[发明专利]血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法及系统

说明书

本发明公开了血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法及系统，包括以下步骤：对活体或离体测量所得血糖拉曼光谱数据进行预处理；从预处理后的所述血糖拉曼光谱数据中，量化提取血液中葡萄糖拉曼光谱特征信息；根据所获葡萄糖拉曼光谱特征信息，预测血液中葡萄糖含量。本发明根据光谱信号与背景噪声间特征差异，准确提取葡萄糖特征峰物理参量；建立混合深度学习模型，有效识别不同个体光谱检测结果具有的共同特征，精确预测体内血糖真实含量。这有望形成一种更准确和普适的血糖拉曼光谱数据分析方法体系。

技术领域

本发明属于拉曼光谱数据分析以及血液中葡萄糖(血糖)拉曼光谱检测技术领域，具体涉及血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法及系统。

背景技术

糖尿病是以糖代谢紊乱为主要特征的综合病症。糖尿病是一种终身性渐进性的慢性疾病，不可治愈。血糖监测结果有助于掌握糖尿病患者糖代谢紊乱程度，及时了解血糖水平和波动规律，用于制定合理的降糖方案，指导调整治疗方案，降低并发症发生风险，提高患者生活质量与治疗依从性。传统静脉或手指尖采血检测血糖方法是有创操作，会导致疼痛、感染与心理负担等负面因素，严重影响了患者生活质量及自我监测积极性。

光学血糖检测技术因检测便捷、蕴含信息丰富、能够真正实现无创、无痛等特点，已成为国内外科技与产业研究热点。相比于红外偏振测量、光学相干断层成像、近/中红外吸收光谱、光声光谱等光学技术，拉曼光谱分析技术可在分子水平研究物质分子结构和生化组成信息，在无创血糖检测技术及其应用领域具有独特优势，即，具有独特的“分子指纹”识别能力，特别适合于含水量较大的生化成分特异性检测与定量分析。现有的研究结果表明，可以从活体无创检测或离体采集血液样本中所获的拉曼光谱特征信息中，量化识别动物与人体血糖含量。

然而，检测所获血糖拉曼光谱的定量分析尚面临一系列问题。首先，仪器状态、设备更替以及环境噪声都可能造成血糖拉曼光谱数据的可利用性发生较大变化，这为量化分析血液中葡萄糖含量带来了一系列不确定性因素；其次，活体/离体所测血糖拉曼光谱信息，可能会与人体组织或血液内的其他成分(如血红蛋白、脂质、蛋白质等)发生重叠，这为判断血糖拉曼光谱的特征信息，进而量化分析血糖含量带来了困难；最后，个体生物组织结构及其生化构成等差异，会导致不同个体、不同测量部位的血糖浓度及其光谱检测结果的非线性差异。此外，同一测量个体测量条件变化，也会引起远大于血糖浓度改变引起的光谱变化。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法及系统，对活体/离体测量所得血液拉曼光谱进行预处理，从预处理后的血液拉曼光谱中，量化提取血液中葡萄糖拉曼光谱特征信息，根据所获葡萄糖拉曼光谱特征信息预测血液中葡萄糖含量，并运用统计分析与克拉克网格分析方法，量化评价预测结果的准确性。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

血液中葡萄糖成分的复合型拉曼光谱数据分析方法，包括以下步骤：

对活体或离体测量所得血糖拉曼光谱数据进行预处理；

从预处理后的所述血糖拉曼光谱数据中，量化提取血液中葡萄糖拉曼光谱特征信息；

根据所获葡萄糖拉曼光谱特征信息，预测血液中葡萄糖含量。

优选的，对活体或离体测量所得血糖拉曼光谱数据进行预处理的方法包括：

对所述血糖拉曼光谱数据选择性进行拉曼光谱波长插值；

对所述血糖拉曼光谱数据的光谱范围进行剪切；

消除所述血糖拉曼光谱数据的荧光背景、宇宙射线，以及其他由于仪器和环境引起的噪声干扰。

优选的，从预处理后的所述血糖拉曼光谱数据中，量化提取血液中葡萄糖拉曼光谱特征信息的方法包括：