基于FPGA的无创伤血液成分光谱采集系统设计

血液成分检测是健康诊断的重要手段,常规的血液成分检测采用抽血的方法,不仅给病人带来痛苦,还存在交叉感染的风险。近红外光谱技术是无创伤血液成分检测中的研究热点。为满足近红外无创伤血液成分检测仪器对其光谱数据采集系统提出的高速、多通道和高信噪比的要求,设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的高速、多通道光谱数据采集系统。该系统采用Altera公司Cyclone IV系列的FPGA芯片作为其微控制器,控制两片8通道的A/D芯片并行采集16通道的人体血液脉搏波光谱信号,采集到的数据在FPGA的控制下首先缓存在FPGA内部建立的乒乓RAM中,然后转存至外部SRAM芯片中,最后经USB总线传输至计算机。实验结果表明,在19 531 Hz的采样频率下,该系统能够高速并行采集16个通道的信号,重复性信噪比可达40 000∶1。此外,在该采样率下,系统可以采集到高信噪比的人体血液脉搏波信号,采集速度能够达到每秒305幅光谱图。该系统满足近红外无创伤血液成分检测仪器对于光谱数据采集系统的基本要求。该研究的主要创新点为将FPGA应用于近红外无创伤血液成分检测仪器的数据采集系统中,FPGA能够同时控制两片AD芯片进行16路人体血液脉搏波数据的高速并行采集,解决了单片机作为微控制器时无法实现多通道大量数据高速采集和储存的问题,使仪器的采集速度大大加快;同时使用FPGA内部资源建立乒乓RAM进行数据的缓冲,实现了不同位数数据从AD芯片到SRAM芯片的无缝连续传输。     

动态光谱检测中血液散射对等效光程长变化的影响

动态光谱无创动脉血液成分检测方法,从原理上可以去除皮肤等因素带来的个体差异的影响。在使用该方法时,需要考虑血液散射的影响。采用蒙特卡罗模拟仿真方法,对人体指端脉动动脉血液的散射引起的等效光程长变化程度进行了研究,从误差分析的角度对通过动态光谱法测量血液成分浓度的下限进行了评估。     

三维坐标异常数据判定方法的模拟与实验研究

近红外漫反射光谱具有无创伤、连续、无感染、速度快等诸多优势,在人体成分无创伤检测方面有很好的应用前景。但是在测量过程中,随机噪声、干扰组分以及检测条件的改变等容易导致异常光谱。判定并剔除异常光谱对于提高近红外无创血液成分检测的可靠性具有重要意义。首先分析了近红外漫反射光谱无创血糖检测中可能出现的异常数据类型,提出了一种综合利用马氏距离、光谱残差和化学值残差三个指标构造三维空间对样本集进行检验的三维坐标异常数据判定方法。其次,针对三层皮肤组织模型,在参数中设置人为失误、极端成分含量以及异常温度变化的样本,通过蒙特卡罗（MC)模拟程序得到一组正常模拟数据以及一组包含化学值异常和光谱异常的模拟数据,并利用三维坐标法进行异常数据的判定。结果显示,该方法能识别出全部异常样本,剔除这些异常样本后,偏最小二乘（PLS）校正模型的交互验证均方根误差（RMSECV）由21.2 mmol·L-1降低到1.1 mmol·L-1,初步验证了该方法的可行性。进一步,对三位受试者开展了口服葡萄糖耐量试验（OGTT）,通过在测量受试者血糖参考值的同时同步采集其手指部位的漫反射光谱,获得了三组在体实验数据。并利用三维坐标法和蒙特卡罗交互验证法进行异常数据的判定和剔除,最后建立PLS模型比较两种异常数据判别方法的效果：剔除三维坐标法识别出的异常数据后,三组样本建立的校正模型的决定系数显著提升,RMSECV平均值由2.1 mmol·L-1降低至0.8 mmol·L-1,效果优于蒙特卡罗交互验证法的结果。这些结果表明,基于马氏距离、光谱残差和化学值残差的三维坐标异常数据判定方法能有效识别近红外无创血糖测量中的异常数据,在在体成分检测应用中有显著优势。     

接触压力作用下皮肤形变对于漫反射光谱测量影响研究

人体成分无创光谱检测过程中,测量条件特别是探头压力造成的组织形变在一定程度上影响光谱测量结果。利用物理模型与仿真方法,定量分析了探头接触压力作用下皮肤组织应变,及光学参数与漫反射光谱变化。首先,在多层皮肤组织物理复合模型基础上,结合生物组织固液两相组成特性,定量分析了压力作用下各层皮肤组织形变大小以及成分变化。该模型将皮肤力学模型简化为固态弹性结构及包含于其中的牛顿流体,利用有限元方法,分别模拟不同压力作用下多层皮肤组织应变大小及时间特性,并根据各层组织体积及水含量变化,定量计算其散射系数及吸收系数改变。然后,利用Monte Carlo方法模拟压力作用前后光在组织中传输过程,定量分析了探头压力对漫反射光谱中所包含人体成分检测有效信息的影响。实验结果表明,在光纤探头接触压力作用下,人体皮肤组织中真皮层厚度变小,自由水体积减小,引起散射特性及光子传输路径改变,使得漫反射光谱中所包含的有效光谱信息下降。该研究结果为优化人体漫反射光谱测量策略,提高测量准确性以及重复性提供了参考。     

近红外光谱无创生化检测中不定光程对模型精度的影响研究

利用近红外血流容积光谱相减方法无创伤定量分析人体血液生化成分时,获得的在体血液光谱对应的样品光程是不确定的。为研究样品间的光程差异对定标模型预测精度的影响,配制了30份模拟血清样品,利用可变光程样品池,采用傅里叶光谱仪分别测量了相同光程和不定光程两组样品的近红外光谱。以分析血清白蛋白成分为例,对两组样品的定标模型精度进行比较,结果显示不定光程组的模型精度与相同光程组的模型精度相比明显下降,交叉检验标准差(RMSECV)由110.0mg/dL增大至156.0mg/dL。采用多元散射校正算法对上述光谱数据校正后,RMSECV降低至98.1mg/dL。对比分析处理前后两组模型的精度,证实了采用适当的预处理方法能够有效校正不定光程引起的光谱误差,提高模型预测精度。     

基于漫反射光谱的组织光学参数测量系统与方法研究

在体组织光学参数测量是生物医学光子学研究重点,不仅为人体成分无创检测、光学成像、光动力疗法等研究提供基础,并且可以快速获取人体光学参数变化,为临床诊断提供依据。研究了利用单一源探距离漫反射光谱在体测量光学参数的测量系统与反构方法。漫反射光谱测量系统由宽谱光源、高分辨光纤光谱仪及光纤探头组成,结构简单,测量方便,可准确快速测量样品漫反射光谱。在光纤探头几何形状基础上,研究了光纤收集及系统传递函数,在此基础上对反构算法进行了校正。光学参数反构算法中正向模型基于Monte Carlo以及神经网络方法,适用光学参数范围大,计算速度快;逆向算法采用主成分分析与非线性建模拟合相结合的方法,可抑制测量噪声影响。在测量系统及反构算法基础上,进行了组织仿体光学参数测量实验,结果表明,利用单一源探距离下漫反射谱,可以较为准确获取吸收系数以及约化散射系数,均方根误差分别达到4.58%以及7.92%。为保证系统测量准确性,测量波长范围应覆盖样品中所含吸收物质吸收峰范围。所研究的在体组织光学参数测量方法为人体成分无创检测及测量条件变化获取提供了基础。     

PLS在基于动态光谱的人体血液中性粒细胞无创测量中的应用

利用动态光谱指端透射法进行了人体血液中性粒细胞百分比无创测量的研究。对21名健康志愿者进行了在体测量,选用偏最小二乘法(PLS)对获取的动态光谱数据和中性粒细胞百分比实测值进行建模分析,建立的定标集的相关系数为0.922,最大相对误差为5.85%,平均相对误差为4.13%;对定标模型的预测能力进行了验证,其中预测集的相关系数为0.912,预测集的相对误差最大为6.74%,平均相对误差为5.07。结果表明：动态光谱法可以有效地克服测量位置及人体成分等对光谱测量的影响,较准确地进行人体血液中性粒细胞百分比的测量,是一种比较好的血液成分无创测量方法,具有较高的临床应用价值。     

论无创血糖监测的红外光谱方法(特邀)

介绍了无创血糖监测的几种光学方法以及红外光谱法用于无创血糖监测的优势。分析了无创血糖监测红外光谱法的主要问题,包括光在人体组织中的复杂传播;葡萄糖吸收信号微弱,且与人体中其它生化成分吸收光谱重叠;人体组织背景吸收干扰严重等。总结了无创血糖监测红外光谱法的最新进展,给出抑制人体组织背景吸收干扰的方法,并认为组织液可代替血液用于血糖水平的测量。展望了该领域未来研究趋势,主要涉及精确描述光子在组织中的传输、测量皮肤表皮内或表皮与真皮浅层光谱信息,以及提高光谱仪器信噪比,建立葡萄糖吸收带定标模型。     

基于Geant4的α粒子能谱模拟研究及软件设计实现

为进一步发展基于蒙特卡罗模拟方法的α粒子能谱探测参数优化技术,利用PyQt5设计一款调用蒙特卡罗模拟程序包Geant4进行α粒子能谱模拟研究的软件。一方面,建立了测量α粒子的钝化离子注入平面硅探测器（Passivated Implanted Planar Silicon）物理模型,根据实际α粒子测量条件对模拟的物理过程、模型材料及粒子源几何形状、成分等参数进行校正,结合PyQt5界面开发平台将粒子源参数、探测器参数修改等功能可视化。在多个探源距和不同真空压强条件下进行模拟实验,得到该模型的探测效率,并将获取的能量沉积成谱后,通过EMG-Landau响应函数模型展宽。另一方面,为验证该探测器模型的准确性,将模拟结果与实测结果的探测效率进行对比,实验结果表明,两者探测效率误差均在5%之内,且EMG-Landau响应函数模型展宽效果良好。本文研究结果验证了该Geant4模拟软件在α粒子能谱研究方面的可靠性,该软件可直观修改α粒子能谱测量条件,简化了模拟步骤,提高了模拟效率,为基于蒙特卡罗模拟方法的α粒子能谱探测参数优化技术提供了有力工具。     

基于ARM11的无创心血管健康评估系统设计

为了使用低成本、无创伤且易操作的方法评估人体心血管的健康状况,设计一个基于ARM11(S3C6410)的无创心血管健康评估系统,该系统由无创心血管参数检测探头、嵌入式人机交互平台和内嵌的健康评估模型三个部分组成。基于能量代谢守恒法、指端容积脉搏波检测等研制出无创检测探头,用于测量血压、血流速度和血糖等人体参数,采用蓝牙4.0设备将数据传输至嵌入式人机交互平台,数据经改进后的国人缺血性心血管病(ICVD)10年发病危险评估模型得出健康评估结果。实验结果表明该方法所得评估结果和微创真值经原始ICVD评估模型所得评估结果的Pearson相关系数为0.91(Spearman相关系数为0.891),说明该方法是可行的。     

近红外光谱无创血糖检测中有效信号提取方法的研究

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、易变,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,获得反映血液成分信息的有效光谱信号。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20 μAU,并在波长1 250 nm处取得信噪比为20 000∶1的有效光谱信号,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。     

动态光谱法用于人体血红蛋白浓度的无创测量

为了实现血液成分的无创检测,利用动态光谱指端透射法进行了人体血红蛋白浓度无创测量的研究。对34名健康志愿者进行了在体测量动态光谱和抽血分析血红蛋白含量,在验证了动态光谱的可靠性的基础上,选用BP神经网络对获取的动态光谱数据和血红蛋白浓度实测值进行建模分析,从34个样本中抽取19个作为校正集,另外15个作为预测集,得到校正集和预测集的相关系数分别为0.983 1和0.936 5,预测集的相对误差最大为7.5%,平均相对误差为3.04%,满足临床应用对血红蛋白测量精度的要求。结果表明： 动态光谱法可以有效的克服测量位置等测量条件对光谱测量的影响,较准确地进行人体血红蛋白浓度的测量,是一种比较好的血液成分无创测量方法。     

基于浮动基准法的无创血糖检测实验应用研究

近红外无创血糖浓度测量面临着信号微弱、仪器信噪比低、血液中其他成分干扰以及人体生理环境不断变化等因素影响,致使血糖信号难以辨识这一难题。浮动基准法针对葡萄糖浓度变化对吸收和散射效应的影响,选择吸收效应和散射效应相互抵消的位置获得基准光谱,在吸收和散射效应引起最大综合影响的位置获得测量光谱,并采用基准光谱对测量光谱进行修正,从而消减样品背景状态变化以及仪器噪声、漂移等干扰。通过应用实验评估浮动基准法对提高模型预测精度和稳定性的有效性。通过对处理前后的预测结果进行比较分析得出:应用浮动基准法数据处理之后,交互验证均方根误差(RMSEP)最大改进比率34.7%,实验结果表明浮动基准法能够有效消减样品自身状态变化以及仪器噪声、漂移等干扰因素的影响,较大幅度地提高了模型的预测性能和稳定性,以期突破无创血糖浓度测量的障碍。     

利用外接CO_2激光源的中红外ATR光谱仪原位无创探测人体血糖浓度

糖尿病是一种严重威胁人类健康的疾病,取血检测人体血糖浓度造成病患痛苦甚至感染。因此人体血糖浓度的无创检测技术在糖尿病的临床诊断、监测和治疗上具有重要的意义,也是一个具有挑战性的热点研究课题。在目前报道的各种测试方法中,中红外光谱测试技术受到了广泛重视。利用常规光源的中红外ATR光谱仪进行无创血糖检测时,由于探测光在人体组织中穿透深度低,难以到达含有体液的间质层乃至含有血液信息的真皮层,结果导致测试数据与人体实际血糖浓度的相关性差,限制了临床应用。考虑到高强、高纯的中红外激光在人体组织中具有较深的穿透深度,且CO2激光器的1 035cm-1的发射光非常接近葡萄糖在1 029cm-1处的基频特征吸收峰,因此本文使用外接CO2激光器作为中红外ATR光谱仪的自定义外接光源,组装了新型中红外测试系统。利用此设备,测试了人手指在1 035cm-1激光辐照下的吸光度,同时利用普通光源扫描了人手指的中红外吸收光谱,记录其在1 492cm-1的吸光度。利用常规医学方法测定了人体实际血糖值。结果显示,人手指处受1 035cm-1激光辐照的吸光度与常规光源的红外光谱中1 492cm-1处吸光度的相对强度与人体血糖浓度同步改变,两波数处吸光度的比值与人体实际血糖浓度具有一定的正相关性(R=0.812 5)。测量结果可作为人体血糖值的一个新型指标,显示了外接CO2激光源的中红外ATR光谱仪在无创探测人体血糖浓度方面的临床诊断潜力。     

基于动态光谱法的人体血液胆固醇含量无创检测

为实现患者血液总胆固醇含量的无创检测,检测了80例临床志愿者的手指脉动血液的动态光谱,同时获取其血液内总胆固醇含量的临床化验结果。对动态光谱加入谐波分量的数据进行了主成分分析,提取数据中的重要有效成分。对提取后的数据和总胆固醇实测值进行BP神经网络的建模并预测,得到预测集相关系数为96.48%,预测集最大相对误差为25.44%,预测误差均方根为0.242 6mmol.L-1。由于在建模前对建模数据进行了主成分分析,建模速度得到大幅度提高。证明了动态光谱法结合主成分分析进行血液总胆固醇含量检测的可行性,是无创血液成分分析研究的又一进展。     

一种血流变参数在体实时探测方法

介绍了一种新的在体实时监测血流变参数的光学方法——光散射法。设计了一种实用的同轴多光纤探针装置。在装置中间,其中一根光纤用于传输入射激光,周围多根光纤与中心光纤等间隔,用于接收血液中的散射光。用扫描法布里-珀罗干涉仪产生散射光谱。结果表明,用该装置测得了含成分的液体、实血和不同血液成分的光散射光谱。     

偏稳健M回归在人体血糖浓度近红外无创检测中的应用

采用偏稳健M回归方法有效地解决了人体血糖浓度近红外无创检测研究过程中由于样本奇异值影响模型稳健性的问题。该方法源于现有的迭代变权偏最小二乘法,计算快、易于实现,具有M估计的所有性质,且当权函数选择合适时,能降低奇异值的影响,建立具有稳健性的校正模型。采用该方法对近红外光谱实验数据进行了处理,并与传统的偏最小二乘(partialleast squares,PLS)建模方法进行了比较。结果表明,与PLS相比,该方法可建立稳健的校正模型提高预测精度,更适合复杂样品建模,对于人体血糖浓度近红外无创检测的进一步研究具有应用价值。     

Application of wavelet transform on improving detecting precision of the non-invasive blood components measurement based on dynamic spectrum method

Time-varying noises in spectra collection process have influence on the prediction accuracy of quantitative calibration in the non-invasive blood components measurement which is based on dynamic spectrum (DS) method. By wavelet transform, we focused on the absorbance wave of fingertip transmission spectrum in pulse frequency band. Then we increased the signal to noise ratio of DS data, and improved the detecting precision of quantitative calibration. After carrying out spectrum data continuous acquisition of the same subject for 10 times, we used wavelet transform de-noising to increase the average correlation coefficient of DS data from 0.979 6 to 0.990 3. BP neural network was used to establish the calibration model of subjects' blood components concentration values against dynamic spectrum data of 110 volunteers. After wavelet transform de-noising, the correlation coefficient of prediction set increased from 0.677 4 to 0.846 8, and the average relative error was decreased from 15.8% to 5.3%. Experimental results showed that the introduction of wavelet transform can effectively remove the noise in DS data, improve the detecting precision, and accelerate the development of non-invasive blood components measurement based on DS method.     

Measurement of complex refractive index of human blood by low-coherence interferometry

In this article, the usefulness of the optical technique for measurements of blood complex refractive index has been examined. Measurement of optical properties of human blood is difficult to perform because of its nonuniform nature. However, results of my investigation have shown the usefulness of low-coherence interferometry for measurement complex refractive index of human blood. Furthermore, mathematical analysis of spectrum of measured signal have made possible to determined relationship between complex refractive index and hematocrit level in human blood.     

应用Hilbert变换提取拉曼光谱相位信息进行血液识别分类方法的研究

将拉曼光谱技术和化学计量学方法相结合实现了对人血和动物血种属的区分,并提出了一种基于Hilbert变换的拉曼光谱相位提取方法,提高了人血与动物血区分的准确度。分别对血液光谱数据和它所对应的相位信息进行主成分分析(PCA),通过主成分得分图比较两者对人与动物血液的区分程度,并建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型,通过设置合适的分类阈值y,可以实现人与动物血液的有效区分。结果表明在选取第一、第二主成分分析时,利用光谱数据相位信息建立的PCA模型,识别率更高,人与动物血液明显区分开来。其所对应的PLS-DA模型最优主成分数为3,预测标准误差(RMSEP)和决定系数(R2)分别为0.044 3和0.993 2。而用血液原始光谱建立的PLS-DA模型最优主成分数为6,RMSEP和R2分别为0.053 7和0.990 1。说明利用拉曼光谱相位信息建立的PLS-DA模型可以拟合较少的主成分数来获得误差更小的预测结果。进一步观察PLS-DA模型拟合不同主成分数的预测标准误差曲线图,当选取同样多的拟合主成分数时,利用血液拉曼光谱相位信息建立的PLS-DA模型其所对应的预测标准误差均低于原始血液光谱数据。所以,通过提取血液拉曼光谱数据的相位信息,可以降低模型的复杂程度,提高识别准确度。