无创红外血糖检测系统技术方案

无创红外血糖检测分系统。红外血糖检测系统一般包括采集器，采集方法，软件，硬件，算法模型5部分。本发明专利技术增加了信息采集的类型和内容，实现了针对每个使用者的个性化建模，采用智能手机云计算平台大幅度提升计算效率，并且实现了充分的模型选择，因此提高了血糖检测的精确度和速度，并且降低了实现成本。

Noninvasive infrared blood sugar detection system

Noninvasive infrared blood sugar detection system. Infrared blood glucose detection system generally includes collector, acquisition methods, software, hardware, algorithm model 5 parts. The invention increases the types and contents of information collection, to achieve a personalized modeling of each user, using intelligent mobile phone platform for cloud computing greatly enhance the computational efficiency, and the realization of the full model selection, thus improving the accuracy and speed of blood glucose testing, and reduce the cost.

【技术实现步骤摘要】
无创红外血糖检测系统
本专利技术涉及无创血糖检测分析
，具体的说是一种无创红外血糖检测系统。
技术介绍
糖尿病是一种常见的内分泌代谢病。2003年全球糖尿病患者已达1.8亿，据估计，到2025年将达到3亿。2009年我国糖尿病患者已超过9000万，随着生活水平的提高，还有较快增长的趋势。目前还没有彻底根治糖尿病的方法，主要是通过频繁地监测血糖浓度，调整降糖药物的用量，以预防或减轻并发症的发生。医生建议糖尿病患者每日需进行至少4次以上血糖监测。无创血糖检测技术由于测量时无痛苦，无感染，可真正实现一日多次监测，是血糖检测的理想设备。目前无创血糖检测技术包括基于光学的方法和基于非光学的方法，光谱检测技术包括：近红外光谱法，中红外光谱法，远红外光谱法，拉曼光谱法，光声法，旋光法和被动式接受光谱法等。非光学方法包括：代谢热整合法，微波检测法，组织液方法，体液方法，电化学方法，阻抗法，反离子电渗法等。从实施技术看，似乎目前尚未达到完全成熟阶段。移动医疗，可穿戴设备的研发热潮中无创血糖检测技术是重要内容，尽管有多家大学、公司参与研制，但能被批准上市的极少。原因是测量值的可靠性较低。红外血糖检测技术是近二十多年无创血糖检测研究的热点，取得了一系列的进展；红外血糖检测系统一般包括采集器，采集方法，软件，硬件，算法模型5部分。现有技术在多个方面都存在不足。一，信息采集不足，(一)人体光谱信息采集部位不足，基本上只采集一个部位，如某处皮肤、耳、眼、舌等，(二)人体生命活动信息采集不足，如心率，血压，血流速度，体温，体表湿度，如性别，年龄，种族，体重，身高，(三)即时自然信息不足，如气压、气温、湿度。二，模型个性化不足，往往没有针对使用者个人建模。三，运算能力不足，没有充分使用智能手机，互联网云计算的能力。导致无法充分优选计算模型，提高检测精度，也无法提高运算速度快速提供检测结果，还导致血糖检测设备中用于计算的硬件设备的浪费。四，模型选用不足基本上是用一个在测试实验中优选的模型，固定的处理采集到的所有人的信息。为了解决这些问题，我们提出了本专利技术。
技术实现思路
为了准确检测人体血糖，快速获得检测结果，较低成本的实现上述目标。本专利技术做了相应的改进，改善上述一个或多个不足。提出如下技术方案。无创红外血糖检测系统：包含感知层、数据传输层、数据处理层、应用层，其中，感知层包含智能移动终端和采集传感设备，采集传感设备通过红外光谱采集血流状态包含血糖变动的相关数据，通过传感设备采集人体活动数据和即时自然信息，智能移动终端获取用户地理信息和用户输入信息；数据传输层用于将感知层采集的数据传输至数据处理层；数据处理层对接收到的数据和保存的数据进行运算融合，并且把数据和运算结果保存在相应的项目下；应用层通过用户终端发布经过数据处理层运算后的血糖数值和人体活动数据，并能接收用户的需求信息并予以反馈。无创红外血糖检测系统，所述的红外光谱包括透射光谱和反射漫反射光谱。无创红外血糖检测系统，所述的感知层采集传感设备、包括光电传感器、加速计、陀螺仪、罗盘，距离感应器、晴雨表/气压传感器、监控心率、血氧、血压、皮肤温度的传感器等，传感器可以做为单独装置，也允许做各种组合，包括与智能移动终端做各种组合。无创红外血糖检测系统，所述的数据处理层包括云计算平台等数据处理平台。无创红外血糖检测系统，所述的数据处理层对接收到的数据和保存的数据进行运算融合，包括运用各种化学计量学多变量回归模型的模型库以及模型筛选方法，所使用的自变量数据包括光谱数据与采集感受设备采集的其它数据。无创红外血糖检测系统，所述的光谱数据采集部位为多个人体部位。无创红外血糖检测系统，优选的，所述的人体部位为人体体表的穴位。无创红外血糖检测系统，优选的，所述的人体体表的穴位包含足太阴脾经足阳明胃经的穴位，其它与中医脾胃功能有关系的穴位，及在糖尿病针灸治疗中应用过的穴位。无创红外血糖检测系统，所述的血糖检测建模方法针对每个使用者的相关数据建模，建模初始需要数十次的序贯使用无创血糖检测方法和有创血糖检测方法以积累一定的数据建模。无创红外血糖检测系统，根据上面所述方案，所述的血糖检测建模方法也适用于其它血液成分检测。人体是个复杂巨系统，使用光学设备采集血糖相关信息，是在具体的人体的活动中进行，所以采集信息可以采集更多相关的信息，如心率、血压、气温、气压等以帮助提高建模检测精度。模型选择，就是利用统计学方法和准则从多个候选模型中选择最佳的一个。换言之，我们并不总是建立一个包含所有变量的模型，而是选取其中信息量最大的子集进行建模。各种方法和准则相继被提出。模型选择的目标可归结为两个。一为模型预报的准确性，即选择合适的子模型使得其对新数据的预测更为准确，也将其称为模型的有效性。例如在判别问题中，研究者往往并不关心哪些变量被选入了模型或这些变量的系数估计是多少，而是关心所选择的模型能否将新样本点正确地归入相应的类别。二为选择模型的相合性，即选择模型是否与真实模型相同。弱相合性表述为样本量增加时选择模型依概率逼近于真实模型；强相合性表述为选择模型几乎必然是真实模型。通常我们并不假定真实的模型存在于候选模型中，上述相合性表述中的真实模型可由候选模型中最接近真实的模型替换。例如在遗传疾病研究中，人们最关心哪些位点（自变量）与疾病（因变量）有密切关联，这时选择模型的相合性显得尤为重要。不同的模型选择方法侧重于不同的目标，而有效性和相合性一般无法同时满足。近年来，生物信息、图像处理、金融管理等领域产生的高维数据为模型选择提出了更大的挑战。这些领域的实验数据维数甚至超过样本量大小。例如在基因学中，受试者（样本）可能只有几百人，而观测的基因位点（变量）可能达到数千个。科学家需要通过这些样本选取与疾病相关的基因。传统的子集模型选择法存在计算成本大、最优化难以实现等问题不能满足分析的需要，进而促使一系列新兴选择方法如LASSO等的诞生。可以说高维数据的出现极大地推进了统计思想的改革和发展。高维模型选择在实际中应用广泛。例如，在计算生物学中，利用微阵列和蛋白质数据的肿瘤判别和聚类问题严重依赖于模型选择方法，科学家需要在成千上万的基因表达数据中提取与疾病真正相关的变量；在医疗健康的实验中，有时会面临多维的纵向数据，每个病例在一段时间内的生命体征都会被记录多次，而真正与患病相关的风险因素只占很小的一部分，这也需要用统计的方法进行选择；在金融工程和风险管理领域，跨国公司为了抵御市场波动的影响，会根据历史数据选择一些重要的财政指标进行干预；除此之外，在网络数据挖掘、机器学习等领域，高维模型选择方法也被大量应用。无创血糖检测的模型选择在现有技术中主要采用了与血糖密切相关的光谱信息，但是检测精度一直没能达标，所以本专利技术增加了若干其它相关信息，以提高模型的准确性。穴位的现代科技研究中的红外辐射研究(论文)表明其是活跃的一类体表部位，可以比其周围的非穴位部位提供更多的人体活动状态信息。并且某些穴位在病理状态下比生理状态下与相应的脏器活动状态有更强的相关性。有多项研究表明针对每个人的红外血糖检测的精度高于针对群体的红外血糖检测，而且高出的幅度可观，本专利技术采用针对每个使用者的检测个体化方案。针对每个使用者的相关数据建模，建模初始需要数十次本文档来自技高网...

【技术保护点】
无创红外血糖检测系统，其特征在于：包含感知层、数据传输层、数据处理层、应用层，其中，感知层包含智能移动终端和采集传感设备，采集传感设备通过红外光谱采集血流状态包含血糖变动的相关数据，通过传感设备采集人体活动数据和即时自然信息，智能移动终端获取用户地理信息和用户输入信息；数据传输层用于将感知层采集的数据传输至数据处理层；数据处理层对接收到的数据和保存的数据进行运算融合，并且把数据和运算结果保存在相应的项目下；应用层通过用户终端发布经过数据处理层运算后的血糖数值和人体活动数据，并能接收用户的需求信息并予以反馈。

【技术特征摘要】
1.无创红外血糖检测系统，其特征在于：包含感知层、数据传输层、数据处理层、应用层，其中，感知层包含智能移动终端和采集传感设备，采集传感设备通过红外光谱采集血流状态包含血糖变动的相关数据，通过传感设备采集人体活动数据和即时自然信息，智能移动终端获取用户地理信息和用户输入信息；数据传输层用于将感知层采集的数据传输至数据处理层；数据处理层对接收到的数据和保存的数据进行运算融合，并且把数据和运算结果保存在相应的项目下；应用层通过用户终端发布经过数据处理层运算后的血糖数值和人体活动数据，并能接收用户的需求信息并予以反馈。2.根据权利要求项1的无创红外血糖检测系统，其特征在于所述的红外光谱包括透射光谱和反射漫反射光谱。3.根据权利要求项1的无创红外血糖检测系统，其特征在于所述的感知层采集传感设备，包含光电传感器、加速计、陀螺仪、罗盘、距离感应器、晴雨表/气压传感器、监控心率、血氧、血压、皮肤温度的传感器等，传感器能够做为单独装置，也允许做各种组合，包括与智能移动终端做各种组合。4.根据权利要求项1的无创红外血糖检测系统，其特征在于所述的数据处理层包括云计算平台等数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宏杰，
申请(专利权)人：赵宏杰，
类型：发明
国别省市：吉林,22