CN112790762A - 一种可穿戴血糖仪及血糖浓度的检测方法 - Google Patents

一种可穿戴血糖仪及血糖浓度的检测方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种可穿戴血糖仪及血糖浓度的检测方法。可穿戴血糖仪包括可穿戴部分和手持部分，可穿戴部分与手持部分间通信连接；且可穿戴部分包括：壳体、控制器、拉曼光谱收发组件、拉曼光谱处理器、通信装置和电池，以实现拉曼光谱数据的采集；通过手持部分对采集的拉曼光谱数据进行特征分析，得到待检测对象的血糖浓度。该可穿戴血糖仪通过采集温湿度较稳定、血管丰富的外耳道皮肤处散射的光信号进行血糖浓度分析，提高了血糖浓度检测的准确性。

Description

一种可穿戴血糖仪及血糖浓度的检测方法
技术领域
本申请涉及医疗检测、生物医学检测和健康监测技术领域，尤其涉及一种可穿戴血糖仪及血糖浓度的检测方法。
背景技术
糖尿病是由遗传和环境因素引起的代谢紊乱，导致胰岛素不敏感性，胰岛素缺乏和生物学功能受损。由于该疾病的高发病率，以及相关的残疾和死亡率，该疾病已成为世界范围内至关重要的健康问题。根据估计，中国有1.139亿的糖尿病患者，目前医学解始终未能研发出能够治愈糖尿病的药物或者方法，糖尿病患者主要通过对血糖水平的频繁监测，和相应的口服降糖药物，以及胰岛素注射实现对血糖浓度的控制。目前血糖浓度测定是诊断糖尿病最主要的依据。
近年来国内外正在积极的研究血糖浓度的无创检测方法，这就包括了血液替代物与微渗透、光传感器、光谱学方法。最简单的方法是测血液代替物(唾液、汗、尿液)中的葡萄糖浓度，但研究表明所测得的葡萄糖浓度与血糖浓度无明显相关性。
另一种方法是通过皮肤轻度腐蚀，去除表皮障碍，加负压连续抽取的方法测组织问隙液的浓度与血糖浓度的相关关系，从而得血糖浓度，但这仍是一种有损的检测方法。
因此，目前亟需一种无损的血糖浓度检测方案和相关仪器，对患者进行准确的血糖浓度检测。
发明内容
本申请实施例提供一种可穿戴血糖仪及血糖浓度的检测方法，解决了现有技术存在的上述问题，以提高血糖浓度检测的准确性。
第一方面，提供了一种可穿戴血糖仪，该血糖仪可以包括：可穿戴部分和手持部分，所述可穿戴部分与所述手持部分间进行短距离通信连接；
所述可穿戴部分包括：壳体、控制器、拉曼光谱收发组件、拉曼光谱处理器、通信装置和电池；
所述壳体，分为相连的入耳部与耳外部；
所述入耳部，具有第一腔室，用于置入待检测对象的外耳道处；
所述耳外部，具有第二腔室，用于置入待检测对象的耳外；
所述控制器，配置于所述第一腔室，且与所述拉曼光谱收发组件通过导线连接，用于接收待检测对象的血糖浓度检测请求，并向所述拉曼光谱收发组件发送触发指令，以及接收所述拉曼光谱处理器传输的拉曼光谱数据，并将所述拉曼光谱数据传输至所述通信装置；
所述拉曼光谱收发组件，嵌入于所述第一腔室的壳体壁上，用于接收所述控制器发送的触发指令，并基于所述触发指令发出光信号，以及采集所述待检测对象外耳道皮肤处散射的光信号，并将采集的光信号传输至所述拉曼光谱处理器；
所述拉曼光谱处理器，配置于所述第一腔室，且与所述控制器通过导线连接，用于将所述拉曼光谱收发组件传输的光信号转换成相应的拉曼光谱数据，以及将所述拉曼光谱数据传输至所述控制器；
所述通信装置，配置于所述第一腔室，且与所述控制器通过导线连接，用于接收所述控制器传输的拉曼光谱数据，并向所述手持设备发送所述拉曼光谱数据；
所述电池，配置于所述第二腔室，用于为所述拉曼光谱收发器、所述拉曼光谱处理器、所述控制器和所述通信装置供电；
所述手持部分，用于采用卷积算法，分组对所述通信装置发送的所述拉曼光谱数据进行拉曼光谱特征向量的提取；并基于向量中各位置的权重系数，将提取的多组拉曼光谱特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到表征血糖浓度光谱特征的向量，并基于预设的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，得到表征血糖浓度光谱特征的向量对应的血糖浓度。
在一种可能的实现中，所述可穿戴部分还包括充电装置；
所述充电装置，配置于所述第二腔室，且所述充电装置的输出端与所述电池通过导线连接，所述充电装置的输入端为充电接口，用于通过所述充电接口对所述电池进行充电。
在一种可能的实现中，所述拉曼光谱收发组件包括至少一个拉曼光谱收发器；
若所述拉曼光谱收发组件包括至少两个拉曼光谱收发器，则所述至少两个拉曼光谱收发器分别嵌入在距离所述壳体前端等距离的所述第一腔室的壳体壁上。
在一种可能的实现中，所述手持部分包括：数据分析器、存储器、显示器和通信组件；
所述通信组件，与所述可穿戴部分中的所述通信装置进行短距离通信连接，用于接收所述通信装置发送的所述拉曼光谱数据，并将所述拉曼光谱数据传输至所述数据分析器；
所述数据分析器，与所述通信组件、所述存储器和所述显示器均通过导线连接，用于采用卷积算法，分组对所述通信装置发送的所述拉曼光谱数据进行拉曼光谱特征向量的提取；并基于向量中各位置的权重系数，将提取的多组拉曼光谱特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到表征血糖浓度光谱特征的向量，并基于预设的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，得到表征血糖浓度光谱特征的向量对应的血糖浓度，并将所述血糖浓度传输至所述存储器和所述显示器；
所述存储器，用于存储所述血糖浓度；
所述显示器，用于显示所述血糖浓度。
在一种可能的实现中，所述数据分析器，还用于接收针对所述待检测对象在历史预设时间段内血糖浓度的统计分析指令，获取所述存储器中所述待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度，采用预设统计分析算法，对所述历史预设时间段内的血糖浓度进行统计分析，得到所述待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度信息，所述血糖浓度信息包括所述历史预设时间段内的血糖浓度的变化信息、最大血糖浓度值及相应时刻、最小血糖浓度值及相应时刻，并将所述血糖浓度信息传输至所述显示器；
所述显示器，还用于显示所述历史预设时间段内的血糖浓度信息。
在一种可能的实现中，所述数据分析器，还用于将所述血糖浓度或所述历史预设时间段内的血糖浓度信息传输至所述通信组件；
所述通信组件，还用于向预设管理平台发送所述数据分析器输出的血糖浓度或血糖浓度信息，并接收所述预设管理平台根据所述血糖浓度或所述血糖浓度信息发送的诊断分析信息，并将所述诊断分析信息传输至所述显示器；
所述显示器，还用于显示所述诊断分析信息。
在一种可能的实现中，所述通信组件包括短距离通信模块和网络通信模块。
第二方面，提供了一种血糖浓度的检测方法，该方法可以包括：
接收待检测对象的血糖浓度检测请求，发出光信号；
采集所述外耳道皮肤处散射的光信号，并将采集的光信号转换成相应的拉曼光谱数据；
采用卷积算法，分组对所述通信装置发送的所述拉曼光谱数据进行拉曼光谱特征向量的提取；并基于向量中各位置的权重系数，将提取的多组拉曼光谱特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到表征血糖浓度光谱特征的向量，并基于预设的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，得到表征血糖浓度光谱特征的向量对应的血糖浓度。
在一种可能的实现中，所述方法还包括：
接收针对所述待检测对象在历史预设时间段内血糖浓度的统计分析指令；
获取所述待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度；
采用预设统计分析算法，对所述历史预设时间段内的血糖浓度进行统计分析，得到所述待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度信息，所述血糖浓度信息包括所述历史预设时间段内的血糖浓度的变化信息、最大血糖浓度值及相应时刻、最小血糖浓度值及相应时刻；
显示所述历史预设时间段内的血糖浓度信息。
在一种可能的实现中，所述方法还包括：
向预设管理平台发送所述数据分析器输出的血糖浓度或血糖浓度信息；
接收所述预设管理平台根据所述血糖浓度或所述血糖浓度信息发送的诊断分析信息；
显示所述诊断分析信息。
第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述第二方面中任一所述的方法步骤。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第二方面中任一所述的方法步骤。
本发明实施例提供的可穿戴血糖仪包括可穿戴部分和手持部分，可穿戴部分与手持部分间通信连接；且可穿戴部分包括：壳体、控制器、拉曼光谱收发组件、拉曼光谱处理器、短距离通信装置和电池，以实现拉曼光谱数据的采集；通过手持部分对采集的拉曼光谱数据进行特征分析，得到待检测对象的血糖浓度。该可穿戴血糖仪通过采集温湿度较稳定、血管丰富的外耳道皮肤处散射的光信号进行血糖浓度分析，提高了血糖浓度检测的准确性。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种可穿戴血糖仪的结构示意图；
图2A为本发明实施例提供的一种可穿戴部分的结构示意图；
图2B为本发明实施例提供的另一种可穿戴部分的结构示意图；
图2C为本发明实施例提供的一种拉曼光谱收发组件的分布结构示意图；
图2D为本发明实施例提供的再一种可穿戴部分的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种手持部分的结构示意图；
图4为本发明实施例提供的一种血糖浓度的检测方法的流程示意图；
图5为本发明实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，并不是全部的实施例。基于本申请实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为了方便理解，下面对本发明实施例中涉及的名词进行解释：
(1)散射(scattering)是指由传播介质的不均匀性引起的光线向四周射去的现象。
(2)拉曼散射，是指散射前后光的波长发生了改变的现象，即指光波在被散射后频率发生变化的现象。
由于人体外耳道处血糖的温度、湿度相对稳定，且血管较丰富，故本发明实施例提供的血糖浓度的检测方法用于在人体的外耳道采集血糖的拉曼光谱，使用人工智能算法实现快速、准确、无损失的定量定性分析，从而检测到准确的血糖浓度。
(3)胶囊网络(Capsule Network)，包括：输入层、卷积层、主胶囊层(PrimaryCaps)、数字胶囊层(Digit Caps)和全连接网络。
输入层输入为28×28的手写数字，经过卷积层中的256个9×9步长为1的卷积核得到20×20×256的特征图。其中，卷积层检测2D图像的基本特征。
主胶囊层包含32个主胶囊，接收卷积层检测到的基本特征(即20×20×256的特征图)，生成特征的组合。采用8组9×9×32的卷积核，对20×20×256的特征图卷积8次，会得到8组6×6×32的特征图。然后将8组特征图都展成一维，然后对应位置合并，得到8维6×6×32的向量。
数字胶囊层包含10个数字胶囊，每个胶囊对应一个数字。每个胶囊接收8维6×6×32的向量作为输入。在胶囊内部，每个输入向量通过8×16权重矩阵，将8维输入空间映射到16维胶囊输出空间。
数字胶囊层中的数字胶囊之间采用动态路由算法进行更新，即初始迭代时，由前一层输入胶囊产生的预测胶囊于后一层输出胶囊向量的连接系数都相同，之后的连接系数通过输入胶囊产生的预测胶囊向量与输出胶囊的余弦相似度得到，如果两个胶囊相似，它们的夹角余弦会很大，直接的反应就是连接系数将增加。
其中，胶囊用输出向量的长度，来表示特征可能存在的概率，而该向量指向的方向表示物体的实例属性特征。当物体在图像上的位置、颜色、轮廓等特征发生改变时，胶囊的模长将保持不变，但胶囊的方向会发生变化。
针对本申请，全连接网络，主要用于建立包含血糖光谱特征胶囊与血糖浓度值之间的关系。
解码网络，采用与原始数据之间的欧氏距离来表征重构损失，从而提升胶囊对输入血糖光谱数据的实例化参数编码。
早期的少量预试验研究发现，血糖可直接刺激外耳道耵聍腺和皮脂腺。健康人外耳道分泌物中不含葡萄糖或含量甚微，而糖尿病患者外耳道皮下细胞和耵聍中葡萄糖含量可达0.1微克。而且这种病理性反应的出现时间早于公认的早期“隐性糖尿病”的糖耐量减低和胰岛素抵抗。这一病理变化可借助拉曼光谱敏感测得。
拉曼光谱特征性峰值位置、强度和线宽变化与血糖的变化相一致。并且由于该可穿戴血糖仪采集信号部位为外耳道，其独特的人体解剖结构决定了该部位温湿度较稳定、皮下组织较少，血管丰富，受外界环境变化影响小，故选取该部位进行利用拉曼光谱进行无创、快速定量血糖检测分析，不仅提高了血糖浓度检测的准确性，也可用于早期识别糖尿病风险人群，并对已患糖尿病人群血糖控制，以及妊娠糖尿病等需频繁监测血糖，及抗糖尿病药物疗效评估等提供了可能及准确可靠的快速、无创检测手段。
本发明实施例提供的可穿戴血糖仪的结构可以如图1所示，可穿戴血糖仪100可以包括可穿戴部分10和手持部分11，其中，可穿戴部分10与手持部分11间进行短距离通信连接。其中，可穿戴部分10的一部分体积可以从人体的耳廓被置入外耳道处。
可穿戴部分10，用于接收待检测对象的血糖浓度检测请求，并发出光信号；采集外耳道皮肤处散射的光信号，并将采集的光信号转换成相应的拉曼光谱数据。
手持部分11，用于采用卷积算法，分组对通信装置发送的拉曼光谱数据进行拉曼光谱特征向量的提取；并基于向量中各位置的权重系数，将提取的多组拉曼光谱特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到表征血糖浓度光谱特征的向量，并基于预设的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，得到表征血糖浓度光谱特征的向量对应的血糖浓度。
如图2A所示，可穿戴部分10可以包括壳体20、控制器21、拉曼光谱收发组件22、拉曼光谱处理器23、通信装置24和电池25；
其中，控制器21可以是单片机、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)处理器、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)处理器等。
拉曼光谱收发组件22可以包括拉曼光谱光源和拉曼光谱的光信号接收器。其中，拉曼光谱光源可以为波长是785nm、850nm、980nm或1064nm的激光光源。
电源25为直流电源。如开关电源、电源适配器、锂电池、碳锌电池、水银电池等能长期稳定供电的供电装置。
通信装置24为短距离通信模块，如无线保真(Wireless-Fidelity，WiFi)模块或蓝牙模块。
拉曼光谱处理器23可以为中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、DSP处理器、FPGA处理器等。
壳体20，分为相连的入耳部210与耳外部220；
入耳部210，具有第一腔室210A，用于置入待检测对象的外耳道；
耳外部220，具有第二腔室220B，用于置入待检测对象的耳外部；
控制器21、拉曼光谱收发组件22、拉曼光谱处理器23和通信装置24均配置于第一腔室210A，且拉曼光谱收发组件22嵌入于第一腔室210A的壳体壁上。
电池25配置于第二腔室220B。
可穿戴部分10中各器件的连接方式与功能：
控制器21分别与拉曼光谱收发组件22、拉曼光谱处理器23和通信装置24通过导线连接，即电连接；
电池25分别与控制器21、拉曼光谱收发组件22、拉曼光谱处理器23和通信装置24通过导线连接，图中未标出。
可以理解的是，控制器21、拉曼光谱收发组件22、拉曼光谱处理器23、通信装置24和电池25可以置于同一个电路板上，或者分别置于不同的电路板上，本发明实施例在此不做限定。
其中，控制器21，用于接收待检测对象的血糖浓度检测请求，并向拉曼光谱收发组件22发送触发指令，以及接收拉曼光谱处理器23传输的拉曼光谱数据，并将拉曼光谱数据传输至通信装置24；
拉曼光谱收发组件22，用于接收控制器发送的触发指令，并基于触发指令发出光信号，以及采集待检测对象外耳道皮肤处散射的光信号，并将采集的光信号传输至拉曼光谱处理器23；
拉曼光谱处理器23，用于将拉曼光谱收发组件22传输的光信号转换成相应的拉曼光谱数据，以及将所述拉曼光谱数据传输至控制器21；
通信装置24，用于接收控制器21传输的拉曼光谱数据，并向手持设备11发送拉曼光谱数据；
电池25，用于为拉曼光谱收发组件22、拉曼光谱处理器、控制器21和通信装置24供电。
在一些实施例中，为了提高可穿戴部分和手持部分间的通信效果，可以将通信装置24设置在壳体20后端B的第一腔室210A的壳体壁上，如图2B所示。
在一些实施例中，拉曼光谱收发组件22可以包括至少一个拉曼光谱收发器；
若拉曼光谱收发组件22包括至少两个拉曼光谱收发器，则至少两个拉曼光谱收发器分别嵌入在距离壳体20前端A等距离的第一腔室210A的壳体壁上，如图2C所示，图中展示了6个拉曼光谱收发器。
需要说明的是，图2C为拉曼光谱收发器的分布结构，虽然未展示控制器21、拉曼光谱收发组件22、拉曼光谱处理器23、通信装置24和电池25，但不表明可穿戴部分10不包括上述未展示器件。
在一些实施例中，可穿戴部分10还可以包括充电装置26；
充电装置26，配置于第二该腔室220B，且充电装置26的输出端与电池25通过导线连接，充电装置26的输入端为充电接口，用于通过充电接口对电池25进行充电，如图2D所示。充电接口可以是USB接口。
在一些实施例中，可穿戴部分10还可以包括定时器27；
定时器27，配置于第一该腔室210A，且与拉曼光谱收发组件22通过导线连接，用于控制拉曼光谱收发组件22采集待检测对象外耳道皮肤处散射的光信号的时间段。
如图3所示，手持部分11可以包括：数据分析器30、存储器31、显示器32和通信组件33。
通信组件33可以包括短距离通信模块和网络通信模块，如5G通信模块。其中，短距离通信模块与可穿戴部分10中的通信装置24进行通信连接，网络通信模块与其他网络设备进行通信连接；
数据分析器30分别与通信组件33、存储器31和显示器32均通过导线连接。数据分析器30可以是单片机、DSP处理器、FPGA处理器等。
通信组件33，用于接收通信装置24发送的拉曼光谱数据，并将拉曼光谱数据传输至数据分析器30；
数据分析器30，用于采用卷积算法，对通信装置24发送的拉曼光谱数据进行分组拉曼光谱特征的提取；并基于各位置的权重系数，将提取的多组特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到表征血糖浓度光谱特征的向量，并基于预设的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，得到表征血糖浓度光谱特征的向量对应的血糖浓度，并将血糖浓度传输至存储器和显示器；
具体实施中，数据分析器30可以采用已训练的胶囊网络，分组对通信装置发送的拉曼光谱数据进行拉曼光谱特征向量的提取；并基于向量中各位置的权重系数，将提取的多组拉曼光谱特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到包含血糖浓度光谱特征的胶囊，包含血糖浓度特征的胶囊经过全连接网络，得到血糖浓度，该全连接网络为训练得到的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，由此得到输入拉曼光谱数据对应的血糖浓度。
在一个例子中，将拉曼光谱数据输入胶囊网络经过256个9×1的卷积核，步长为1，即进行一维卷积，得到20×1×256的特征图，下一层采用8组9×1×32的卷积核，对该特征图卷积8次，即通过8个并行的卷积层，得到8组6×1×32的特征图；之后将每一个特征图展成一维向量，并基于各位置的权重系数，将对应位置的元素组合，得到192个8维的向量，即胶囊。最后通过动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到包含血糖浓度光谱特征的胶囊。
存储器31，用于存储该血糖浓度；
显示器32，用于显示该血糖浓度。
此外，数据分析器30，还用于接收针对待检测对象在历史预设时间段，如前3天内、前10天内、前20天内血糖浓度的统计分析指令；该统计分析指令可以是周期性触发的，也可以是用户不定时触发的；
基于该统计分析指令，获取存储器中待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度，并采用预设统计分析算法，对历史预设时间段内的血糖浓度进行统计分析，得到待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度信息。其中，血糖浓度信息包括历史预设时间段内的血糖浓度的变化信息、最大血糖浓度值及相应时刻、最小血糖浓度值及相应时刻，并将血糖浓度信息传输至显示器；
显示器32，还用于显示历史预设时间段内的血糖浓度信息。
在一些实施例中，数据分析器30，还用于将血糖浓度或历史预设时间段内的血糖浓度信息传输至通信组件中的网络通信模块；
通信组件33中的网络通信模块，用于向预设管理平台，如医院大数据平台或社区健康管理平台；并接收来自医院大数据平台或社区健康管理平台根据血糖浓度或血糖浓度信息发送的预警信息或诊断分析信息，如诊断分析出待检测对象是否存在糖尿病等病症信息，并将诊断分析信息传输至显示器32；
显示器32，还用于显示诊断分析信息。
可以理解的是，手持部分11可以是具有显示屏和通信功能的移动电话、智能电话、笔记本电脑、平板电脑(PAD)等用户设备(User Equipment，UE)、手持设备、车载设备等。
本发明实施例提供的上述可穿戴血糖仪包括可穿戴部分和手持部分，可穿戴部分与手持部分间通信连接；且可穿戴部分包括：壳体、控制器、拉曼光谱收发组件、拉曼光谱处理器、通信装置和电池，以实现拉曼光谱数据的采集；通过手持部分对采集的拉曼光谱数据进行特征分析，得到待检测对象的血糖浓度。该可穿戴血糖仪通过采集温湿度较稳定、血管丰富的外耳道皮肤处散射的光信号进行血糖浓度分析，提高了血糖浓度检测的准确性。
与上述可穿戴血糖仪对应的，本发明实施例还提供一种血糖浓度的检测方法，如图4所示，该血糖浓度的检测方法包括：
步骤410、接收待检测对象的血糖浓度检测请求，发出光信号；
步骤420、采集所述外耳道皮肤处散射的光信号，并将采集的光信号转换成相应的拉曼光谱数据；
步骤430、采用卷积算法，分组对所述通信装置发送的所述拉曼光谱数据进行拉曼光谱特征向量的提取；
步骤440、基于向量中各位置的权重系数，将提取的多组拉曼光谱特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到表征血糖浓度光谱特征的向量；
步骤450、基于预设的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，得到表征血糖浓度光谱特征的向量对应的血糖浓度。
在一个可选的实现中，所述方法还包括：
接收针对所述待检测对象在历史预设时间段内血糖浓度的统计分析指令；
获取所述待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度；
采用预设统计分析算法，对所述历史预设时间段内的血糖浓度进行统计分析，得到所述待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度信息，所述血糖浓度信息包括所述历史预设时间段内的血糖浓度的变化信息、最大血糖浓度值及相应时刻、最小血糖浓度值及相应时刻；
显示所述历史预设时间段内的血糖浓度信息。
在一个可选的实现中，所述方法还包括：
向预设管理平台发送所述数据分析器输出的血糖浓度或血糖浓度信息；
接收所述预设管理平台根据所述血糖浓度或所述血糖浓度信息发送的诊断分析信息；
显示所述诊断分析信息。
本发明上述实施例提供的血糖浓度的检测方法的具体步骤，可以通过上述可穿戴血糖仪中的各功能模块的具体工作过程来实现，因此，本发明实施例提供的血糖浓度的检测方法的具体步骤和有益效果，在此不复赘述。
本发明实施例还提供了一种电子设备，如图5所示，包括处理器510、通信接口520、存储器530和通信总线540，其中，处理器510，通信接口520，存储器530通过通信总线540完成相互间的通信。
存储器530，用于存放计算机程序；
处理器510，用于执行存储器530上所存放的程序时，实现如下步骤：
接收待检测对象的血糖浓度检测请求，发出光信号；
采集所述外耳道皮肤处散射的光信号，并将采集的光信号转换成相应的拉曼光谱数据；
采用卷积算法，分组对所述通信装置发送的所述拉曼光谱数据进行拉曼光谱特征向量的提取；
基于向量中各位置的权重系数，将提取的多组拉曼光谱特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到表征血糖浓度光谱特征的向量；
基于预设的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，得到表征血糖浓度光谱特征的向量对应的血糖浓度。
在一个可选的实现中，所述方法还包括：
接收针对所述待检测对象在历史预设时间段内血糖浓度的统计分析指令；
获取所述待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度；
采用预设统计分析算法，对所述历史预设时间段内的血糖浓度进行统计分析，得到所述待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度信息，所述血糖浓度信息包括所述历史预设时间段内的血糖浓度的变化信息、最大血糖浓度值及相应时刻、最小血糖浓度值及相应时刻；
显示所述历史预设时间段内的血糖浓度信息。
在一个可选的实现中，所述方法还包括：
向预设管理平台发送所述数据分析器输出的血糖浓度或血糖浓度信息；
接收所述预设管理平台根据所述血糖浓度或所述血糖浓度信息发送的诊断分析信息；
显示所述诊断分析信息。
上述提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
通信接口用于上述电子设备与其他设备之间的通信。
存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。
上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
由于上述实施例中电子设备的各器件解决问题的实施方式以及有益效果可以参见图4所示的实施例中的各步骤来实现，因此，本发明实施例提供的电子设备的具体工作过程和有益效果，在此不复赘述。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的血糖浓度的检测方法。
在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一所述的血糖浓度的检测方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请实施例中的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请实施例中可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请实施例中可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请实施例中是参照根据本申请实施例中实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请实施例中的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请实施例中范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本申请实施例中实施例进行各种改动和变型而不脱离本申请实施例中实施例的精神和范围。这样，倘若本申请实施例中实施例的这些修改和变型属于本申请实施例中权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请实施例中也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种可穿戴血糖仪，其特征在于，所述血糖仪包括：可穿戴部分和手持部分，所述可穿戴部分与所述手持部分间进行短距离通信连接；
所述可穿戴部分包括：壳体、控制器、拉曼光谱收发组件、拉曼光谱处理器、通信装置和电池；
所述壳体，分为相连的入耳部与耳外部；
所述入耳部，具有第一腔室，用于置入待检测对象的外耳道处；
所述耳外部，具有第二腔室，用于置入待检测对象的耳外；
所述控制器，配置于所述第一腔室，且与所述拉曼光谱收发组件通过导线连接，用于接收待检测对象的血糖浓度检测请求，并向所述拉曼光谱收发组件发送触发指令，以及接收所述拉曼光谱处理器传输的拉曼光谱数据，并将所述拉曼光谱数据传输至所述通信装置；
所述拉曼光谱收发组件，嵌入于所述第一腔室的壳体壁上，用于接收所述控制器发送的触发指令，并基于所述触发指令发出光信号，以及采集所述待检测对象外耳道皮肤处散射的光信号，并将采集的光信号传输至所述拉曼光谱处理器；
所述拉曼光谱处理器，配置于所述第一腔室，且与所述控制器通过导线连接，用于将所述拉曼光谱收发组件传输的光信号转换成相应的拉曼光谱数据，以及将所述拉曼光谱数据传输至所述控制器；
所述通信装置，配置于所述第一腔室，且与所述控制器通过导线连接，用于接收所述控制器传输的拉曼光谱数据，并向所述手持设备发送所述拉曼光谱数据；
所述电池，配置于所述第二腔室，用于为所述拉曼光谱收发组件、所述拉曼光谱处理器、所述控制器和所述通信装置供电；
所述手持部分，用于采用卷积算法，分组对所述通信装置发送的所述拉曼光谱数据进行拉曼光谱特征向量的提取；并基于向量中各位置的权重系数，将提取的多组拉曼光谱特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到表征血糖浓度光谱特征的向量，并基于预设的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，得到表征血糖浓度光谱特征的向量对应的血糖浓度。
2.如权利要求1所述的血糖仪，其特征在于，所述可穿戴部分还包括充电装置；
所述充电装置，配置于所述第二腔室，且所述充电装置的输出端与所述电池通过导线连接，所述充电装置的输入端为充电接口，用于通过所述充电接口对所述电池进行充电。
3.如权利要求1所述的血糖仪，其特征在于，所述拉曼光谱收发组件包括至少一个拉曼光谱收发器；
若所述拉曼光谱收发组件包括至少两个拉曼光谱收发器，则所述至少两个拉曼光谱收发器分别嵌入在距离所述壳体前端等距离的所述第一腔室的壳体壁上。
4.如权利要求1所述的血糖仪，其特征在于，所述手持部分包括：数据分析器、存储器、显示器和通信组件；
所述通信组件，与所述可穿戴部分中的所述通信装置进行短距离通信连接，用于接收所述通信装置发送的所述拉曼光谱数据，并将所述拉曼光谱数据传输至所述数据分析器；
所述数据分析器，与所述通信组件、所述存储器和所述显示器均通过导线连接，用于采用卷积算法，分组对所述通信装置发送的所述拉曼光谱数据进行拉曼光谱特征向量的提取；并基于向量中各位置的权重系数，将提取的多组拉曼光谱特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到表征血糖浓度光谱特征的向量，并基于预设的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，得到表征血糖浓度光谱特征的向量对应的血糖浓度，并将所述血糖浓度传输至所述存储器和所述显示器；
所述存储器，用于存储所述血糖浓度；
所述显示器，用于显示所述血糖浓度。
5.如权利要求4所述的血糖仪，其特征在于，
所述数据分析器，还用于接收针对所述待检测对象在历史预设时间段内血糖浓度的统计分析指令，获取所述存储器中所述待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度，采用预设统计分析算法，对所述历史预设时间段内的血糖浓度进行统计分析，得到所述待检测对象在历史预设时间段内的血糖浓度信息，所述血糖浓度信息包括所述历史预设时间段内的血糖浓度的变化信息、最大血糖浓度值及相应时刻、最小血糖浓度值及相应时刻，并将所述血糖浓度信息传输至所述显示器；
所述显示器，还用于显示所述历史预设时间段内的血糖浓度信息。
6.如权利要求5所述的血糖仪，其特征在于，
所述数据分析器，还用于将所述血糖浓度或所述历史预设时间段内的血糖浓度信息传输至所述通信组件；
所述通信组件，还用于向预设管理平台发送所述数据分析器输出的血糖浓度或血糖浓度信息，并接收所述预设管理平台根据所述血糖浓度或所述血糖浓度信息发送的诊断分析信息，并将所述诊断分析信息传输至所述显示器；
所述显示器，还用于显示所述诊断分析信息。
7.如权利要求4所述的血糖仪，其特征在于，所述通信组件包括短距离通信模块和网络通信模块。
8.一种血糖浓度的检测方法，其特征在于，所述方法包括：
接收待检测对象的血糖浓度检测请求，发出光信号；
采集所述外耳道皮肤处散射的光信号，并将采集的光信号转换成相应的拉曼光谱数据；
采用卷积算法，分组对所述通信装置发送的所述拉曼光谱数据进行拉曼光谱特征向量的提取；并基于向量中各位置的权重系数，将提取的多组拉曼光谱特征向量的对应位置进行合并；之后采用预设的动态路由算法，对合并后的向量进行运算，得到表征血糖浓度光谱特征的向量，并基于预设的血糖浓度光谱特征与血糖浓度的对应关系，得到表征血糖浓度光谱特征的向量对应的血糖浓度。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；
存储器，用于存放计算机程序；
处理器，用于执行存储器上所存储的程序时，实现权利要求8所述的方法步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求8所述的方法步骤。
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