[发明专利]基于拉曼散射的多功能无创便携医疗检测装置及检测方法无效
申请号: | 201410521823.9 | 申请日: | 2014-10-07 |
公开(公告)号: | CN104224198A | 公开(公告)日: | 2014-12-24 |
发明(设计)人: | 孟延;刘冉;仇志军 | 申请(专利权)人: | 复旦大学 |
主分类号: | A61B5/1455 | 分类号: | A61B5/1455 |
代理公司: | 上海正旦专利代理有限公司 31200 | 代理人: | 陆飞;盛志范 |
地址: | 200433 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 散射 多功能 便携 医疗 检测 装置 方法 | ||
技术领域
本发明属于医疗检测技术领域,具体涉及一种基于拉曼散射的多功能无创便携医疗检测装置及检测方法。
背景技术
当光照射试样时,根据散射光的频率与入射光是否相同可以将散射现象分为瑞利散射和拉曼散射。拉曼散射光谱属于分子振动-转动光谱,它是源于试样分子的振动和转动能级,对拉曼散射光谱的研究可以直接获得分子结构的信息,从而对物质进行分析。就拉曼光谱本身而言,具有分辨率高,积分时间短,重现率好等特点,又因为其谱峰清晰尖锐,且谱峰强度与被检测物质呈良好的正相关关系,因此可以利用拉曼光谱实现对人体内某些成分如血糖、血红素、脂肪、胆固醇等组分进行的精确定量检测和分析。目前的无创检测设备由于光学系统以及成像系统结构复杂,整个设备庞大且功能单一,无法做到便于携带并灵活检测多种物质。
糖尿病是由于人体胰岛素分泌缺陷或其生物作用受损,所引发的以高血糖为特征的糖、脂肪和蛋白质代谢紊乱的疾病。目前糖尿病的治疗通过频繁的检测患者的血糖浓度值并依此来从外部注射或口服胰岛素来控制血糖浓度。但是目前普遍的血糖检测方法都是有创的,每天4-7次的血糖检测对患者造成了身体上的疼痛和心灵上的伤害,并加大了感染的风险。而利用拉曼光谱检测血糖具有减轻患者痛苦和感染的风险,提高血糖精确度,降低检测成本的优点。
动脉粥样硬化是由脂肪代谢紊乱,神经血管功能失调引起的在大中动脉内膜出现含胆固醇、类脂肪等物质的疾病。利用拉曼光谱对血管内脂肪、胆固醇等成分的检测对诊断治疗有很大帮助。
细胞的癌变及扩散是从细胞形、组织成分的变化开始的。在细胞癌变的过程中,细胞内的DNA、蛋白质等成分发生变化。因此对细胞内DNA、蛋白质等组分进行实时监测对患者和疑似患者病情的治疗和诊断有很重要的意义。
本发明是基于拉曼光谱分析的无创便携检测的新技术,该技术可以方便快捷的为人体各体征成分参数的检测和确定提供依据,大大提高医疗检测诊断的效果,具有很高的经济和社会效益。
发明内容
本发明的目的在于提出一种基于拉曼光谱分析的无创便携医疗检测方法及装置。
本发明提出的基于拉曼光谱分析的无创便携医疗检测装置,其结构如图1所示,包括激光发生系统、光信号处理系统、光电信号转换系统以及数据处理系统;其中,所述激光发生系统将固定波长的激光(可以是但不局限于785nm),经过检测探头照射到人体皮肤,由人体皮肤返回的散射光经由检测探头送至光信号处理系统;所述光信号处理系统是一种滤光装置,该滤光装置可以通过能够表征某一物质的特定波长的散射光(如在血液光谱中的峰为血糖峰,峰为血红素峰),滤除其他波长的散射光,并不对入射光及散射光分别处理,特定波长的散射光由光电信号转换系统接收;所述光电信号转换系统采用电荷耦合元件,经由滤光装置处理的单一的特定波长的散射光信号被电荷耦合元件采集并转换成相应的数字电信号;所述数字信号处理系统对采集到的数字电信号进行处理,得出相对应的表征某一物质体征的物质含量。
本发明中,所述光电信号转换系统可以但不局限为CCD成像模块。
本发明中,所述数据处理系统用于对电信号进行处理,得到相应物质的活性浓度值;整个数据处理系统可集成在芯片中,因此结构小巧易于携带。
本发明中,所述数据处理系统在使用前先针对每一种被测物质测定一系列参数值,得到拉曼峰强度与该物质活性浓度的函数关系,建立关联模型,进而对人体进行检测。
本发明提供的基于拉曼光谱分析的无创便携医疗检测方法,具体步骤如下:
步骤:A、选取一组已知活性浓度的物质样品(如血糖、血红素、胆固醇、恶性肿瘤等物质)作为校准集,测出其拉曼散射光谱的拉曼峰强度,建立该物质活性浓度与拉曼散射峰强度之间的定量数学模型,也称校准模型;
步骤B、再取另一组已知活性浓度的该物质作为预测集,将预测样品的近红外光谱代入校准模型,得到样品的预测值,用预测值和实际样品活性浓度之间的相关系数和相对标准偏差来衡量所建校准模型的可靠程度,对校准模型不断进行训练得到相关度最优的该种物质的强度—浓度关联模型,并将每种检测物质的关联模型存储在装置的数据处理系统中;
步骤C、对患者身体情况进行检测和记录,建立患者个人的身体数据库;
步骤D、选定相应的光信号处理系统以及强度—浓度关联模型,结合患者的个人数据库,进行某项指标的检测;
步骤E、检测完一项指标后,如需检测另外一种物质,可以更换事先已经制作好的光学处理零件,从而实现检测功能的多样化。
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