 PPG信号前端采集模块
3.1.2 信号调理模块
3.1.3 A/D转换模块
3.2 PPG信号采集存在的干扰
3.3 小波阈值去噪
3.3.1 小波变化的原理
3.3.2 小波函数选择
3.3.3 尺度的选择
3.3.4 阈值函数
3.3.5 阈值的确定
3.3.6 PPG信号的去噪分析
3.4 脉搏波干扰段识别
3.5 本章小结
第四章 校正模型的建立及实验验证
4.1 PPG信号的特征选择
4.2 算法选择
4.2.1 多元线性回归
4.2.2 偏最小二乘回归
4.2.3 支持向量回归
4.2.4 极限学习机
4.3 实验验证
4.3.1 实验所需器材
4.3.2 实验步骤
4.4 校正模型评判
4.4.1 相关系数R
4.4.2 预测偏差
4.4.3 克拉克网格误差
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
总结与展望
总结
展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录
【参考文献】：
期刊论文
[1]受运动伪影干扰PPG序列的优质信号提取算法[J]. 孙斌,王成超,陈建飞,张永芳,陈小惠. 仪器仪表学报. 2018(09)
[2]基于液体旋光效应的葡萄糖浓度测量[J]. 黄贞,梁恩恩,林雪桂,黄明俊,曾志明,钟惠婵. 激光与光电子学进展. 2017(06)
[3]基于可调谐脉冲激发的血糖浓度光声无损检测研究[J]. 任重,刘国栋,黄振. 中国激光. 2016(02)
[4]我国慢性病预防与控制发展历程[J]. 刘晓娜,张华,赵根明,徐望红. 公共卫生与预防医学. 2015(02)
[5]脉搏波形态特征与血压相关性的研究[J]. 刘沛,庞宇,吴宝明,王普领,马勋. 生命科学仪器. 2015(01)
[6]基于光电容积脉搏波的无创血糖测量研究[J]. 刘光达,蔡靖,孙茂林,宋千里,刘梦婉,王庆吉. 吉林大学学报(信息科学版). 2015(01)
[7]基于光电传感器的脉搏信号采集电路优化设计[J]. 龚中良,李曜. 电子器件. 2014(04)
[8]基于小波变换的脉搏波信号高频噪声与呼吸基线的同时消除[J]. 韩庆阳,李丙玉,王晓东. 北京生物医学工程. 2014(03)
[9]一种光电反射式脉搏血氧监测方法[J]. 刘广伟,毛陆虹,谢生,孟庆斌,张庆荣. 光电子.激光. 2014(03)
[10]光电容积脉搏波临床应用研究进展[J]. 张列亮,朱娟,徐磊. 临床麻醉学杂志. 2013(11)
博士论文
[1]动态脉搏信号检测与脉率变异性实时分析方法研究[D]. 丑永新.兰州理工大学 2015
[2]动态光谱法血液成分无创检测若干关键技术研究[D]. 王慧泉.天津大学 2014
硕士论文
[1]无创血糖检测系统的研究与设计[D]. 吕亚帅.南京邮电大学 2019
[2]脉搏波信号检测及数据处理方法研究[D]. 成恳.西安理工大学 2018
[3]人眼房水葡萄糖浓度的近红外光谱分析技术研究[D]. 陈玥洋.南京理工大学 2017
[4]基于PPG的无创血糖检测系统模型与算法研究[D]. 马爽.中国科学院研究生院(沈阳计算技术研究所) 2016
[5]无创血糖检测及其实验研究[D]. 董健.江西科技师范大学 2014
[6]数据驱动的血糖预测方法及其应用[D]. 吴向伟.北京化工大学 2013
[7]基于视频的道口障碍物检测算法的设计与实现[D]. 李生金.中国科学院研究生院（沈阳计算技术研究所） 2012
[8]基于光电容积脉搏波的人体生理指数检测算法研究与实现[D]. 李学波.东北大学 2011
[9]心电脉搏信号同步采集分析系统的研究[D]. 柴龙.兰州理工大学 2008
[10]近红外血糖无创检测校正模型研究[D]. 刘创.西北工业大学 2006
本文编号：3001626
【文章来源】： 张秉玺 兰州理工大学
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
1.1 课题的研究意义
1.2 血糖检测方法
1.2.1 有创检测
1.2.2 微创检测
1.2.3 无损伤检测
1.3 国内外研究现状
1.4 本文主要研究内容与结构
第2章 无损伤血糖检测系统的理论基础
2.1 光电容积脉搏波的理论基础
2.1.1 脉搏波的形成
2.1.2 光电容积脉搏波
2.1.3 PPG信号的生理基础和诊断意义
2.1.4 PPG信号的的特点
2.1.5 PPG的采集方式和采集部位
2.1.6 检测波长的选取
2.2 朗伯比尔定律
2.3 信号处理的方法
2.3.1 小波变换
2.3.2 多分辨率分析
2.3.3 马拉特算法
2.4 本章小结
第三章 PPG信号的采集与处理
3.1 采集系统总体设计
3.1.1 PPG信号前端采集模块
3.1.2 信号调理模块
3.1.3 A/D转换模块
3.2 PPG信号采集存在的干扰
3.3 小波阈值去噪
3.3.1 小波变化的原理
3.3.2 小波函数选择
3.3.3 尺度的选择
3.3.4 阈值函数
3.3.5 阈值的确定
3.3.6 PPG信号的去噪分析
3.4 脉搏波干扰段识别
3.5 本章小结
第四章 校正模型的建立及实验验证
4.1 PPG信号的特征选择
4.2 算法选择
4.2.1 多元线性回归
4.2.2 偏最小二乘回归
4.2.3 支持向量回归
4.2.4 极限学习机
4.3 实验验证
4.3.1 实验所需器材
4.3.2 实验步骤
4.4 校正模型评判
4.4.1 相关系数R
4.4.2 预测偏差
4.4.3 克拉克网格误差
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
总结与展望
总结
展望
参考文献
致谢
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录
【参考文献】：
期刊论文
[1]受运动伪影干扰PPG序列的优质信号提取算法[J]. 孙斌,王成超,陈建飞,张永芳,陈小惠. 仪器仪表学报. 2018(09)
[2]基于液体旋光效应的葡萄糖浓度测量[J]. 黄贞,梁恩恩,林雪桂,黄明俊,曾志明,钟惠婵. 激光与光电子学进展. 2017(06)
[3]基于可调谐脉冲激发的血糖浓度光声无损检测研究[J]. 任重,刘国栋,黄振. 中国激光. 2016(02)
[4]我国慢性病预防与控制发展历程[J]. 刘晓娜,张华,赵根明,徐望红. 公共卫生与预防医学. 2015(02)
[5]脉搏波形态特征与血压相关性的研究[J]. 刘沛,庞宇,吴宝明,王普领,马勋. 生命科学仪器. 2015(01)
[6]基于光电容积脉搏波的无创血糖测量研究[J]. 刘光达,蔡靖,孙茂林,宋千里,刘梦婉,王庆吉. 吉林大学学报(信息科学版). 2015(01)
[7]基于光电传感器的脉搏信号采集电路优化设计[J]. 龚中良,李曜. 电子器件. 2014(04)
[8]基于小波变换的脉搏波信号高频噪声与呼吸基线的同时消除[J]. 韩庆阳,李丙玉,王晓东. 北京生物医学工程. 2014(03)
[9]一种光电反射式脉搏血氧监测方法[J]. 刘广伟,毛陆虹,谢生,孟庆斌,张庆荣. 光电子.激光. 2014(03)
[10]光电容积脉搏波临床应用研究进展[J]. 张列亮,朱娟,徐磊. 临床麻醉学杂志. 2013(11)
博士论文
[1]动态脉搏信号检测与脉率变异性实时分析方法研究[D]. 丑永新.兰州理工大学 2015
[2]动态光谱法血液成分无创检测若干关键技术研究[D]. 王慧泉.天津大学 2014
硕士论文
[1]无创血糖检测系统的研究与设计[D]. 吕亚帅.南京邮电大学 2019
[2]脉搏波信号检测及数据处理方法研究[D]. 成恳.西安理工大学 2018
[3]人眼房水葡萄糖浓度的近红外光谱分析技术研究[D]. 陈玥洋.南京理工大学 2017
[4]基于PPG的无创血糖检测系统模型与算法研究[D]. 马爽.中国科学院研究生院(沈阳计算技术研究所) 2016
[5]无创血糖检测及其实验研究[D]. 董健.江西科技师范大学 2014
[6]数据驱动的血糖预测方法及其应用[D]. 吴向伟.北京化工大学 2013
[7]基于视频的道口障碍物检测算法的设计与实现[D]. 李生金.中国科学院研究生院（沈阳计算技术研究所） 2012
[8]基于光电容积脉搏波的人体生理指数检测算法研究与实现[D]. 李学波.东北大学 2011
[9]心电脉搏信号同步采集分析系统的研究[D]. 柴龙.兰州理工大学 2008
[10]近红外血糖无创检测校正模型研究[D]. 刘创.西北工业大学 2006
本文编号：3001626
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/3001626.html
