近红外光谱无创血糖检测

糖尿病患者减少由糖尿病引起的并发症的重要手段是自我监测,目前主要的检测方法是有创或微创的,给患者不可避免的带来痛苦和不便.本文对利用近红外光谱技术进行无创血糖检测研究进行了综述,分析了其优缺点,总结了目前研究原理,并结合我们的研究提出了一些看法.     

无创血糖检测技术及仪器

概述了现有主要的无创血糖检测技术及仪器.重点介绍了各种技术的基本物理原理、局限性和测量部位及其优缺点,并以列表形式展现了各种仪器的认证状况(美国FDA认证或/和欧洲CE标志)和所采用的技术、制造商、互联网上提及该仪器的情况等信息.尽管目前已存在一些有希望的无创血糖测量技术和仪器.但仍需进一步研究更满意的无创血糖检测解决方案.     

微创及无创血糖检测方法研究现状

血糖检测已成为我国糖尿病综合管理中最薄弱的环节,对糖尿病患者的血糖水平进行长期监测是控制糖尿病及其并发症发展的重要手段,血糖检测方法的技术革新对实现血糖精准检测有着深远意义。本文论述了微创及无创血糖检测方法包括尿糖检测法、泪液检测法、组织液外渗法以及光学检测等方法的基本原理,重点分析了微创及无创血糖检测方法的优势及最新成果,归纳总结了各类检测方法目前存在的问题并对未来发展趋势进行展望。     

基于无创血糖检测技术的数据处理算法

无创血糖检测仪的研究,对于糖尿病的治疗具有重要意义。该研究的原理是基于血糖是人体代谢的主要能源物质的能量代谢守恒法,通过测量人体指部的代谢率、血氧饱和度、脉率、血流量来估算血糖水平。由辐射散热、对流散热、蒸发散热量来确定代谢率,由热流温度场分布原理来测量血流量。最后通过多元回归分析的方法,建立血糖浓度的数学模型。经前后2组共30例临床初步实验,表明测试结果与AMS-AUTOLAB18全自动生化分析仪所测结果的相关系数达到了0.862 1,具有很好的相关性和一致性。同时,经误差统计分析得到检测结果的平均相对误差仅为0.039,平均相对误差界ε0.5,表明整数部分均为有效数字位,且无显著性差异。多参数相关性分析结果表明,代谢率对血糖值的贡献是最大的,其相关系数达到了0.92,其他参数对血糖值的相关系数依次减弱。实验证明,所建立的基于能量代谢守恒法来无创伤地间接检测血糖值的方法是可行的。     

血糖无创检测原理及仪器实现研究

阐明了无创血糖检测是血糖检测技术的发展方向。它可以实现对血糖浓度更加及时地监控,减少或减轻糖尿病人的并发症,对糖尿病的诊断和治疗具有重大意义。对人体血糖无创检测方法和仪器的现状进行了讨论,重点介绍了三种有仪器面世的方法,包括实现血糖无创检测的基本原理、试验验证结果以及仪器研究进展,并讨论了每种方法在实现血糖无创检测中存在的问题。最后对当前无创血糖检测中的难点进行了进一步的讨论,并在此基础上分析指出了未来无创血糖检测技术的发展方向。     

近红外透射法血糖无创检测光学子系统的构建与分析

研究血糖的无创检测技术,对于减轻糖尿病患者的检测痛苦,实现血糖浓度的实时监测具有重要意义。传统的光学方法大都需要利用光谱仪扫描样品光谱,虽获取的数据信息量大,但实验设备复杂,不便于实际推广。使用 1 300 和 1 550 nm两个特定波长的LED并结合光纤结构,构建基于近红外透射原理的血糖无创检测系统。通过对50个1 300 nm波长下光强数据、75个1 550 nm波长下光强数据以及30个空白对照实验数据进行总体分布的秩和检验,证明系统采集到的1 300和1 550 nm两波长下的近红外光强信号与空白对照信号具有显著差异性。同时,两组光强信号均符合正态分布,其中1 300 nm波长下光强信号实验样本值X~N(4.601,1139.2),1 550 nm波长下光强信号Y~N(4.446,1.078²)。研究表明,所构建的系统可有效检测含有血糖信息的近红外光强信号,为后续的数据处理和模型建立奠定基础。     

糖尿病神经病变无创检测方法研究

糖尿病DM的主要危害在于其各种急慢性并发症，而糖尿病神经病变发病率高达60－90％，尤其是糖尿病自主神经病变DAN，是致残，致死的重要原因，本文阐述了糖尿病及糖尿病神经病变的基本规律，并介绍了几种适用于糖尿病神经病变早期无创检测的方法，心率变异性分析HRV，体表汗腺分泌神经活动SSA，感觉神经传导SCV，运动神经传导MCV＜M／F比率，视网膜电网ERG，体感诱发电位SEP和脑干听觉诱发电位BAEP，其中重点介绍了心率变异性分析的非线性动力学分析方法。作者认为，从整个神经系统入手，将这些方法进行比较整合，并通过临床实验找到糖现神经病变的量化指标，是诊断糖尿病神经病变的有效途径。     

基于正交双偏振光的无创血糖检测方法及初步实验研究

针对光电外差探测法和直接探测法偏振光无创血糖检测方法存在的缺点,本文提出了一种新的正交双偏振光无创血糖检测方法,将正交双偏振光通过血糖引起的微小偏振角的变化转化为两个方向上偏振光的能量差,由相关原理高灵敏锁相放大器检测,控制法拉第线圈电流补偿血糖引起的偏转角变化,利用血糖浓度与法拉第线圈电流的线性关系,计算获得血糖浓度。以LX-20全自动生化分析仪测得的数据作为标准进行对比实验,葡萄糖溶液实验的相关系数为0.9777,血清实验的相关系数为0.952。研究表明本方法具有较高的检测灵敏度和准确度,为研制实用的新型无创血糖检测仪打下了基础。     

基于近红外光谱法的无创血糖检测原理与研究现状

研究血糖的无创检测具有重要的临床意义,近红外无创血糖检测技术作为最具潜力的检测方法之一,已成为当今一大研究热点。本文介绍了基于近红外光谱法的无创血糖检测的基本原理与研究方法,通过比较近年来国内外相关研究的发展现状,针对近红外光谱法无创血糖检测中在测量方式选取、测量部位选择、测量波长选择以及定标建模等方面存在的关键性问题进行了较为深入的总结和探讨。     

无创DNA检测技术在产前筛查中的临床应用

目的 探讨无创DNA基因检测技术应用于产前筛查中的临床价值及意义。方法 回顾性分析在我院2015年1月~2017年1月针对553例孕妇包括预产期年龄≥35岁的高龄产妇、唐筛结果为高风险、临界风险或单项指标异常、超声软指标等孕妇。在充分知情同意,进行遗传咨询后选择胎儿无创DNA产前检测,对检测结果为高风险孕妇进一步进行染色体核型分析,对低风险孕妇进行电话追踪随访。结果 553例孕妇外周血中,541例低风险,12例高风险,在高风险病例中7例提示21三体异常;2例提示18号染色体异常;1例提示13三体异常;2例提示胎儿性染色体异常;无创DNA检测结果为高风险的12例孕妇,均进行了羊水或脐血穿刺,7例21三体高风险中7例为47,XN,+21;2例18三体高风险者中1例为47,XN,+18,1例为46,XN;1例13三体高风险者中1例为47,XN,+13;2例性染色体异常中,1例为XXY,1例为45X。并对无创DNA检测阴性的出生新生儿进行随访,未诉明显异常。应用无创DNA检测技术诊断胎儿染色体疾病的敏感度为100.00%,特异度为99.91%,假阴性率为0,假阴性率为0.09%,无创DNA产前检测对21三体,13三体和性染色体的符合率为100.00%,对18三体的符合率为50.00%。结论 无创DNA检测技术在产前筛查中准确性高,假阳性和假阴性低的优点,可提高产前筛查效率,减少染色体疾病患儿的出生,是快捷、安全、较介入性产前诊断易于接受、值得推广的安全可靠的产前筛查方法,是今后发展的必然趋势。但无创DNA检测出的高风险孕妇,也必须进行羊水穿刺进一步确诊。     

无创性血糖的光谱检测及临床研究状况

对糖尿病患者的血糖浓度进行频繁的测定是对糖尿病控制的一个重要手段。用无创性探测技术进行血糖监测不仅可以免除患者的痛苦 ,消除某些在体测量葡萄糖的生物材料对人体的危害 ,还可以提高检测的频率 ,从而对血糖浓度进行更紧密的控制。这样就有可能形成一个含有监测器和胰岛素注射的封闭循环系统。但目前无创性血糖监测的光谱学基础知识还没有完整地建立起来。由于体内葡萄糖测量技术的复杂性 ,这方面设备的研制与当前技术的最高理论水平还存在着很大差距     

基于无创血糖的糖尿病评估

为了提高糖尿病前期的检出率,在糖耐量受损（IGT）常规诊断方法的基础上,增加糖化血红蛋白作为糖尿病筛查的因素,构建一个IGT检测模型。采集受试者的身高、体质量、腹围、血压、皮脂厚度、空腹血糖和糖化血红蛋白作为模型的特征输入,用K-近邻算法和神经网络对其分类,模型输出包括血糖值正常、IGT和糖尿病。结果显示增加糖化血红蛋白作为分类特征后,神经网络和K-近邻算法的分类准确率分别为88.89%和93.09%,明显高于传统方法的分类准确率（83.33%和78.38%）。本研究提出的IGT检测模型对糖尿病的临床诊断有重要意义。     

基于级联分类器的心律失常检测

常见的心律失常如室性早博（PVC）和左束支传导阻滞（LBBB）在心血管疾病诊断和预后中具有重要的临床价值。本文提出一种用于PVC和LBBB自动检测的级联分类器,通过提取时域和形态特征,采用支持向量机区分PVC和非PVC,再采用加权最小距离分类器（W-MDC）将非PVC分为正常（N）和LBBB。用MIT-BIH心律失常数据库进行算法验证,对N、LBBB和PVC三分类的总体正确率为96.28%,N、LBBB、PVC各类的灵敏度和特异性分别为98.59%、97.15%,81.41%、91.89%和89.22%、84.87%,验证该算法的泛化能力及对不同病人的心拍分类有效性。此外,本文还证明多导联信息综合对LBBB分类性能的提高。     

基于心电-脉搏波的心血管疾病识别研究

为实现心血管疾病的早期筛查,降低心血管疾病临床检测的成本。本研究基于上肢脉搏波传导速度（PWV）及脉搏波相关血液动力学基础理论,采集了总计51人的脉搏波与心电信号数据,提取了包括3种PWV和脉搏波特征参数总计16个特征参数,将不同的PWV与脉搏波特征组成3个样本特征数据集,分别建立了基于K近邻学习（KNN）和支持向量机（SVM）的心血管疾病识别模型。KNN模型分类准确率为66.28%,SVM模型分类准确率为84.3%,并通过对比不同PWV对模型性能的影响,确定了用于血管评估的最优脉搏波传导速度pwvm。研究表明基于SVM建立的分类模型对心血管疾病识别有一定可靠性,为低成本的心血管疾病早期筛查提供了新思路,也为穿戴式心血管系统监测提供了基础。     

基于视觉词袋模型的亚损伤红细胞识别

根据亚损伤红细胞的形态学变化,提出一种自动识别亚损伤红细胞的方法。采用体外循环过程中的血细胞图像,包括2 763张亚损伤红细胞图像和2 507张正常红细胞,利用视觉词袋作为红细胞特征提取方法,分别选用多项核、高斯核、Sigmoid核函数的支持向量机模型。采用5折交叉验证方法验证方法的性能,并选取精确度、召回率、F1评分作为评价指标。结果表明3种不同内核模型的识别准确率分别为91.05%±0.82%、94.16%±0.50%、85.60%±0.94%。本研究提出的方法有效区别了亚损伤红细胞,为亚致死性损伤检测提供自动化方案。     

肝素在人工小血管表面改性中的应用

人工小血管因为其抗凝血性能不佳的原因并没有大量应用于临床,肝素化修饰是目前最为理想的增加材料表面抗凝血性能的方法之一。本文介绍肝素的结构及性能,并简述共价修饰、离子键和物理缓释这3个目前主要的肝素改性方法,同时总结各种方法的优缺点并对肝素在人工血管改性的未来方向进行展望。     

红外热成像技术在乳腺癌检测中的应用进展

乳腺癌作为全球女性中最常见的恶性肿瘤, 近年来,发病率逐年增高。人们期待寻找新一代检查方法,能进一步提高乳腺癌检出率,早期控制疾病进程,从而提高乳腺癌患者的生存率。红外热成像技术是一种常见的物理技术,在军事、工业、医疗等多个领域均有应用,我国近十几年来才开始将该项技术应用到医学领域中。由于该技术具有操作简单、非接触、无辐射、无创伤等优点,在医学领域中有广泛的应用前景。本文主要对该物理技术在乳腺疾病检测中的应用及该技术的临床诊断价值做简要概述。     

基于HHT的视觉疲劳脑电特征提取

【摘 要】 为准确提取到脑电信号中的疲劳特征,以此作为预警器提醒程序员休息,本文设计了一个基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑电实验,采用希尔伯特黄算法提取被试者脑电信号中EEG参数[θ]、[α]、[β]、[βα]、[(α+θ)β]在正常状态和疲劳状态下的希尔伯特边际谱能量值,分析两种状态下的希尔伯特边际谱能量的变化趋势。单因素方差分析结果表明:在疲劳状态下[α]、[(α+θ)β]的边际谱能量显著上升,[β]、[βα]波边际谱能量显著下降。通过支持向量机分类,[βα]的最大分类准确率达到了94.4%,[β]节律的最大分类准确率达到了93.3%。[α]、[α+θβ]也表现出良好的可分性。从希尔伯特黄算法中提取的4个EEG参数［[α]、[β]、[βα]、[α+θβ]］的边际谱能量特征均可以作为评价视觉疲劳特性的指标。     

基于总体局部均值分解方法的心律失常特征提取与分类

针对心电信号自动分类技术中的特征提取,提出一种新的特征提取方法—总体局部均值分解（ELMD）方法。该方法首先对心电信号加入不同的高斯白噪声,然后进行局部均值分解得到若干乘积函数（PF）分量,求取多次分解后的PF分量均值。多次加入噪声及分量平均的过程可以克服基本局部均值分解方法存在的模态混叠问题。选取较优的前4个PF分量进行特征计算,将得到的特征向量矩阵送入支持向量机对正常心电信号和4种常见的心律失常信号进行分类。从MIT-BIH心律失常数据库的分类结果来看,ELMD总体分类准确率达到99.61%,高于一般方法,证明了ELMD方法的有效性。     

基于Gabor滤波器的糖尿病视网膜新生血管检测

目的:采用Gabor滤波器实现眼底图像中新生血管检测,帮助医生准确确定糖尿病视网膜病变的分期。 方法:对眼底图像进行预处理,并使用不同尺度参数和方向参数Gabor滤波器作用于预处理图像,并在尺度参数确定的情况下取各方向输出结果的最大值作为最后Gabor滤波器的输出。 结果:对比分析不同尺度参数的Gabor滤波器的结果,发现小尺度参数的Gabor滤波器在新生血管部分具有较强的输出。 结论:本研究提出的Gabor滤波器可以很好地区分眼底图像中正常血管与新生血管结构。