CN116172552A - 一种无创血糖仪及血糖检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种无创血糖仪,包括主壳,主壳内部安装有PCB板,主壳顶部盖铰接顶壳,主壳上表面粘贴硅胶片A和硅胶片D,顶壳下表面粘贴硅胶片B和硅胶片C,硅胶片A与硅胶片B以及硅胶片C与硅胶片D分别对应并构成夹持手指的空间,硅胶片A上开口裸露导热片A、辐射温度传感器和红外传感器,硅胶片D上开口裸露导热片B,主壳上还嵌入安装有电极A和电极B,导热片A、导热片B的近端分别突出于硅胶片A、硅胶片D且分别粘贴热敏电阻A一、热敏电阻B,远端分别埋于主壳内且分别粘贴热敏电阻A二、热敏电阻B;本发明克服了传统微创血糖仪使用造成疼痛、存在感染风险等不足,避免了现有人体代谢热守恒的无创血糖检测数据单一的不足。
Description
[技术领域]
本发明涉及医疗器械技术领域,尤其涉及人体血糖检测领域,具体地说是一种无创血糖仪及血糖检测方法。
[背景技术]
目前,我国糖尿病患病率呈逐年上升趋势,同时年轻化趋势明显。对体内血糖常态化监控有助于糖尿病的早发现、早干预。日常生活中,人们一般采用微创血糖仪测量指尖葡萄糖浓度。经常性采用金属针头采血,容易造成用户对微创血糖检测的恐惧,以及对手指造成一定的创伤、感染风险,同时会产生大量的针头、试纸等医疗垃圾。而无创血糖检测技术可以避免针刺带来的痛感,提高血糖自我监测、记录的依从性。同时,无创血糖检测技术极大提高了血糖检测的频率,能够实现对血糖变化的动态跟踪。
根据检测原理,目前无创血糖检测技术主要分为三种:一、测量血液替代物(如唾液、尿液、汗液)中血糖的浓度,来估计血液中的葡萄糖浓度;二、近红外光谱法,通过分析处理穿透人体组织后的红外光谱数据,来计算血糖浓度;三、代谢守恒法,其测量血糖的原理是基于人体代谢产生的热量和血糖水平有关这一现象。
由于血液替代物中的血糖和血液中的血糖不存在明显的相关性,因此,上述第一种无创血糖检测结果存在较大的偏差。近红外光谱法受到光源、环境温度因素的影响较大,同时也受到个体皮肤、肌肉组织差异的影响,其测量结果的稳定性较差。代谢守恒法通过测量手指的血氧浓度、红外辐射温度、环境温度、体表温度、心率等参数,估算血糖浓度。现有的研究结果表明,代谢守恒法改善了红外光谱法受人体生理组织、环境背景条件约束的问题。然而,代谢守恒法同样受到体表温度测量结果的影响,一般采用平均体表温度进行血糖的估算。
[发明内容]
本发明的目的就是要解决上述的不足而提供一种无创血糖仪,克服了传统微创血糖仪使用造成疼痛、存在感染风险等不足,避免了现有的人体代谢热守恒的无创血糖检测数据单一的不足,实现多种参数相结合从而检测更精确,同时实用性强,体积小巧,使用灵活和检测方便。
为实现上述目的设计一种无创血糖仪,包括主壳1、顶壳2、显示屏3、PCB板21和底壳9,所述底壳9安装在主壳1底部,所述主壳1内部安装有PCB板21,所述主壳1顶部盖设有顶壳2,所述顶壳2与主壳1后部铰接,所述顶壳2上安装有显示屏3,所述主壳1的上表面开设有手指凹槽A和手指凹槽D,所述手指凹槽A、手指凹槽D内分别粘贴有硅胶片A10、硅胶片D17,所述顶壳2的下表面开设有手指凹槽B和手指凹槽C,所述手指凹槽B、手指凹槽C上分别粘贴有硅胶片B14、硅胶片C15,所述硅胶片A10与硅胶片B14对应并构成夹持一根手指的空间,所述硅胶片C15与硅胶片D17对应并构成夹持另一根手指的空间,所述硅胶片A10上开口并通过开口裸露导热片A11、辐射温度传感器12和红外传感器13,所述硅胶片D17上开口并通过开口裸露导热片B16,所述主壳1上还嵌入安装有电极A 7和电极B 8,所述显示屏3、导热片A11、辐射温度传感器12、红外传感器13、导热片B16、电极A 7和电极B 8分别电连接微处理器;所述导热片A11和导热片B16均固定在主壳1上,所述导热片A11的近端23突出于硅胶片A10以保证与手指充分接触,所述导热片A11的远端24埋于主壳1内并通过硅胶片A10隔热,所述导热片A11的近端23处粘贴热敏电阻A一25,所述导热片A11的远端24处粘贴热敏电阻A二26;所述导热片B16的近端突出于硅胶片D17以保证与手指充分接触,所述导热片B16的远端埋于主壳1内并通过硅胶片D17隔热,所述导热片B16的近端处粘贴热敏电阻B1,所述导热片B16的远端处粘贴热敏电阻B2。
进一步地,所述热敏电阻A一25、热敏电阻A二26分别通过测温电路A一、测温电路A二连接微处理器,所述热敏电阻A一25受温度影响引起的阻值变化由测温电路A一采集,所述测温电路A一通过对热敏电阻A一25信号进行滤波、放大后输入给微处理器,所述热敏电阻A二26受温度影响引起的阻值变化由测温电路A二采集,所述测温电路A二通过对热敏电阻A二26信号进行滤波、放大后输入给微处理器。
进一步地,所述热敏电阻B1、热敏电阻B2分别通过测温电路B1、测温电路B2连接微处理器,所述热敏电阻B1受温度影响引起的阻值变化由测温电路B1采集后输入给微处理器,所述热敏电阻B2受温度影响引起的阻值变化由测温电路B2采集后输入给微处理器。
进一步地,所述辐射温度传感器12为非接触式传感器,辐射温度传感器12安装在PCB板21上,并通过主壳1和硅胶片A10上的开口进行手指辐射温度的测量;所述辐射温度传感器12通过辐射温度检测电路连接微处理器,并将采集到的信号经辐射温度检测电路滤波、放大后输入到微处理器。
进一步地,所述红外传感器13包括红外光发射LED和红外接收器,所述红外光发射LED发射红外光到手指,所述红外接收器接收手指反射的红外光,所述红外接收器通过红外信号处理电路连接微处理器,并将采集到的信号经红外信号处理电路滤波、放大后输入到微处理器。
进一步地,所述电极A 7、电极B 8分别通过电极信号处理电路连接微处理器,所述电极A 7和电极B 8分别接触左右手的手指,并构成回路采集人体心电信号ECG,采集的信号通过电极信号处理电路滤波、放大后输入给微处理器。
进一步地,所述PCB板21上集成有湿度传感器、显示屏驱动电路和通讯模块,所述湿度传感器用于检测环境湿度,所述湿度传感器通过湿度检测电路连接微处理器,并将采集的信号通过湿度检测电路滤波、放大后输入给微处理器;所述显示屏驱动电路连接显示屏3,并用于驱动显示屏3显示信息;所述通讯模块用于传输信号,所述通讯模块包括但不限于蓝牙、WIFI无线通讯模块。
进一步地,所述底壳9上固定有可充电电池22,所述可充电电池22通过电源管理电路连接微处理器,并通过电源管理电路上报电池状态给微处理器,所述主壳1的上表面位于手指凹槽A与手指凹槽D之间处装设有隔热片18,所述顶壳2的下表面位于手指凹槽B与手指凹槽C之间处开设有隔热槽19,所述隔热片18与隔热槽19配合连接,所述主壳1侧面分布有散热孔20。
进一步地,所述顶壳2上设置有按键A 4、按键B 5和按键C 6,所述按键A 4与按键B5用于调节包括但不限于时间、用户身高、体重的参数,所述按键C 6用于信息确认;所述导热片A 11、导热片B 16均由导热系数高的金属材料制成,所述导热系数高的金属材料包括但不限于银、铜。
本发明还提供了一种无创血糖仪的血糖检测方法,包括以下步骤:
S1:手指接触导热片A 11的近端23后,手指热量传导到热敏电阻A一25,引起热敏电阻A一25阻值发生变化,测温电路A一采集到阻值变化后进行信号的滤波、放大,输入到微处理器中,通过比对热敏电阻的阻值和温度的关系,获得导热片A 11的近端23的温度变化,其变化曲线表示为温度曲线A 27,温度曲线A 27在t0时刻和t1时刻之间的面积记为SA,通过温度曲线A 27,以采集到的温度均值或中值作为手指表面温度,记为Ts;
手指热量通过导热片A 11传导到远端24,引起热敏电阻A二26阻值发生变化,测温电路A二采集到阻值变化后进行信号的滤波、放大,输入到微处理器中,通过比对热敏电阻的阻值和温度的关系,获得导热片A 11的远端24的温度变化,其变化曲线表示为温度曲线B28,温度曲线B 28在t0时刻和t1时刻之间的面积记为SB,温度曲线A 27和温度曲线B 28之间的面积差记为ΔSTA:
ΔSTA=||SA-SB|| (1)
S2:同样的,手指接触导热片B16后,获得导热片B16近端和远端温度变化的面积差,记为ΔSTB,计算上述两个面积差的均值ΔST:
S3:在放置手指前,通过热敏电阻A一或热敏电阻B1,采集环境温度,记为Tair;通过辐射温度传感器12,采集手指的辐射温度,记为Tr;通过PCB板21上集成的湿度传感器,采集环境湿度,记为Rh;通过红外传感器13,采集脉搏波PPG,同时获取脉率,记为PF;通过电极A和电极B,采集心电信号ECG;
S4:根据代谢守恒法,人体内血糖浓度GLU与人体代谢M、脉率PF、脉搏波传播时间PTT、温度面积差ΔST有关,采用回归法计算人体内血糖浓度GLU:
GLU=α1·M+α2·PF+α3·PTT+α4·ΔST (3)
式(3)中,αi是待定系数,i=1,2,3,4;
代谢M由以下式子得出:
M=Eres+Esw+Eb+R+C (4)
式(4)中,Eres是呼吸带走的热量,Esw是汗液带走的热量,Eb是自然蒸发带走的热量,R是辐射换热量,C是对流换热量;呼吸带走的热量Eres、汗液带走的热量Esw和自然蒸发带走的热量Eb分别由式(5)~式(7)计算:
Eres=[0.0014×(34-Tair)+0.017×(5.867-Pa)]·M (5)
Esw=(371.2×(Ts-36.9)+33.6×Wrms)×0.016×23.52 (16)
Eb=0.06×(Emax-Esw) (7)
式(5)中,Pa是人体周围空气中水蒸气分压力,计算方式为:
Pa=Rh·Pa * (8)
式(8)中,Rh是空气相对湿度,Pa *是饱和水蒸气分压力,由下式计算:
式(9)中,Patm是大气压力;
式(6)中,Wrms是皮肤热量累积,计算公式为:
式(10)中,SKINR(i)是皮肤比重系数;
式(7)中,Emax为最大蒸发带走的热量,由公式(11)~公式(13)计算:
Emax=he·(Psk-Pa)·ADU (11)
he=0.0165×hc (12)
其中,Psk是皮肤表面饱和水汽压,ADU是手指表面皮肤面积,可取值1cm2,he是皮肤通过蒸发向环境的传递热量的系数,hc是热传导系数;
式(13)是热传导系数hc的经验公式,式中aNat、aFrc、aMix是回归系数,Vair是风速,室内环境可取值为0m/s;
辐射换热量R和对流换热量C分别由式(14)~式(15)计算:
R=ε·σ·((Tr+273)4-(Tair+273)4)·ADU (14)
C=hc·(Ts-Tair)·ADU (15)
其中,ε是表面黑度,无量纲,取值0.95~0.97;σ是辐射常数,取值5.67×10-8W/m2·K4;
最后,以采集到的ECG信号的R波峰值作为脉搏波传播时间PTT的起点,以脉搏波的波峰作为PTT的终点,通过测量多个PTT再取均值的方法,获得实际使用的脉搏波传播时间PTT。
本发明同现有技术相比,具有如下优点:
(1)本发明能够较大限度地贴合检测者的指腹,增大数据采集面积,从而有助于令数据采集的更加精准,同时具有实用性强,体积小巧,使用灵活和检测方便等优点;
(2)本发明可同时检测体表温度、辐射温度、环境温度、脉率,从而多种参数相结合可以更精确的计算代谢率,克服了现有的人体代谢热守恒的无创血糖检测数据单一的不足;
(3)本发明克服了传统微创血糖仪使用造成疼痛、存在感染风险等不足,减少了患者的痛苦,避免了伤口的感染;
(4)本发明导热片能够更加符合手指的指腹的形状,当使用者将手指按压在导热片上时,电导热片能够更大限度的与使用者的指腹接触,克服了代谢守恒法因受到体表温度测量结果影响,而采用平均体表温度进行血糖计算的缺陷;
(5)本发明通过直接检测体表温度、辐射温度、环境温度、脉率,间接检测代谢率、脉搏波传播时间等生理参数,实现对血液中葡萄糖浓度的估算;
(6)本发明无创血糖检测方法可以避免针刺带来的痛感,提高血糖自我监测、记录的依从性,同时,极大提高了血糖检测的频率,能够实现对血糖变化的动态跟踪;
(7)本发明在代谢守恒法的基础上,通过引入新的生理指标和增加生理指标的特征参数,可以估算人体内血糖的浓度,其对无创血糖检测技术的研究具有重要的意义,对糖尿病早发现早治疗领域具有重要的应用价值。
[附图说明]
图1是本发明无创血糖仪的结构示意图A;
图2是本发明无创血糖仪的结构示意图B;
图3是本发明无创血糖仪的截面图;
图4是本发明导热片和热敏电阻的结构示意图;
图5是本发明电路原理框图;
图6是本发明通过导热片和测温电路采集的体表温度变化曲线示意图;
图7是本发明心电信号和脉搏信号示意图;
图8是本发明估计血糖的神经网络结构示意图;
图9是本发明估计血糖的神经网络结构变化例示意图;
图中:1、主壳 2、顶壳 3、显示屏 4、按键A 5、按键B 6、按键C 7、电极A 8、电极B9、底壳 10、硅胶片A 11、导热片A 12、辐射温度传感器 13、红外传感器 14、硅胶片B 15、硅胶片C 16、导热片B 17、硅胶片D 18、隔热片 19、隔热槽 20、散热孔 21、PCB板 22、可充电电池 23、近端 24、远端 25、热敏电阻A一 26、热敏电阻A二 27、温度曲线A 28、温度曲线B。
[具体实施方式]
下面结合附图对本发明作以下进一步说明:
如附图所示,本发明提供了一种无创血糖仪,该无创血糖仪主要包括主壳1、顶壳2、显示屏3、PCB板21和底壳9,底壳9安装在主壳1底部,主壳1内部安装有PCB板21,主壳1顶部盖设有顶壳2,顶壳2与主壳1后部铰接,顶壳2是可以活动的,与主壳1共同构成夹持两根手指的空间;顶壳2上安装有显示屏3,用于引导用户修改信息、显示血糖估算结果等信息;主壳1的上表面开设有手指凹槽A和手指凹槽D,手指凹槽A、手指凹槽D内分别粘贴有硅胶片A10、硅胶片D17,顶壳2的下表面开设有手指凹槽B和手指凹槽C,手指凹槽B、手指凹槽C上分别粘贴有硅胶片B14、硅胶片C15,硅胶片A10与硅胶片B14对应并构成夹持一根手指的空间,硅胶片C15与硅胶片D17对应并构成夹持另一根手指的空间,硅胶片A10上开口并通过开口裸露导热片A11、辐射温度传感器12和红外传感器13,硅胶片D17上开口并通过开口裸露导热片B16,主壳1上还嵌入安装有电极A 7和电极B 8,显示屏3、导热片A11、辐射温度传感器12、红外传感器 13、导热片B16、电极A 7和电极B 8分别电连接微处理器;导热片A11和导热片B16均固定在主壳1上,导热片A11的近端23突出于硅胶片A10,保证与手指充分接触;导热片A11的远端24埋于主壳1内,通过硅胶片A10隔热;导热片A11的近端23处粘贴热敏电阻A一25,导热片A11的远端24处粘贴热敏电阻A二26;同样的,导热片B16的近端突出于硅胶片D17,保证与手指充分接触;导热片B16的远端埋于主壳1内,通过硅胶片D17隔热;导热片B16的近端处粘贴热敏电阻B1,导热片B16的远端处粘贴热敏电阻B2。
如附图5所示,热敏电阻A一25、热敏电阻A二26分别通过测温电路A一、测温电路A二连接微处理器,热敏电阻A一25受温度影响引起的阻值变化由测温电路A一采集,测温电路A一通过对热敏电阻A一25信号进行滤波、放大后,输入给微处理器;热敏电阻A二26受温度影响引起的阻值变化由测温电路A二采集,测温电路A二通过对热敏电阻A二26信号进行滤波、放大后,输入给微处理器。热敏电阻B1、热敏电阻B2分别通过测温电路B1、测温电路B2连接微处理器,热敏电阻B1受温度影响引起的阻值变化由测温电路B1采集后输入给微处理器,热敏电阻B2受温度影响引起的阻值变化由测温电路B2采集后输入给微处理器。
本发明中,辐射温度传感器12为非接触式传感器,辐射温度传感器12安装在PCB板21上,并通过主壳1和硅胶片A10上的开口进行手指辐射温度的测量;辐射温度传感器12通过辐射温度检测电路连接微处理器,并将采集到的信号经辐射温度检测电路滤波、放大后,输入到微处理器。红外传感器13主要由红外光发射LED和红外接收器组成,红外光发射LED发射红外光到手指,红外接收器接收手指反射的红外光;红外接收器通过红外信号处理电路连接微处理器,并将采集到的信号经红外信号处理电路滤波、放大后,输入到微处理器。电极A 7、电极B 8分别通过电极信号处理电路连接微处理器,电极A 7和电极B 8分别接触左右手的手指,构成回路,采集人体心电信号ECG,信号通过电极信号处理电路滤波、放大后输入给微处理器,如附图5所示。
如附图5所示,PCB板21上集成了湿度传感器、显示屏驱动电路和通讯模块,湿度传感器用于检测环境湿度,湿度传感器通过湿度检测电路连接微处理器,并将采集的信号通过湿度检测电路滤波、放大后输入给微处理器;显示屏驱动电路连接显示屏3,并用于驱动显示屏3显示信息;通讯模块可以是蓝牙、WIFI等无线通讯模块,用于向其它设备传输信号。
底壳9上固定有可充电电池22,可充电电池22通过电源管理电路连接微处理器,并通过电源管理电路上报电池状态给微处理器,主壳1的上表面位于手指凹槽A与手指凹槽D之间处装设有隔热片18,顶壳2的下表面位于手指凹槽B与手指凹槽C之间处开设有隔热槽19,隔热片18与隔热槽19配合连接,主壳1侧面分布有散热孔20。顶壳2上设置有按键A 4、按键B 5和按键C 6,按键A 4与按键B 5用于调节各类参数,包括时间、用户身高、体重等;按键C 6用于信息确认;导热片A 11、导热片B 16均由导热系数高的金属材料制成,比如银、铜,或其它导热性能好的工程材料支撑。
本发明还提供了一种无创血糖仪的血糖检测方法,但本发明的实施并不局限于此方法,也可以通过本领域对于无创血糖仪的常规方式进行操作或估算。本发明提供的优选实施方法是根据代谢守恒法,人体内血糖浓度与人体代谢、脉率、脉搏波传播时间、温度面积差有关,从而计算人体内血糖浓度:
手指接触导热片A 11的近端23后,手指热量传导到热敏电阻A一25,引起热敏电阻A一25阻值发生变化;测温电路A一(图5)采集到阻值变化后,进行信号的滤波、放大,输入到微处理器(图5)中,通过比对热敏电阻的阻值和温度的关系,可以获得导热片A 11的近端23的温度变化,其变化曲线如图6中曲线A 27所示。
温度曲线A27在t0时刻和t1时刻之间的面积记为SA;
通过温度曲线A27,以采集到的温度均值或中值作为手指表面温度,记为Ts;
进一步地,手指热量通过导热片A11传导到远端24,引起热敏电阻A二26阻值发生变化;测温电路A二(图5)采集到阻值变化后,进行信号的滤波、放大,输入到微处理器(图5)中,通过比对热敏电阻的阻值和温度的关系,可以获得导热片A11的远端24的温度变化,其变化曲线如图6中曲线B28所示。
温度曲线B28在t0时刻和t1时刻之间的面积记为SB;
温度曲线A27和温度曲线B28之间的面积差记为ΔSTA:
ΔSTA=||SA-SB|| (1)
同样地,手指接触导热片B16的后,可以获得导热片B16近端和远端温度变化的面积差,记为ΔSTB;
计算两个上述两个面积差的均值ΔST:
在放置手指前,通过热敏电阻A一或热敏电阻B1,采集环境温度,记为Tair;
通过辐射温度传感器12,采集手指的辐射温度,记为Tr;
通过PCB板21上集成的湿度传感器(图5),采集环境湿度,记为Rh;
通过红外传感器13,采集脉搏波PPG(图7);同时获取脉率,记为为PF;
通过电极A和电极B,采集心电信号ECG(图7);
本发明参考代谢守恒法,提出人体内血糖浓度GLU和人体代谢M、脉率PF、脉搏波传播时间PTT、温度面积差ΔST有关,采用回归法计算GLU:
GLU=α1·M+α2·PF+α3·PTT+α4·ΔST (3)
式(3)中,αi是待定系数,i=1,2,3,4。可通过回归分析法计算得到。
根据代谢守恒法,代谢M由以下式子得出:
M=Eres+Esw+Eb+R+C (4)
式(4)中,Eres是呼吸带走的热量,Esw是汗液带走的热量,Eb是自然蒸发带走的热量,R是辐射换热量,C是对流换热量。
呼吸带走的热量Eres、汗液带走的热量Esw和自然蒸发带走的热量Eb分别由式(5)~式(7)计算:
Eres=[0.0014×(34-Tair)+0.017×(5.867-Pa)]·M (5)
Esw=(371.2×(Ts-36.9)+33.6×Wrms)×0.016×23.52 (6)
Eb=0.06×(Emax-Esw) (7)
式(5)中,Pa是人体周围空气中水蒸气分压力,计算方式为:
Pa=Rh·Pa * (8)
式(8)中,Rh是空气相对湿度,Pa *是饱和水蒸气分压力,由下式计算:
式(9)中,Patm是大气压力;
式(6)中,Wrms是皮肤热量累积,计算公式为:
式(10)中,SKINR(i)是皮肤比重系数,具体取值参考文献”Evaluation ofthermal comfort using combined multi-node thermoregulation(65MN)and radiationmodels and computational fluid dynamics(CFD)”表7。
式(7)中,Emax是最大蒸发带走的热量,可以由公式(11)~公式(13)计算:
Emax=he·(Psk-Pa)·ADU (11)
he=0.0165×hc (12)
其中,Psk是皮肤表面饱和水汽压,ADU是手指表面皮肤面积,可以取值1cm2,he是皮肤通过蒸发向环境的传递热量的系数,hc是热传导系数。
式(13)是热传导系数hc的经验公式,式中aNat、aFrc、αMix是回归系数,具体取值参考”A computer model of human thermoregulation for a wide range ofenvironmental conditions:The passive system”表3,Vair是风速,室内环境可以取值为0m/s。
辐射换热量R和对流换热量C分别由式(14)~式(15)计算:
R=ε·σ·((Tr+273)4-(Tair+273)4)·ADU (14)
C=hc·(Ts-Tair)·ADU (15)
其中,ε是表面黑度,无量纲,取值0.95~0.97。σ是辐射常数,取值5.67×10-9W/m2·K4。
以采集到的ECG信号的R波峰值作为脉搏波传播时间PTT的起点,以脉搏波的波峰作为PTT的终点(图7)。通过测量多个PTT再取均值的方法,获得实际使用的脉搏波传播时间PTT。
为求解式(3)中的回归系数,可以采集或计算多组人体代谢M、脉率PF、脉搏波传播时间PTT、温度面积差ΔST,对这些数据进行多元线性回归分析,确定α1、α2、α3、α4的值。
考虑到影响血糖的因素复杂,受人体代谢M、脉率PF、脉搏波传播时间PTT、温度面积差ΔST影响的机理并不明确,本发明同时也提出采用神经网络方法来构建血糖估算模型,对血糖值进行估计。
以单隐层的神经网络模型来估算血糖,网络结构示意图如图8所示。
以图8所示BP神经网络结构为例,输入层有四个神经元xk,k=1,2,3,4,分别为人体代谢M、脉率PF、脉搏波传播时间PTT、温度面积差ΔST。
隐层有5个神经元,第i个神经元的输出为Oi,可以用下式计算:
式(16)中,wki是输入层第k个神经元和隐层第i个神经元之间的权重,bi是偏置系数,f为激活函数,可采用Sigmoid函数。
类似地,输出层的1个神经元的输出可以由隐层的5个输出作为其输入计算。
输出层神经元的输出误差为:
ej=dj-yj (17)
式(17)中,dj是期望输出,yj是第j次训练时的实际输出。
训练总共m个样本后,输出层全部节点的误差和为:
通过权重修正算法,修正wki的值,使得Em(j)落在允许的误差范围内。权重修正可以用下式进行:
以上BP网络神经算法只是一个示范例。网络的输入参数除了人体代谢M、脉率PF、脉搏波传播时间PTT、温度面积差ΔST,还可以增加包括人体体重、性别、身高、指尖平均温度等变量;隐层神经元数量也可以调整;隐层的层数也可以调整,如图9所示。变化例的目的是找到合适的神经网络结构,用于估算人体内血糖浓度。
本发明可以通过线性/非线性回归方法估算血糖浓度,或可以通过神经网络算法估算血糖浓度。具体地,通过直接检测体表温度、辐射温度、环境温度、脉率,间接检测代谢率、脉搏波传递时间等生理参数,实现对血液中葡萄糖浓度的估算。进一步地,估算血糖浓度的算法的输入可以是直接检测到的体表温度、辐射温度、环境温度、脉率,或者是间接检测的代谢率、脉搏波传递时间等生理参数,也可以是包括人体身高、体重等基本参数。
本说明书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术,其使用到的标准零件均可以从市场上购买,异形件根据说明书和附图的记载均可以进行订制,各个零件的具体连接方式均采用现有技术中成熟的螺栓、铆钉、焊接等常规手段,机械、零件和设备均采用现有技术中常规的型号,电路连接采用现有技术中常规的连接方式,在此不再详述。
本发明并不受上述实施方式的限制,其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化,均应为等效的置换方式,都包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种无创血糖仪,包括主壳(1)、顶壳(2)、显示屏(3)、PCB板(21)和底壳(9),所述底壳(9)安装在主壳(1)底部,所述主壳(1)内部安装有PCB板(21),所述主壳(1)顶部盖设有顶壳(2),所述顶壳(2)与主壳(1)后部铰接,所述顶壳(2)上安装有显示屏(3),其特征在于:
所述主壳(1)的上表面开设有手指凹槽A和手指凹槽D,所述手指凹槽A、手指凹槽D内分别粘贴有硅胶片A(10)、硅胶片D(17),所述顶壳(2)的下表面开设有手指凹槽B和手指凹槽C,所述手指凹槽B、手指凹槽C上分别粘贴有硅胶片B(14)、硅胶片C(15),所述硅胶片A(10)与硅胶片B(14)对应并构成夹持一根手指的空间,所述硅胶片C(15)与硅胶片D(17)对应并构成夹持另一根手指的空间,所述硅胶片A(10)上开口并通过开口裸露导热片A(11)、辐射温度传感器(12)和红外传感器(13),所述硅胶片D(17)上开口并通过开口裸露导热片B(16),所述主壳(1)上还嵌入安装有电极A(7)和电极B(8),所述显示屏(3)、导热片A(11)、辐射温度传感器(12)、红外传感器(13)、导热片B(16)、电极A(7)和电极B(8)分别电连接微处理器;
所述导热片A(11)和导热片B(16)均固定在主壳(1)上,所述导热片A(11)的近端(23)突出于硅胶片A(10)以保证与手指充分接触,所述导热片A(11)的远端(24)埋于主壳(1)内并通过硅胶片A(10)隔热,所述导热片A(11)的近端(23)处粘贴热敏电阻A1(25),所述导热片A(11)的远端(24)处粘贴热敏电阻A2(26);所述导热片B(16)的近端突出于硅胶片D(17)以保证与手指充分接触,所述导热片B(16)的远端埋于主壳(1)内并通过硅胶片D(17)隔热,所述导热片B(16)的近端处粘贴热敏电阻B1,所述导热片B(16)的远端处粘贴热敏电阻B2。
2.如权利要求1所述的无创血糖仪,其特征在于:所述热敏电阻A1(25)、热敏电阻A2(26)分别通过测温电路A1、测温电路A2连接微处理器,所述热敏电阻A1(25)受温度影响引起的阻值变化由测温电路A1采集,所述测温电路A1通过对热敏电阻A1(25)信号进行滤波、放大后输入给微处理器,所述热敏电阻A2(26)受温度影响引起的阻值变化由测温电路A2采集,所述测温电路A2通过对热敏电阻A2(26)信号进行滤波、放大后输入给微处理器。
3.如权利要求1所述的无创血糖仪,其特征在于:所述热敏电阻B1、热敏电阻B2分别通过测温电路B1、测温电路B2连接微处理器,所述热敏电阻B1受温度影响引起的阻值变化由测温电路B1采集后输入给微处理器,所述热敏电阻B2受温度影响引起的阻值变化由测温电路B2采集后输入给微处理器。
4.如权利要求1所述的无创血糖仪,其特征在于:所述辐射温度传感器(12)为非接触式传感器,辐射温度传感器(12)安装在PCB板(21)上,并通过主壳(1)和硅胶片A(10)上的开口进行手指辐射温度的测量;所述辐射温度传感器(12)通过辐射温度检测电路连接微处理器,并将采集到的信号经辐射温度检测电路滤波、放大后输入到微处理器。
5.如权利要求1所述的无创血糖仪,其特征在于:所述红外传感器(13)包括红外光发射LED和红外接收器,所述红外光发射LED发射红外光到手指,所述红外接收器接收手指反射的红外光,所述红外接收器通过红外信号处理电路连接微处理器,并将采集到的信号经红外信号处理电路滤波、放大后输入到微处理器。
6.如权利要求1所述的无创血糖仪,其特征在于:所述电极A(7)、电极B(8)分别通过电极信号处理电路连接微处理器,所述电极A(7)和电极B(8)分别接触左右手的手指,并构成回路采集人体心电信号ECG,采集的信号通过电极信号处理电路滤波、放大后输入给微处理器。
7.如权利要求1所述的无创血糖仪,其特征在于:所述PCB板(21)上集成有湿度传感器、显示屏驱动电路和通讯模块,所述湿度传感器用于检测环境湿度,所述湿度传感器通过湿度检测电路连接微处理器,并将采集的信号通过湿度检测电路滤波、放大后输入给微处理器;所述显示屏驱动电路连接显示屏(3),并用于驱动显示屏(3)显示信息;所述通讯模块用于传输信号,所述通讯模块包括但不限于蓝牙、WIFI无线通讯模块。
8.如权利要求1所述的无创血糖仪,其特征在于:所述底壳(9)上固定有可充电电池(22),所述可充电电池(22)通过电源管理电路连接微处理器,并通过电源管理电路上报电池状态给微处理器,所述主壳(1)的上表面位于手指凹槽A与手指凹槽D之间处装设有隔热片(18),所述顶壳(2)的下表面位于手指凹槽B与手指凹槽C之间处开设有隔热槽(19),所述隔热片(18)与隔热槽(19)配合连接,所述主壳(1)侧面分布有散热孔(20)。
9.如权利要求1所述的无创血糖仪,其特征在于:所述顶壳(2)上设置有按键A(4)、按键B(5)和按键C(6),所述按键A(4)与按键B(5)用于调节包括但不限于时间、用户身高、体重的参数,所述按键C(6)用于信息确认;所述导热片A(11)、导热片B(16)均由导热系数高的金属材料制成,所述导热系数高的金属材料包括但不限于银、铜。
10.一种如权利要求1至9中任一项所述的无创血糖仪的血糖检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:手指接触导热片A(11)的近端(23)后,手指热量传导到热敏电阻A1(25),引起热敏电阻A1(25)阻值发生变化,测温电路A1采集到阻值变化后进行信号的滤波、放大,输入到微处理器中,通过比对热敏电阻的阻值和温度的关系,获得导热片A(11)的近端(23)的温度变化,其变化曲线表示为温度曲线A(27),温度曲线A(27)在t0时刻和t1时刻之间的面积记为SA,通过温度曲线A(27),以采集到的温度均值或中值作为手指表面温度,记为Ts;
手指热量通过导热片A(11)传导到远端(24),引起热敏电阻A2(26)阻值发生变化,测温电路A2采集到阻值变化后进行信号的滤波、放大,输入到微处理器中,通过比对热敏电阻的阻值和温度的关系,获得导热片A(11)的远端(24)的温度变化,其变化曲线表示为温度曲线B(28),温度曲线B(28)在t0时刻和t1时刻之间的面积记为SB,温度曲线A(27)和温度曲线B(28)之间的面积差记为ΔSTA:
ΔSTA=||SA-SB|| (1)
S2:同样的,手指接触导热片B(16)后,获得导热片B(16)近端和远端温度变化的面积差,记为ΔSTB,计算上述两个面积差的均值ΔST:
S3:在放置手指前,通过热敏电阻A1或热敏电阻B1,采集环境温度,记为Tair;通过辐射温度传感器(12),采集手指的辐射温度,记为Tr;通过PCB板(21)上集成的湿度传感器,采集环境湿度,记为Rh;通过红外传感器(13),采集脉搏波PPG,同时获取脉率,记为PF;通过电极A和电极B,采集心电信号ECG;
S4:根据代谢守恒法,人体内血糖浓度GLU与人体代谢M、脉率PF、脉搏波传播时间PTT、温度面积差ΔST有关,采用回归法计算人体内血糖浓度GLU:
GLU=α1·M+α2·PF+α3·PTT+α4·ΔST (3)
式(3)中,ai是待定系数,i=1,2,3,4;
代谢M由以下式子得出:
M=Eres+Esw+Eb+R+C (4)
式(4)中,Eres是呼吸带走的热量,Esw是汗液带走的热量,Eb是自然蒸发带走的热量,R是辐射换热量,C是对流换热量;呼吸带走的热量Eres、汗液带走的热量Esw和自然蒸发带走的热量Eb分别由式(5)~式(7)计算:
Eres=[0.0014×(34-Tair)+0.017×(5.867-Pa)]·M (5)
Esw=(371.2×(Ts-36.9)+33.6×Wrms)×0.016×23.52 (6)
Eb=0.06×(Emax-Esw) (7)
式(5)中,Pa是人体周围空气中水蒸气分压力,计算方式为:
Pa=Rh·Pa * (8)
式(8)中,Rh是空气相对湿度,Pa *是饱和水蒸气分压力,由下式计算:
式(9)中,Patm是大气压力;
式(6)中,Wrms是皮肤热量累积,计算公式为:
式(10)中,SKINR(i)是皮肤比重系数;
式(7)中,Emax为最大蒸发带走的热量,由公式(11)~公式(13)计算:
Emax=he·(Psk-Pa)·ADU (11)
he=0.0165×hc (12)
其中,Psk是皮肤表面饱和水汽压,ADU是手指表面皮肤面积,可取值1cm2,he是皮肤通过蒸发向环境的传递热量的系数,hc是热传导系数;
式(13)是热传导系数hc的经验公式,式中aNat、aFrc、aMix是回归系数,Vair是风速,室内环境可取值为0m/s;
辐射换热量R和对流换热量C分别由式(14)~式(15)计算:
R=ε·σ.((Tr+273)4-(Tair+273)4)·ADU (14)
C=hc·(Ts-Tair)·ADU (15)
其中,ε是表面黑度,无量纲,取值0.95~0.97;σ是辐射常数,取值5.67×10-8W/m2·K4;
最后,以采集到的ECG信号的R波峰值作为脉搏波传播时间PTT的起点,以脉搏波的波峰作为PTT的终点,通过测量多个PTT再取均值的方法,获得实际使用的脉搏波传播时间PTT。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117017279A (zh) * | 2023-09-06 | 2023-11-10 | 上海睿触科技有限公司 | 一种多参数融合的无创血糖仪 |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE19644427A1 (de) * | 1996-10-25 | 1998-05-07 | Univ Dresden Tech | Gerät für die Diagnostik akraler arterieller Durchblutungsstörungen |
US20040152957A1 (en) * | 2000-06-16 | 2004-08-05 | John Stivoric | Apparatus for detecting, receiving, deriving and displaying human physiological and contextual information |
JP2007151618A (ja) * | 2005-11-30 | 2007-06-21 | Toshiba Medical Systems Corp | グルコースの非侵襲性測定法及びグルコースの非侵襲性測定装置 |
CN103750828A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-04-30 | 深圳源动创新科技有限公司 | 手持式生理参数检测仪 |
CN103976721A (zh) * | 2014-04-22 | 2014-08-13 | 辛勤 | 血压测量方法以及用于实现该方法的嵌入式装置 |
CN104188662A (zh) * | 2014-08-22 | 2014-12-10 | 林建中 | 一种免采血式血糖监测设备及其使用方法 |
CN104586407A (zh) * | 2014-01-16 | 2015-05-06 | 清华大学 | 一种多参数生理指征检测装置及其检测方法 |
CN104887245A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-09-09 | 桂林电子科技大学 | 基于能量代谢守恒法的穿戴式无创血糖仪 |
US20160166157A1 (en) * | 2014-03-25 | 2016-06-16 | Morteza Naghavi | Methods And Apparatus For Assessing Vascular Health |
CN205924028U (zh) * | 2016-03-24 | 2017-02-08 | 舒糖讯息科技(深圳)有限公司 | 一种无创血糖检测仪 |
WO2022212744A2 (en) * | 2021-04-01 | 2022-10-06 | Oura Health Oy | Pregnancy detection from wearable-based physiological data |
CN115192010A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-10-18 | 深圳市怡康安家保健科技有限公司 | 无创血糖多参数健康检测仪 |
CN115670449A (zh) * | 2022-11-02 | 2023-02-03 | 博邦芳舟医疗科技(北京)有限公司 | 一种具有心电、血压监测功能的指夹式无创血糖仪 |
-
2023
- 2023-03-03 CN CN202310195231.1A patent/CN116172552B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE19644427A1 (de) * | 1996-10-25 | 1998-05-07 | Univ Dresden Tech | Gerät für die Diagnostik akraler arterieller Durchblutungsstörungen |
US20040152957A1 (en) * | 2000-06-16 | 2004-08-05 | John Stivoric | Apparatus for detecting, receiving, deriving and displaying human physiological and contextual information |
JP2007151618A (ja) * | 2005-11-30 | 2007-06-21 | Toshiba Medical Systems Corp | グルコースの非侵襲性測定法及びグルコースの非侵襲性測定装置 |
CN104586407A (zh) * | 2014-01-16 | 2015-05-06 | 清华大学 | 一种多参数生理指征检测装置及其检测方法 |
CN103750828A (zh) * | 2014-01-17 | 2014-04-30 | 深圳源动创新科技有限公司 | 手持式生理参数检测仪 |
US20160166157A1 (en) * | 2014-03-25 | 2016-06-16 | Morteza Naghavi | Methods And Apparatus For Assessing Vascular Health |
CN103976721A (zh) * | 2014-04-22 | 2014-08-13 | 辛勤 | 血压测量方法以及用于实现该方法的嵌入式装置 |
CN104188662A (zh) * | 2014-08-22 | 2014-12-10 | 林建中 | 一种免采血式血糖监测设备及其使用方法 |
CN104887245A (zh) * | 2015-05-15 | 2015-09-09 | 桂林电子科技大学 | 基于能量代谢守恒法的穿戴式无创血糖仪 |
CN205924028U (zh) * | 2016-03-24 | 2017-02-08 | 舒糖讯息科技(深圳)有限公司 | 一种无创血糖检测仪 |
WO2022212744A2 (en) * | 2021-04-01 | 2022-10-06 | Oura Health Oy | Pregnancy detection from wearable-based physiological data |
CN115192010A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-10-18 | 深圳市怡康安家保健科技有限公司 | 无创血糖多参数健康检测仪 |
CN115670449A (zh) * | 2022-11-02 | 2023-02-03 | 博邦芳舟医疗科技(北京)有限公司 | 一种具有心电、血压监测功能的指夹式无创血糖仪 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
周茗思: "基于DSP的便携式低功耗无创血糖检测仪系统设计与实现", 中国优秀硕士学位论文全文数据库, no. 01, 15 January 2012 (2012-01-15) * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117017279A (zh) * | 2023-09-06 | 2023-11-10 | 上海睿触科技有限公司 | 一种多参数融合的无创血糖仪 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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