光学无创血糖浓度检测方法的研究进展

连续监测血糖浓度是控制糖尿病及其并发症的前提,无创伤性血糖浓度检测方法备受关注。近几十年来,随着测量精度的不断提高,基于光学的无创伤性血糖浓度检测方法呈现出巨大发展潜力,有望在未来实现临床应用。本文详细介绍了偏振光旋光法、光学相干断层成像法、红外光谱法等主流光学无创血糖检测方法,重点对其基本原理、测量优势、测量精度、存在问题与可能解决方法等进行了综述和分析,对比发现红外光谱法在测量精度方面具有明显优势。最后指出未来还需从提高仪器信噪比、消除背景干扰以及建立更加普适的校正模型等方面展开研究。     

基于二维相关中红外光谱技术的无创血糖检测特异性研究

葡萄糖的特异性是实现血糖浓度检测的前提,也是论证一种血糖检测方法可行性的基础。二维相关光谱技术以其高分辨率和便捷的时序规则(Noda规则)两大优势被广泛地应用在分子间(内)反应、物质相变以及物质信息提取等研究领域。旨在应用二维相关光谱技术验证中红外光谱法无创血糖检测技术的葡萄糖特异性,首先通过分析各种离体溶液样本的二维相关光谱证明方法的理论可行性,然后开展了人体手指的中红外ATR光谱采集实验,参考OGTT方法调节实验过程中人体的血糖水平,并运用二维相关光谱技术验证所得人体光谱中的葡萄糖特征信息,从而论证中红外光谱无创血糖检测技术的可行性。     

小波变换提高动态光谱法血液成分无创检测的精度

光谱采集过程中的各种时变噪声影响了动态光谱法血液成分无创检测定量校正模型的精度。该文采用小波变换法,在脉搏频段内对指端投射光谱的时域吸光度波形聚焦,提高了动态光谱数据的信噪比和血液成分含量定量校正模型的精度。对同一个体连续采集10次光谱数据,引入小波变换去噪后动态光谱数据的平均相关系数r自0.979 6提升至0.990 3。对110名志愿者进行血常规体检和指端透射光谱采集,建立动态光谱数据与血糖浓度生化分析值之间的神经网络模型,在引入小波变换去噪后,预测集相关系数自0.6774提升至0.846 8,平均相对误差自15.8%下降至5.3%。实验表明,引入小波变换可以有效地去除动态光谱数据中的噪声,提高定量校正模型的精度,推动了动态光谱法无创血液成分检测的发展。     

利用统计处理方法提高动态光谱的检测精度

近红外光谱法成分检测因其检测方法的优越性,已成为生物医学领域的研究热点。目前国内外相关研究虽然广泛,可是还没有进入实际临床应用的报道。关键是现有检测方法中存在着个体差异,测量条件的影响,使光谱检测精度达不到要求,因此提高检测精度是血液成分无创检测得以实现的关键。文章在最近提出的一种新的近红外血液成分检测方法-动态光谱法的基础上,利用传统的统计处理方法,通过剔除含有粗大误差的奇异点和多次测量统计平均来提高动态光谱检测精度。实验结果表明含粗大误差的奇异点剔除和多次测量统计平均能够提高动态光谱的检测精度。     

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。     

葡萄糖粉末的近红外光谱

糖尿病患者的自我监测是减少由糖尿病引发并发症的重要手段。无创血糖监测的近红外光谱分析方法是最具有应用前景的一种，葡萄糖近红外光谱则是研究无损血糖检测基础。本文通过实验采集了葡萄糖粉末的近红外光谱，并对结果作了详细分析。     

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。     

葡萄糖浓度对THz频段血液光学特性的影响

无创性血糖检测仍是糖尿病患者护理安全舒适的现实科学任务。本文研究了血糖光学特性与血糖浓度之间的相关性。用时域THz光谱研究了全血在0.3~0.5 THz频率范围内的透射谱。在注射胰岛素后的短时间内,由同一糖尿病患者产生了生物样品。得到了血液光学特性的频散特性。基于频散,给出了血糖浓度与折射率和介电常数的关系式。这项工作是复杂研究的一部分,重点是无创葡萄糖测量技术的发展。记录血糖水平与血液光学参数之间的依赖关系,使得将来可以使用反射光谱技术进行无创血糖水平检测。     

葡萄糖浓度对THz频段血液光学特性的影响（英文）

无创性血糖检测仍是糖尿病患者护理安全舒适的现实科学任务。本文研究了血糖光学特性与血糖浓度之间的相关性。用时域THz光谱研究了全血在0.3~0.5 THz频率范围内的透射谱。在注射胰岛素后的短时间内,由同一糖尿病患者产生了生物样品。得到了血液光学特性的频散特性。基于频散,给出了血糖浓度与折射率和介电常数的关系式。这项工作是复杂研究的一部分,重点是无创葡萄糖测量技术的发展。记录血糖水平与血液光学参数之间的依赖关系,使得将来可以使用反射光谱技术进行无创血糖水平检测。     

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。     

Determining thickness independently from optical constants by use of ultrafast light

We show that the application of ultrafast techniques, especially terahertz time-domain spectroscopy, allows simultaneous measurements of material thickness and optical constants from transmission measurements, by analyzing not only the phase difference between the main terahertz pulse through the medium but also the subsequent multireflection pulse (an echo) from the medium. Such a method provides a fast and precise characterization of the optical properties and can extract thickness information and hence other optical constants in a broad bandwidth. It may have applications in science and engineering such as in situ film thickness and quality monitoring, optical constants measurement, medical imaging, noninvasive detection, and remote sensing.     

双光路测量结合净信号处理方法在葡萄糖浓度定量分析中的应用

在近红外无创血糖测量中,由于人体血糖浓度变化引起的光强变化非常小,光谱易受到测量仪器以及被测对象自身生理变化的影响。背景变化的影响在测量过程中是无法消除的,只能通过有效的方法来降低这种变化带来的影响,其中选择光学性质与待测物相似,通过扣除相似参考物的光谱来修正该影响是目前常用的手段之一。为减小背景变化对光谱信号的干扰,准确地提取葡萄糖的特异性信号,提出了一种双光路测量结合净信号(NAS)处理的参考测量方法,采用双光路双检测器系统同步测量参考物和被测样品的光谱,然后基于参考物的光谱构建噪声空间计算样品光谱中的葡萄糖的净信号,并在纯吸收和强散射介质中开展了葡萄糖的建模实验,最后,结合二维相关光谱(2DCOS)分析技术和偏最小二乘回归(PLSR)模型对该方法的有效性进行了评价。二维相关分析的结果表明,与直接扣除参考背景的方式相比,净信号处理能突出葡萄糖的特异信号;而PLSR模型的预测结果表明,双光路的效果要优于单光路扣除背景光谱,糖在水溶液和20%-Intralipid溶液中的预测均方根误差(RMSEP)分别降低了35.25%和37.95%;而双光路结合净信号处理后,两种溶液的预测精度又分别提高了26.11%和14.84%。这表明,双光路测量和净信号分析相结合的方法能更有效地提取葡萄糖的特征信息,提高模型的预测精度,从而为无创血糖检测的实现提供更多可能。     

A nonlinear model for calibration of blood glucose noninvasive measurement using near infrared spectroscopy

In order to improve prediction accuracy of calibration in human blood glucose noninvasive measurement using near infrared (NIR) spectroscopy, a modified uninformative variable elimination (mUVE) method combined with kernel partial least squares (KPLS), named as mUVE–KPLS, is proposed as an alternative nonlinear modeling strategy. Under the mUVE method, high-frequency noise and matrix background can be eliminated simultaneously, which provide a optimized data for calibration in sequence; under the kernel trick, a nonlinear relationship of response variable and predictor variables is constructed, which is different with PLS that is a complex model and inappropriate to describe the underlying data structure with significant nonlinear characteristics. Two NIR spectra data of basic research experiments (simulated physiological solution samples experiment in vitro and human noninvasive measurement experiment in vivo) are introduced to evaluate the performance of the proposed method. The results indicate that, after elimination high-frequency noise and matrix background from optical absorption of water in NIR region, a high-quality spectra data is employed in calibration; and under the selection of kernel function and kernel parameter, the best prediction accuracy can be got by KPLS with Gaussian kernel compared with Spline-PLS and PLS. It is encouraging that mUVE–KPLS is a promising nonlinear calibration strategy with higher prediction accuracy for blood glucose noninvasive measurement using NIR spectroscopy.     

本征拉曼光谱血液分析技术研究

本文介绍了一种基于拉曼光谱分析与漫反射光谱光度测试相结合的本征拉曼光谱光度测试验血分析技术,这是一种快速的,经皮肤的非入侵式验血技术,在血糖监测等重症护理,现场快速验血等领域有着广阔的应用前景。     

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。     

连续幂系数回归在人体血糖无创检测中的应用研究

血糖浓度的准确检测对于糖尿病的治疗具有重要的意义.本文采用连续幂系数回归方法有效地提高了近红外无创检测人体血糖浓度的预测精度.该方法是传统偏最小二乘法(PLS)的扩展,实现简易,且当幂系数选取恰当时,能够明显地提高预测精度.应用该方法分别建立了四成分葡萄糖实验和人体口服葡萄糖实验的定量分析模型,并利用该模型对预测集样本进行预测.实验结果表明,与PLS相比,该方法建立的定量分析模型不仅可以提高预测精度,而且可以针对不同的测量对象没定不同的幂系数以达到最佳的建模效果.根据不同个体灵活地选取幂系数,对于人体血糖浓度近红外无创检测研究具有很大的应用价值.     

Noninvasive hemoglobin measurement based on optimizing Dynamic Spectrum method

An optimizing Dynamic Spectrum method based on short-time Fourier transform for noninvasive hemoglobin measurement was proposed. A total of 187 volunteers’ spectral data and blood samples were prepared for the calibration (167 samples) and prediction (20 samples) sets. Data processing with optimizing dynamic spectrum method was set as experimental group, while control group was with classical method based on fast Fourier transform. The model for hemoglobin prediction was established with partial least square regression. In the experimental group, the average prediction correlation coefficient was 0.8399, while that of the control group was 0.6686. The results demonstrate that the optimizing method has a good accuracy improvement for noninvasive hemoglobin measurement. The optimizing dynamic spectrum method combining statistical characteristics analysis as a modified analytical method has a promising application prospect of application in noninvasive blood component measurement field.     

Time-resolved multi-channel optical system for assessment of brain oxygenation and perfusion by monitoring of diffuse reflectance and fluorescence

Time-resolved near-infrared spectroscopy is an optical technique which can be applied in tissue oxygenation assessment. In the last decade this method is extensively tested as a potential clinical tool for noninvasive human brain function monitoring and imaging. In the present paper we show construction of an instrument which allows for: (i) estimation of changes in brain tissue oxygenation using two-wavelength spectroscopy approach and (ii) brain perfusion assessment with the use of single-wavelength reflectometry or fluorescence measurements combined with ICG-bolus tracking. A signal processing algorithm based on statistical moments of measured distributions of times of flight of photons is implemented. This data analysis method allows for separation of signals originating from extra- and intracerebral tissue compartments. In this paper we present compact and easily reconfigurable system which can be applied in different types of time-resolved experiments: two-wavelength measurements at 687 and 832 nm, single wavelength reflectance measurements at 760 nm (which is at maximum of ICG absorption spectrum) or fluorescence measurements with excitation at 760 nm. Details of the instrument construction and results of its technical tests are shown. Furthermore, results of in-vivo measurements obtained for various modes of operation of the system are presented.