[发明专利]基于深度学习的多频段光声无创血糖浓度预测系统

说明书

本发明公开了基于深度学习的多频段光声无创血糖浓度预测系统。系统主要包括激光源、n个不同频段的超声换能器、放大器、数据采集卡和信号处理模块。激光源产生脉冲激光，照射人体皮肤组织。n个不同频段的超声换能器分别获取不同频段的光声信号。放大器对光声信号进行放大。数据采集卡获取光声信号的时域信息。信号处理模块将时域信息转换为频域信息，并输入到基于深度学习的多频段光声无创血糖浓度预测模型中，从而获取血糖浓度值。本发明血糖浓度预测结果精确度高，克服了单频段光声信号无法全面反应血糖水平的局限性。

技术领域

本发明涉及血糖无创检测领域，具体是基于深度学习的多频段光声无创血糖浓度预测系统。

背景技术

最新统计显示中国糖尿病患者约有1.144亿，人数占全球第一。而且随着人民生活水平的不断提高和老年化趋势，糖尿病的发病率呈上升趋势。糖尿病患者由于持续的高糖血症导致了大量的微血管并发症，给患者带来了严重的身心危害，同时给患者家庭和社会带来了沉重的经济负担。然而，由于医学水平发展的有限，目前尚无根治糖尿病的方法，但如果能对血糖进行自我检测，结合多种治疗手段便可以对糖尿病进行相应控制，减缓病情和减少相应并发症的发生。

传统血糖检测要求糖尿病患者定期使用电化学测试条提取血液样本，存在交叉感染、表皮损伤、取血疼痛等不足，限制了血糖检测的频率而直接影响患者的治疗。为了克服有创血糖检测的局限性，无创血糖检测技术得到了快速发展。传统的无创血糖主要集中于非光学检测和光学检测，非光学无创血糖检测主要是初步的可行性实验验证，存在检测的实时性、稳定性、准确性等问题，因此限制了其实际应用。而采用传统的光学方法进行无损血糖检测主要具有以下局限性:葡萄糖在血液中浓度很低，光学系数的微小变化难以检测；血糖与其他体内化合物化学结构类似，易受干扰，影响检测。

光声技术是血糖无创检测领域的新兴技术，相比传统的光学检测方法，该方法具有检测灵敏度高、适合活体组织等优势。但已有的光声光谱无创血糖检测主要集中于单频段的光声信号的研究，无法全面反映血糖水平，导致血糖浓度预测精度不高。因此探究新的测量系统克服单频段的光声信号不能全面反映血糖水平对光声光谱测量的影响来提高精度，实现无创血糖便携、高效的检测具有十分重要的现实意义。

发明内容

本发明的目的是解决现有技术中存在的问题。

为实现本发明目的而采用的技术方案是这样的，基于深度学习的多频段光声无创血糖浓度预测系统，主要包括激光源、n个不同频段的超声换能器、放大器、数据采集卡和信号处理模块。

激光源向人体皮肤组织发射激光，人体血管内的血糖因吸收光能热膨胀激发产生不同频段的光声信号。

n个不同频段的超声换能器分别获取不同频段的光声信号。

所述超声换能器材料为压电陶瓷。

放大器包括低噪前置放大器和锁相放大器。

低噪前置放大器对超声换能器获取的光声信号进行放大，并将放大的光声信号发送给锁相放大器。

锁相放大器放大光声信号，从而将光声信号与噪声分离，并将光声信号发送给数据采集卡。

数据采集卡采集光声信号的时域信息，并将采集到的数据发送给信号处理模块。

信号处理模块具有基于深度学习的多频段光声无创血糖浓度预测模型。

在信号处理模块中写入基于深度学习的多频段光声无创血糖浓度预测模型的主要步骤如下：

1)利用静脉采血方式获取m个使用者的血糖浓度真实值，记为样本集S＝(s₁，s₂，…，s_i，…，s_m)。s_i为第i个使用者的血糖浓度真实值。