一种血糖浓度检测装置及其检测方法
阅读：699发布：2020-05-12
专利汇可以提供一种血糖浓度检测装置及其检测方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种 血糖浓度 检测装置及方法，该方法包括如下步骤：利用第一测量 信号 发射模组向人体某一部位近距离发射不同 频率 的第一测量信号，并利用第一测量信号检测模组接收不同 频率范围 的第一测量信号；对接收的第一测量信号进行滤波处理，滤除其中无用冗余的信息；将信号预处理单元滤波处理后的数据、专家先验知识以及一些必要的人体内外参数作为模糊神经Petri网络模型的输入库所，并利用反向传播 算法 对模糊神经Petri网络进行调整权重值，直至收敛，获得患者的血糖估计值，再通过一定的转换关系，转 化成 可直接观测的血糖浓度值。本发明可降低血糖浓度检测的误差。，下面是一种血糖浓度检测装置及其检测方法专利的具体信息内容。
1.一种血糖浓度检测装置，包括：
第一测量信号发射模组，用于向人体某一部位近距离发射不同频率的第一测量信号；
第一测量信号检测模组，用于接收不同频率范围的第一测量信号；
信号预处理单元，对接收的各第一测量信号进行滤波处理，滤除其中一部分无用冗余的信息；
血糖估计值检测单元，将所述信号预处理单元滤波处理后的数据、专家的先验知识和人体内外参数作为模糊神经Petri网络模型的输入库所，并利用反向传播算法对模糊神经Petri网络进行调整权重值，直至收敛，获得患者的血糖估计值。
2.如权利要求1所述的一种血糖浓度检测装置，其特征在于：所述检测装置还包括血糖浓度值换算单元，用于将所述血糖估计值检测单元输出的血糖估计值进行化学定性换算，得到可以直接观测的血糖浓度值。
3.如权利要求2所述的一种血糖浓度检测装置，其特征在于：所述第一测量信号发射模组采用多个测量信号发射器向人体某一部位发射第一测量信号，所述第一测量信号检测模组通过多个对应的测量信号接收传感器接收不同频率范围的第一测量信号。
4.一种血糖浓度检测方法，包括如下步骤：
步骤一，利用第一测量信号发射模组向人体某一部位近距离发射不同频率的第一测量信号，并利用第一测量信号检测模组接收不同频率范围的第一测量信号；
步骤二，对接收的各第一测量信号进行滤波处理，滤除其中无用冗余的信息；
步骤三，将预处理后的第一测量信号、专家先验知识以及人体内外参数作为模糊神经Petri网络的输入库所并建模，利用BP算法调整各层的权重值，得到最终的血糖估计值。
5.如权利要求4所述的一种血糖浓度检测方法，其特征在于，于步骤三后，还包括如下步骤：
将血糖估计值检测单元输出的血糖估计值进行化学定性换算，得到可以直接观测的血糖浓度值。
6.如权利要求5所述的一种血糖浓度检测方法，其特征在于：于步骤三中，采用反向传播算法调整权重值，包括更新每一层的权重值和每一层的库所标记值，再对更新的所述权重值进行重新前向计算，得出新的输出库所。
一种血糖浓度检测装置及其检测方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种血糖浓度检测装置及其检测方法，特别是涉及一种基于模糊神经Petri网络的血糖浓度检测装置及其检测方法。
背景技术
[0002] 糖尿病是一组以高血糖为特征的代谢性疾病，糖尿病长期存在的高血糖，导致各种组织，特别是眼、肾、心脏、血管、神经的慢性损害、功能障碍。目前，随着小型快捷血糖测定仪的逐步普及，病人可以根据血糖水平随时调整降血糖药物的剂量。传统的有创血糖监测需要频繁取血，给患者带来许多的痛楚。无创血糖监测技术给糖尿病患者带来了新的希望，能实时的给糖尿病患者连续监测血糖动态，提供一个良好的参考平台。无创血糖检测技术结合了光谱分析、电渗透技术、光电检测技术、电化学技术、系统控制原理、信号处理分析等相关理论，是一门涵盖多学科知识的交叉技术。
[0003] 无创光电测血糖分析技术的原理，是利用测量信号脉冲与人体内部组织产生的反应信号，通过反应信号的幅度和吸收系数之间的关系来检测组织内部某种成分的含量。该方法对组织内部结构的变化较为敏感，除了对检测器的要求较高之外，还需要对信号处理部分的算法要求较高，从而提高检测血糖浓度值的精度。
[0004] 综上所述，目前对于光电信号测量血糖的方法来说，其主要是利用一束一定范围频率的第一测量信号传过血液区域，然后从反射/穿透信号中提取相应数据，从而通过相应算法得到血糖浓度信息，然而，该检测方法在具体实践时，由于之前所采用的技术方案是依靠简单的信号处理算法来进行血糖测量的，因此，容易造成测量误差较大的问题，而且，其对微弱的光电测量信号变化尚无法察觉，从而进一步造成了血糖浓度检测结果存在较大误差的问题。
发明内容
[0005] 为克服上述现有技术存在的不足，本发明之目的在于提供一种血糖浓度检测装置及其检测方法，以降低血糖浓度检测的误差。
[0006] 为达上述及其它目的，本发明提出一种血糖浓度检测装置，包括：
[0007] 第一测量信号发射模组，用于向人体某一部位近距离发射不同频率的第一测量信号；
[0008] 第一测量信号检测模组，用于接收不同频率范围的第一测量信号；
[0009] 信号预处理单元，对接收的各第一测量信号进行滤波处理，滤除其中一部分无用冗余的信息；
[0010] 血糖估计值检测单元，将所述信号预处理单元滤波处理后的数据、专家的先验知识和人体内外参数作为模糊神经Petri网络模型的输入库所，并利用反向传播算法(以下简称BP算法)对模糊神经Petri网络进行调整权重值，直至收敛，获得患者的血糖估计值。
[0011] 进一步地，所述检测装置还包括血糖浓度值换算单元，用于将所述血糖估计值检测单元输出的血糖估计值进行化学定性换算，得到可以直接观测的血糖浓度值。
[0013] 进一步地，所述血糖估计值检测单元利用BP算法调整网络权重值。
[0014] 为达到上述目的，本发明还提供一种血糖浓度检测方法，包括如下步骤：
[0015] 步骤一，利用第一测量信号发射模组向人体某一部位近距离发射不同频率的第一测量信号，并利用第一测量信号检测模组接收不同频率范围的第一测量信号；
[0016] 步骤二，对接收的各第一测量信号进行滤波处理，滤除其中无用冗余的信息；
[0017] 步骤三，将所述信号预处理单元滤波处理后的数据、专家的先验知识和一些必要的人体内外参数作为模糊神经Petri网络模型的输入库所，并利用BP算法对模糊神经Petri网络进行调整权重值，直至收敛，获得患者的血糖估计值。
[0018] 进一步地，于步骤三后，还包括如下步骤：
[0019] 将血糖估计值检测单元输出的血糖估计值进行化学定性换算，得到可以直接观测的血糖浓度值。
[0020] 进一步地，于步骤三中，采用反向传播方法调整网络权重值，包括更新每一层权值和每一层的库所标记值，再对更新的所述权值进行重新前向计算，得出新的输出库所。
[0021] 与现有技术相比，本发明一种血糖浓度检测装置及检测方法通过利用多个传感器获取第一测量信号，然后利用模糊神经Petri网络，将各传感器的信息融合在一起，并利用BP网络对模糊神经Petri网络进行调整权重值，直至收敛，可以比较准确地得出其血糖估计值，然后利用一定的转化关系，得到可直接观测的血糖浓度值，本发明可以有效地降低光电信号血糖检测的误差，提高第一测量信号血糖检测的准确度和稳定性的效果。附图说明
[0022] 图1为本发明一种血糖浓度检测装置的结构示意图；
[0023] 图2为本发明较佳实施例中模糊神经Petri网络建模单元的模糊神经Petri网络结构图；
[0024] 图3为本发明一个具体实施例之血糖浓度检测装置的结构示意图；
[0025] 图4为本发明一种血糖浓度检测方法的步骤流程图；
[0026] 图5为本发明具体实施例中血糖浓度检测方法的流程图。
具体实施方式
[0027] 以下通过特定的具体实例并结合附图说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其它优点与功效。本发明亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本发明的精神下进行各种修饰与变更。
[0028] 本实施例中所述的第一测量信号包括所有可通过光电获得测量数据的测量信号，如近红外，电磁波，超声波，生物阻抗,以及其它物理信号。以近红外光源信号举例，“第一测量信号”指“近红外光源”，“第一测量信号发射模块”指“近红外光源发射模块，“第一测量信号检测模块”指“近红外光源检测模块”。作为本实施例的一种举例，近红外光源采集模块所获取的近红外光源数据包括一个或多个不同的近红外光源的光波谱。
[0029] 图1为本发明一种血糖浓度检测装置的结构示意图。如图1所示，本发明一种血糖浓度检测装置，包括：第一测量信号发射模组101、第一测量信号检测模组102、信号预处理单元103、专家先验知识及人体内外参数输入单元104、模糊神经Petri网络建模单元105以及血糖浓度值换算单元106。
[0030] 其中，第一测量信号发射模组101，用于向人体某一部位近距离发射第一测量信号；在本发明较佳实施例中，第一测量信号发射模组101采用多个测量信号发射器向人体某一部位发射不同频率的第一测量信号，第一测量信号发射模组101依据人体某组织成分对第一测量信号吸收特性的不同，采用多个发射器发射互不相同的第一测量信号，部分第一测量信号会被吸收，部分第一测量信号会穿透人体组织，剩下部分的第一测量信号因为人体组织的阻挡作用被反射回去。
[0031] 第一测量信号检测模组102，用于接收不同频率范围的第一测量信号，在本发明较佳实施例中，第一测量信号检测模组102通过多个对应的测量信号接收传感器接收不同频率范围的第一测量信号。
[0032] 信号预处理单元103，对接收的各第一测量信号进行滤波处理，滤除一部分无用冗余的信息，例如高斯噪声，电压脉冲等。任何一个电路在工作中都可能受到各种外部干扰，它们可能来自电源、空间电磁、传感器脉冲、或者地线的一些干扰，对于检测微弱的光电信号，干扰处理的效果直接影响到微弱信号的检测效果，同时会严重影响到最后得到的血糖测量值。
[0033] 专家先验知识及人体内外参数输入单元104，根据实际情况输入专家先验知识以及一些必要的人体内外参数(例如皮肤颜色、是否服用药物等)，结合103单元的预处理后的第一测量信号一起输入血糖估计值单元105进行血糖估计值的检测。
[0034] 血糖估计值检测单元105，将信号预处理单元103预处理后的第一测量信号以及专家先验知识及人体内外参数输入单元104输入的专家先验知识以及一些必要的人体内外参数作为模糊神经Petri网络模型的输入库所，并利用BP算法对模糊神经Petri网络进行调整权重值，直至收敛，获得患者的血糖估计值。
[0035] 血糖浓度值换算单元106，将单元105得到的血糖估计值通过一定的转换关系转化成可以直接观测的血糖浓度值。由于血糖估计值检测单元105所得到的血糖估计值只是与血糖浓度值相关的参数，而不是直接可显示的血糖浓度值，故需要一定的转化公式进行相应的变换，以得到可以直接观测的血糖浓度值。
[0036] 图2为本发明较佳实施例中模糊神经Petri网络建模单元的模糊神经Petri网络结+ +构图，其中(m0,m1,mn,n0,n1,r0,r1,g,q,p,s,v,i,j,l,L,k,N,K,x,X,y,Y,)∈N ，N为正整数集。
[0037] 图2所示为一个综合的模糊神经Petri网络，包含三层，输入层，中间层以及输出层。每一层都包含若干个根据模糊规则产生的直接结构、与结构、或结构的Petri网，具体的网络结构选用、层数设定以及输入参数(如输入库所 的标记值置信度 变迁 的初始阈值 初始权重
等)应根据实际情况由专家知识给出。
等)应根据实际情况由专家知识给出。
[0038] 第一层是输入层，输入库所 包含预处理后的第一测量信号，专家的先验知识以及一些必要的人体内外参数，例如皮肤颜色、是否服用药物等，根据输入库所的标记值、置信度、变迁的阈值判断变迁是否被触发，并依据输入库所的标记值，置信度，权重决定中间层的第一分层的库所的标记值。
[0039] 第二层为中间层，中间层由若干个分层组成，各分层之间由变迁及有向弧连接。只有满足变迁的触发条件，才会进入下一分层。每一个分层的库所的标记值由上一层库所的标记值，置信度，权重决定。
[0040] 对于直接结构的Petri网，根据模糊产生式简单规则，第K+1层的标记值M(p(K+1))可由式(1)给出：
[0041]
[0042] 对于与结构的Petri网，根据模糊产生式与规则，第K+1层的标记值M(p(K+1))可由式(2)给出：
[0043]
[0044] 对于或结构的Petri网，根据模糊产生式或规则，第K+1层的标记值M(p(K+1))可由式(3)给出：
[0045]
[0046] 第三层为输出层，经过中间层处理的结果根据权重计算出第一次实际的输出库所[0047] 与期待的输出preal不一样，是因为权重值未经调整，通过BP训练可以不断调整权重：计算preal与 的误差E(1)，对误差E(1)进行反向传播，选取合适的学习速度η和激(K+1)活函数f(x)，更新每一层的权值 和每一层的库所标记值M(p )，再把更新的权值重新前向计算，得到新的输出库所 再计算E(2)，依照上述步骤依次迭代Q次，直到|E(Q)|<ε时，(Q∈N+,ε为任意小的正数，根据实际情况给出)，计算停止，此时可得到最终的输出库所pout，再通过一定的转换关系，如血糖浓度值＝f(pout)，转换成可直接观察的血糖浓度值。
[0048] 图3为本发明一个具体实施例之血糖浓度检测装置的结构示意图。如图3所示，在本发明具体实施例中，第一测量信号发射模组101采用多个测量信号发射器向患者的某一部位(例如手掌、手指或手臂等)发射不同频率范围的第一测量信号，第一测量信号检测模组102(传感器与预处理器)采用多个传感器接收不同频率范围的第一测量信号，并通过预处理器进行滤波处理。将预处理后的第一测量信号以及输入的专家先验知识以及一些必要的人体内外参数作为模糊神经Petri网络模型的输入库所，并利用BP算法对模糊神经Petri网络进行调整权重值，直至收敛，获得患者的血糖估计值。最后利用血糖估计值进行化学定性换算，得到可以直接观测的血糖浓度值。
[0049] 图4为本发明一种血糖浓度检测方法的步骤流程图。如图4所示，本发明一种血糖浓度检测方法，包括如下步骤：
[0050] 步骤401，利用第一测量信号发射模组向人体某一部位近距离发射不同频率的第一测量信号，并利用第一测量信号检测模组接收不同频率范围的第一测量信号。在本发明具体实施例中，第一测量信号发射模组采用多个测量信号发射器向人体某一部位发射第一测量信号，以耳垂为例，即第一测量信号发射模组依据耳垂组织成分对第一测量信号吸收特性的不同，采用多个发射器发射互不相同的频率段第一测量信号，由于耳垂部位的表层组织含有大量的毛细血管，通过第一测量信号的照射，一部分第一测量信号会被吸收，一部分第一测量信号会穿过耳垂，剩下一部分的第一测量信号因为耳垂组织的阻挡作用被反射回去，在本发明较佳实施例中，第一测量信号检测模组则通过多个对应的测量信号接收传感器接收不同频率范围的第一测量信号。
[0051] 步骤402，对接收的各第一测量信号进行滤波处理，滤除一部分无用冗余的信息，例如高斯噪声，电压脉冲等。任何一个电路在工作中都可能受到各种外部干扰，它们可能来自电源、空间电磁、传感器脉冲、或者地线的一些干扰，对于检测微弱的光电信号，干扰处理的效果直接影响到微弱信号的检测效果，同时会严重影响到最后得到的血糖测量值。
[0052] 步骤403，将预处理后的第一测量信号以及单元104输入的专家先验知识以及一些必要的人体内外参数作为模糊神经Petri网络模型的输入库所，并利用BP算法对模糊神经Petri网络进行调整权重值，直至收敛，获得患者的血糖估计值。
[0053] 继续参照图2，图2包含三层，输入层，中间层以及输出层。每一层都包含若干个根据模糊规则产生的直接结构、与结构、或结构的Petri网，具体的网络结构选用、层数设定以及输入参数(如输入库所 的标记值 置信度 变迁的初始阈值 初始权重 等)应根据实际情况由专家知识给出。
[0054] 第一层是输入层，输入库所 包含预处理后的第一测量信号，专家的先验知识以及其他一些必要的人体内外参数，例如皮肤颜色、是否服用药物等。根据输入库所的标记值、置信度、变迁的阈值判断变迁是否被触发。并依据输入库所的标记值，置信度，权重决定中间层的第一分层的库所的标记值。
[0055] 第二层为中间层，中间层由若干个分层组成，各分层之间由变迁及有向弧连接。只有满足变迁的触发条件，才会进入下一分层。每一个分层的库所的标记值由上一层库所的标记值，置信度，权重决定。
[0056] 对于直接结构的Petri网，根据模糊产生式简单规则，第K+1层的标记值M(p(K+1))可由式(1)给出：
[0057]
[0058] 对于与结构的Petri网，根据模糊产生式与规则，第K+1层的标记值M(p(K+1))可由式(2)给出：
[0059]
[0060] 对于或结构的Petri网，根据模糊产生式或规则，第K+1层的标记值M(p(K+1))可由式(3)给出：
[0061]
[0062] 第三层为输出层，经过中间层处理的结果根据权重计算出第一次实际的输出库所[0063] 与期待的输出preal不一样，是因为权重值未经调整，通过BP神经网络训练可以不断调整权重：计算preal与 的误差E(1)，对误差E(1)进行反向传播，选取合适的学习速度η和激活函数f(x)，更新每一层的权值 和每一层的库所标记值M(p(K+1))，再把更新的权值重新前向计算，得到新的输出库所 再计算E(2)，依照上述步骤依次迭代Q(Q) +次，直到|E |<ε，(Q∈N ,ε为任意小的正数，根据实际情况给出)计算停止，此时可得到最终的输出库所pout，即血糖估计值。
[0064] 步骤404，将步骤403输出的血糖估计值pout进行化学定性换算，得到可以直接观测的血糖浓度值。由于步骤403所得到的输出值pout只是与血糖浓度值相关的参数，而不是直接可显示的血糖浓度值，故需要一定的转化公式进行相应的变换，以得到可以直接观测的血糖浓度值。
[0065] 图5为本发明具体实施例中血糖浓度检测方法的流程图。如图5所示，本发明具体实施例的步骤如下：
[0066] 步骤一，利用多个传感器获取耳垂的第一测量信号，该第一测量信号包括不同频段的第一测量信号，由于耳垂组织会吸收一定范围内的第一测量信号，通过计算可以知道耳垂对于第一测量信号的吸收系数；
[0067] 步骤二，对得到的第一测量信号进行数据预处理，即对接收的第一测量信号进行滤波处理；
[0068] 步骤三，将预处理后的第一测量信号以及单元104输入的专家先验知识以及一些必要的人体内外参数作为模糊神经Petri网络模型的输入库所，并利用BP算法对模糊神经Petri网络进行调整权重值，直至收敛，获得患者的血糖估计值
[0069] 步骤四，将血糖估计值进行化学定性换算，转换为可以直接观察的血糖浓度的显示值。
[0070] 综上所述，本发明一种血糖浓度检测装置及检测方法通过利用多个传感器获取第一测量信号的反射/穿透信号，然后利用模糊神经Petri网络，将各传感器的信息、专家先验知识以及人体内外参数融合在一起，并利用BP算法对模糊神经Petri网络进行调整权重值，直至收敛，可以比较准确地得出其血糖估计值，然后利用一定的转化公式进行变换，得到人眼可以直接观察的血糖浓度值，本发明可以有效地降低第一测量信号血糖检测的误差，提高第一测量信号血糖检测的准确度和稳定性的效果。
[0071] 本发明具有如下优点：
[0072] (1)由于血糖吸收的不同波长范围可能存在重叠信息或干扰，本发明选择多个传感器发射已分配好的不同频段第一测量信号，同时也有对应的多个测量信号接收传感器，然后得到的第一测量信号进行预处理后，进行数据融合。之后，将反映血糖浓度变化的第一测量信号准确高效地转化为电学信号，为进一步的数据处理提供精确的信息。
[0073] (2)本发明可有效增强系统自学能力，提高血糖浓度的预测精度。
[0074] (3)本发明结合了模糊Petri网络和反向传播神经网络，在一定程度上能去除传感器某些干扰，且融合了多传感器的信息，这种处理方法对不同的糖尿病患者有很好的适应能力。
[0075] 上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何本领域技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围，应如权利要求书所列。
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