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基于时频域综合分析的无创血糖检测技术研究
1
作者
陈剑虹
任军怡
+2 位作者
杨佳
郭亚亚
乔卫东
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期318-324,共7页
无创血糖检测技术是一种间接测量血液中葡萄糖含量的方法,其不损伤人体组织具有安全、快捷、无创的特点,打破了传统血糖检测的局限性,具有重要的研究价值。光电容积脉搏波信号因携带多种生理病理信息,被广泛应用于各种临床研究,也是目...
无创血糖检测技术是一种间接测量血液中葡萄糖含量的方法,其不损伤人体组织具有安全、快捷、无创的特点,打破了传统血糖检测的局限性,具有重要的研究价值。光电容积脉搏波信号因携带多种生理病理信息,被广泛应用于各种临床研究,也是目前实现无创血糖检测技术的重点关注对象。目前基于光电容积脉搏波信号的无创血糖检测研究,仅考虑了时间域或频率域单独作用时对系统建模的贡献。信号的时域分析虽能描述PPG信号幅值随时间的变化,却无法直观反映PPG信号频率的能量分布,因此单一域的信号分析不能全面表达PPG信号,从而导致信息丢失。采用频域分析方法提取信号频谱时,需要利用信号的全部时域信息,是一种全局的变换,可能会造成特定时间或特定频率段内的信号特性丢失。提出了一种基于光电容积脉搏波(PPG)时频域综合分析的无创血糖检测新方法,采用时域-频域并行法综合考量光电容积脉搏波信号与血糖间的联系。以时域分析为基准,利用聚类分析法在PPG信号时域中提取代表波形,分析波形特征点与血糖相关性,确定波形时域特征参数。在此基础上,利用快速傅里叶变换将脉搏波时域信号转换至频率域,采取主成分分析手段研究频谱信息,确立频域特征量。通过口服葡萄糖耐糖实验(OGTT)对获取的波形信号提取时频域特征参数,以实时检测的有创血糖浓度值作为参考,构建基于BP神经网络的无创血糖检测模型,同时为提升模型精度实现模型最优化,应用遗传算法对模型进行二次修正,最终实现模型测试集平均绝对误差(MAE)为1.13 mmol·L^(-1),均方根误差(RMSE)为1.42 mmol·L^(-1)。Parkers共识网络栅格(Parkers CEG)评估结果显示:在A区与B区的预测结果分别占80.3%、19.7%,实验结果表明该方法具有良好的预测精度,为实现日常血糖无创监测可行性提供了理论基础及可靠性依据。有助于完善糖尿病的检测与监测体系,更好地全面判断病情,及时预防、指导、治疗糖尿病。
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关键词
无创血糖检测
光电容积脉搏波
时频域综合分析
机器学习
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职称材料
题名
基于时频域综合分析的无创血糖检测技术研究
1
作者
陈剑虹
任军怡
杨佳
郭亚亚
乔卫东
机构
西安理工大学机械与精密仪器工程学院
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期318-324,共7页
基金
国家重点研发计划重大科学仪器设备开发重点专项(2017YFF0104403)
陕西省重点研发计划项目(2020SF-427)资助。
文摘
无创血糖检测技术是一种间接测量血液中葡萄糖含量的方法,其不损伤人体组织具有安全、快捷、无创的特点,打破了传统血糖检测的局限性,具有重要的研究价值。光电容积脉搏波信号因携带多种生理病理信息,被广泛应用于各种临床研究,也是目前实现无创血糖检测技术的重点关注对象。目前基于光电容积脉搏波信号的无创血糖检测研究,仅考虑了时间域或频率域单独作用时对系统建模的贡献。信号的时域分析虽能描述PPG信号幅值随时间的变化,却无法直观反映PPG信号频率的能量分布,因此单一域的信号分析不能全面表达PPG信号,从而导致信息丢失。采用频域分析方法提取信号频谱时,需要利用信号的全部时域信息,是一种全局的变换,可能会造成特定时间或特定频率段内的信号特性丢失。提出了一种基于光电容积脉搏波(PPG)时频域综合分析的无创血糖检测新方法,采用时域-频域并行法综合考量光电容积脉搏波信号与血糖间的联系。以时域分析为基准,利用聚类分析法在PPG信号时域中提取代表波形,分析波形特征点与血糖相关性,确定波形时域特征参数。在此基础上,利用快速傅里叶变换将脉搏波时域信号转换至频率域,采取主成分分析手段研究频谱信息,确立频域特征量。通过口服葡萄糖耐糖实验(OGTT)对获取的波形信号提取时频域特征参数,以实时检测的有创血糖浓度值作为参考,构建基于BP神经网络的无创血糖检测模型,同时为提升模型精度实现模型最优化,应用遗传算法对模型进行二次修正,最终实现模型测试集平均绝对误差(MAE)为1.13 mmol·L^(-1),均方根误差(RMSE)为1.42 mmol·L^(-1)。Parkers共识网络栅格(Parkers CEG)评估结果显示:在A区与B区的预测结果分别占80.3%、19.7%,实验结果表明该方法具有良好的预测精度,为实现日常血糖无创监测可行性提供了理论基础及可靠性依据。有助于完善糖尿病的检测与监测体系,更好地全面判断病情,及时预防、指导、治疗糖尿病。
关键词
无创血糖检测
光电容积脉搏波
时频域综合分析
机器学习
Keywords
Non-invasive blood glucose detection
PPG signals
Time domain and frequency domain analysis
Machine learning
分类号
O433.4 [机械工程—光学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于时频域综合分析的无创血糖检测技术研究
陈剑虹
任军怡
杨佳
郭亚亚
乔卫东
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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