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近红外无创血糖检测有效光谱信号提取关键技术研究

发布时间:2020-11-04 10:56
   糖尿病是一种由于胰岛素分泌缺陷或其生物学作用障碍引起的以高血糖为特征,伴有能量代谢障碍的疾病。糖尿病并发症累及全身各器官并伴随病变,可导致残疾和死亡,严重影响患者的生命和生活质量。血糖浓度是糖尿病诊断和治疗所依据的重要指标,所以血糖浓度检测是糖尿病治疗过程中必不可少的关键步骤之一。目前医学上通常通过静脉抽血或指尖采血,用酶催化法来进行血糖检测,这种方法不能实现连续实时的血糖浓度检测,并且会给糖尿病患者增加精神上的痛苦和经济上的负担。因此,对无创血糖检测相关技术进行研究具有重要的意义。近红外无创血糖检测方法是无创血糖检测领域研究的热点之一。近红外光可以穿透皮肤且血糖浓度与其近红外吸收光谱有很好的相关性,但是血糖浓度信号微弱、近红外光谱数据维数大,增加了近红外无创血糖检测的难度。本文针对近红外无创血糖检测方法的相关技术难点进行探讨,旨在:针对噪声干扰造成血糖浓度预测模型精度低的问题,探索一种自适应信号去噪方法;针对血糖近红外全光谱数据建模预测精度较差的问题,研究一种有效的光谱变量选择方法;针对光谱数据存在非线性相关性造成模型建立复杂的问题,探索一种有效的光谱变量特征提取方法。基于以上目的,本文的研究工作主要包括以下几个部分:针对近红外无创血糖检测过程中光谱数据存在噪声干扰,影响建立血糖浓度预测模型精度的问题,提出一种基于自适应噪声的总体集合经验模态分解(CEEMDAN)和离散弗雷歇距离评价准则的近红外光谱信号去噪方法。概述了近红外光谱检测相关理论,结合CEEMDAN和离散弗雷歇距离理论,根据近红外光谱信号分解后获得的多个本征模态函数分量(IMF)中噪声和信号的频率差异,实现噪声和信号的自适应分离;利用离散弗雷歇距离评价准则对IMF进行分类,确定干扰噪声和有用信号各自主导的IMF;最后将有用信号主导的IMF求和,重构出近红外光谱信号,减轻与葡萄糖浓度信息无关的噪声干扰的影响。实验结果表明:该方法运用到不同葡萄糖浓度离体溶液近红外光谱实验中,去噪后综合评价指标值最大提高了0.1;运用到不同浓度葡萄糖2%Intralipid仿体溶液近红外光谱实验中,去噪后综合评价指标值最大提高了0.09,本文所提出的方法与传统光谱去噪方法相比,重构信号的结果精度更高,滤波性能更稳定,实现了信号与噪声的有效分离,具有良好的自适应性。针对某些光谱波段与血糖浓度信息缺乏相关性,导致全光谱数据建模预测精度低的问题,提出一种基于排列熵的近红外光谱变量选择方法。通过分析光谱变量选择的物理基础和必要性,提出用滑动窗口分割去噪后的近红外全光谱数据,计算每个光谱波长区间的排列熵,以排列熵值作为特征参数进行光谱变量选择。实验结果表明,将新方法应用于不同葡萄糖浓度离体溶液和不同葡萄糖浓度的2%Intralipid仿体溶液,与传统光谱变量选择方法对比,新方法选择出的光谱变量分别缩减到全光谱变量的13.9%和14.7%,远远小于全谱1867个波长数据。对于离体溶液,SVR建模后相关系数最大提高10.1%,预测均方根误差最大降低13.7%,PLSR建模后相关系数最大提高18.5%,预测均方根误差最大降低4.2%;对于仿体溶液,SVR建模后相关系数最大提高13.4%,预测均方根误差最大降低12.4%,PLSR建模后相关系数最大提高14.3%,预测均方根误差最大降低10.8%,说明所提出的方法可以选择出与葡萄糖浓度信息相关的光谱变量,减少无关光谱变量对模型预测能力的影响,有效改善全光谱数据建模预测精度低的问题。针对近红外无创血糖浓度检测中光谱数据存在非线性相关的问题,提出一种基于最大信息系数(MIC)的主成分分析光谱变量特征提取方法。通过分析传统主成分分析方法的理论模型,并根据近红外光谱数据的特点,引入最大信息系数概念,对光谱数据的非线性相关进行度量。新方法首先结合传统主成分分析模型和MIC相关理论,对近红外光谱数据进行标准化处理,计算变量之间的最大信息系数;然后通过MIC矩阵计算其特征值和特征向量,采用阈值法选择主成分,对近红外光谱变量进行特征提取。实验结果表明,该方法运用到不同葡萄糖浓度离体溶液近红外光谱实验中,PSO-SVR建模后相关系数最大提高10.8%,预测均方根误差最大降低15.1%;运用到不同葡萄糖浓度2%Intralipid仿体溶液近红外光谱实验中,PSO-SVR建模后相关系数最大提高9.4%,预测均方根误差最大降低17%。说明新方法所提取的主成分可以有效反映葡萄糖光谱信息,降低了模型的复杂程度,改善了模型的预测能力。
【学位单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2019
【中图分类】:R446.1;O657.33
【部分图文】:

分布图,糖尿病患者,全球


据国际糖尿病组织(International Diabetes Federation, IDF)发布的调查止至 2017 年,全球大概有 4.249 亿糖尿病患者,估计到 2045 年将 亿,图 1-1 是 IDF 统计的全球糖尿病患者分布图。根据 2017 年的数据尿病患者人数位居世界首位,约 1.144 亿人,另外还有 4.86 千万人]。

口腔感染,神经损伤,糖尿病,心血管病变


2-口腔感染,3-心,6-神经损伤,7-糖尿病ations (1-eye disease, 2-oncy complications, 6-nerv现上没有任何明显症。血糖浓度是糖尿病诊分辨并确诊糖尿病。重要的作用。目前还没有彻底降低体血糖浓度会随着饮要是通过对血糖进行食、保持健康的生活葡萄糖浓度检测对糖的检测方法通常是在

血糖仪,拜耳,常规,结果误差


供的有创血糖检测仪,图 1-4 为几种常规血糖仪。.1mmol/L 之间,血糖检测仪的检测结果与自动生化测良好的相关性。血糖检测仪测得的血糖结果误差小于得的静脉血浆葡萄糖结果误差为 3%[12]。
【参考文献】

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本文编号:2870003

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