技术领域
[0001] 本
发明涉及医疗检测设备，尤其涉及一种人体血液生化参数无创检测仪及检测方法。
背景技术
[0002] 血液生化参数，如血糖、甘油三酯、总胆固醇、总蛋白含量等是反映人体健康状况的重要指标。现有检测人体血液生化参数的设备，通常需要刺破待检者的血管采集血样，然后对血样进行化验分析，从而得出生化指标的数值。由于这种检测方式会给被检者造成
疼痛和可能造成感染的潜在危险，并且取得检测结果需要等待一定时间，不能当时就取得检测结果，因此，实时性较差。所以现在发展出了采用
近红外光谱分析法对人体血液生化参数进行无创检测的技术，相比较而言，无创检测技术具有很大优势，如，被测者安全、无痛、检测结果快速可得等。但在无创检测血液生化参数的过程中，存在检测结果易受诸多外部因素，如，测量压
力、测量
温度以及所获得的光谱中冗余信息等的干扰，从而导致测量
精度和可靠性低的不足。
发明内容
[0003] 有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种人体血液生化参数的无创检测仪及检测方法，利用
近红外光谱能够穿透
皮肤和人体组织，及人体血液生
化成分含量与其近红外吸收有很好的相关性的原理，对人体各项血液生化参数进行无创检测，通过消除测量过程中的压力与温度等不利影响并降低计算复杂度，以提高检测速度和提高人体血液生化参数测量结果的精度和可靠性。
[0004] 为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
[0005] 一种人体血液生化参数无创检测仪，包括显示单元，该无创检测仪进一步包括夹具单元、
数据采集单元和
数据处理单元：其中，
[0006] 夹具单元，用于夹持和固定人体的被测试部位，通过调节夹具单元以达到最佳测量压力值；
[0007] 数据采集单元，用于采集被测部位的近红外光谱值和温度
信号，然后将温度信号和所述光谱值传送至微处理单元进行进一步处理；以及
[0008] 数据处理单元，用于实现检测过程中对光谱仪的控制、数据计算、数据存储和数据显示以及为数据采集单元提供恒流驱动的功能。
[0009] 其中，所述夹具单元进一步包括压力
传感器和第一模/数A/D转换器；
压力传感器用于调节和采集被测部位的压力状况，并将所测得的压力经第一A/D转换器转换为
电信号。
[0010] 所述数据采集单元进一步包括用于通过光纤传导提供光照的
光源、采集被测部位光谱值的光谱仪和测量被测部位温度值的温度传感器及第二A/D转换器；温度传感器所测得的温度经所述第二A/D转换器转换为电信号，以及采集的被测部位的光谱值，分别传至数据处理单元。
[0011] 所述数据处理单元进一步包括计算模
块、输入/输出模块和控
制模块；其中，[0012] 计算模块，用于在
控制模块的驱动下读取存储或采集的测量数据，执行相应的数据运算，并将运算结果存储在内部
存储器中；
[0013] 输入/输出模块，用于通过该模块接收输入设备的
控制信号及外接显示单元来显示采集的数据信号和输出测量结果数据；
[0014] 控制模块，用于控制对温度测量、光谱数据的采集过程，并根据程序流程控制相应的数据计算过程。
[0015] 所述人体血糖无创检测仪进一步包括显示单元，用于显示采集的压力值、温度值和光谱数据，以及显示数据处理单元所输出的测量结果。
[0016] 一种用于
权利要求1所述人体血液生化参数无创检测仪的夹具单元，该夹具单元主要包括压力传感器、光纤
支架、
手指固定槽和手掌固定底座；其中，
[0017] 压力传感器，用于调节和采集被测部位的压力状况；
[0018] 光纤支架，用于固定连接光源的光纤，以使其与被测部位保持适度
接触；
[0019] 手指固定槽，用于固定被测者的手指
位置，使其与所述压力传感器以一定压力接触；
[0020] 手掌固定底座，用于约束被测者的手掌左右方向的移动和保持手掌处于
水平状态。
[0021] 其中，所述压力传感器还包括压力传感器本体、手指固定底座和连接
螺栓，压力传感器本体上侧与手指固定槽相连，感受传来的压力，并将压力转换为电信号通过
接口传出，手指固定底座对整个夹具的手指部分起固定和
支撑作用，连接螺栓将手指固定底座固定在手掌固定底座上；
[0022] 所述光纤支架进一步包括光纤固定支架、上部平板、水平仪、光纤固定螺栓、连接固定螺栓；光纤
探头伸入光纤固定支架的孔中，通过旋动光纤固定螺栓固定；两个水平仪分别用来指示上部平板在X、Y轴方向的水平；连接固定螺栓为长螺栓与夹具的压力传感器部分连接，固定并调节上部平板使其达到水平；
[0023] 所述手指固定槽进一步包括带有单侧
挡板的平板、活动的L形挡板和强力钴磁
铁；带有单侧挡板的平板的单侧挡板约束手指的左侧，活动的L形挡板的L形分别约束手指的前端与右侧，且活动的L形挡板有一水平部分，能够在手指固定槽上活动，当达到理想位置后，通过强力钴
磁铁将活动的L形挡板固定于带有单侧挡板的平板之上；带有单侧挡板的平板下部与压力传感器的上部固定连接；以及
[0024] 所述手掌固定底座进一步包括带有滑槽的手掌侧挡板、滑竿、手掌固定底座本体、可调垫脚和螺孔；所述螺孔设有多个，可以保证对不同手指测量的需求；带有滑槽的手掌侧挡板通过底侧螺栓在手掌固定底座本体的滑槽中滑动，以约束手掌的左右方向的移动，当手掌位置确定后通过底侧螺栓固定与手掌固定底座本体上，两滑竿在带有滑槽的手掌侧挡板滑槽中滑动，用以约束手掌上下方向的移动，当手掌位置确定后，旋动滑竿上的
螺母固定，通过旋转可调垫脚旋进手掌固定底座本体的深度，调节手掌固定底座本体大致保持平衡。
[0025] 一种人体血液生化参数无创检测方法，该方法包括：
[0026] A、打开人体血液生化参数无创检测仪的主机电源，为系统各单元和自身的功能模块供电；
[0027] B、执行系统初始化操作，使系统进入工作状态，清除内存中的数据，为系统各模块赋初始状态值；
[0028] C、在初始状态下，关闭光源，采集暗光谱；
[0029] D、开启光源，并采集由标准参考板产生的参考光谱；
[0030] E、通过可调节夹具单元固定人体被测部位，以复现测量压力至理想值；
[0031] F、采集样本光谱数据与测量温度，将其存储在数据存储单元；
[0032] G、将上述光谱数据和温度数据代入已建好的校正模型中，计算被测者的血液生化参数值；
[0033] H、输出检测结果，并显示，然后存储该结果。
[0034] 其中，步骤G中利用已建好的校正模型计算被测者的血液生化参数值，进一步还包括采用改进的随机检验法确定建模过程中的最佳主成分个数，其中确定最佳主成分个数的过程为：
[0035] G1、对预处理后的光谱数据利用偏最小二乘法回归，得到P个主成分，其中，P为预设值；
[0036] G2、计算所述P个主成分的分向量，并进一步计算每一个的分向量与浓度向量的协方差；
[0037] G3、将浓度矩阵随机排列后，计算其与的分向量的协方差，并计算该其协方差与步骤G2中获得的协方差的差值；
[0038] G4、将步骤G3重复K次，得到K个协方差差值，其中，K为预设值；
[0039] G5、统计每个主成分下的步骤G4中K个协方差差值的标准差；
[0040] G6、计算相邻两主成分对模型贡献率的差异，当所述差异稳定时，将其临界值作为最佳主成分个数，所述主成分用于建立PLS定理校正模型。
[0041] 本发明所提供的人体血液生化参数的无创检测仪及检测方法，具有以下优点：
[0042] 采用近红外光谱分析技术，能够实现无创、快速、连续测量，避免了感染及测量
采血时的痛苦。该无创检测仪使用微型通用光谱仪，其具有独立的微处理单元，能够实现设备小型化。在测量前，通过调节夹具使之达到最佳测量压力，事先预先计算的最佳压力可以保证该压力下所得光谱信号
信噪比优于其他压力下的，从而能够提高测量人体血液生化参数结果的测量精度。另外，本发明在测量时置于光谱采集探头前端的温度传感器，可将人体被测部位的温度传至
微处理器单元作为校正模型的一个输入参与预测计算，并可通过上述途径消除测量过程中温度变化引入的误差，进一步提高人体血液生化参数的测量精度。
[0043] 另外，在校正模型中通过提供一种主成分个数选取方法，降低了计算的复杂程度，可实现测量的实时与迅速，同时也可以去除光谱中的无效信息，从而实现提高测量精度的目的。
附图说明
[0044] 图1为本发明的人体血液生化参数无创检测仪的原理示意图；
[0045] 图2为本发明夹具单元的整体示意图；
[0046] 图3为本发明夹具单元的分解效果图；
[0047] 图4为本发明夹具单元的压力传感器结构示意图；
[0048] 图5为本发明夹具单元的光纤支架结构示意图；
[0049] 图6为本发明夹具单元的手指固定槽结构示意图；
[0050] 图7为本发明夹具单元的手掌固定底座结构示意；
[0051] 图8为本发明数据处理单元的系统结构示意图；
[0052] 图9为应用本发明的人体血液生化参数无创检测仪进行人体血糖测量的过程示意图；
[0053] 图10为通过本
发明人体血糖无创检测仪采集的原始光谱图形；
[0054] 图11为模型训练过程中对于校正集样本采用改进的随机检验方法依据Rr(P)曲线确定主成分个数的图形。
具体实施方式
[0055] 下面结合附图及本发明的
实施例对本发明的方法作进一步详细的说明。
[0056] 本发明的核心思想是：通过可调节夹具及自动化的控制流程的设计，实现对人体血液生化参数的无损伤测量；在测量开始前调节夹具达到最佳测量压力，并通过置于光谱采集探头前端的温度传感器可将被测部位的温度传至微处理器单元作为校正模型的一个输入参与预测计算，上述两途径可消除测量过程中压力与温度引入的误差，从而提高对人体血液生化参数的测量精度；通过在校正模型中提出了一种主成分个数选取方法，以降低计算复杂度，同时去除光谱中的无效信息，进而提高测量精度。
[0057] 图1为本发明的人体血液生化参数无创检测仪的原理示意图，如图1所示，该无创检测仪包括夹具单元10、数据采集单元20、数据处理单元30和显示单元40；其中，[0058] 夹具单元10，用于夹持和固定人体的被测试部位，通过调节夹具单元以达到最佳测量压力值。所述最佳测量压力值，其范围在10～15KPa之间。超出该压力范围，则会导致测量结果误差变大。
[0059] 这里，所述夹具单元10，主要包括压力传感器11和第一模/数(A/D)转换器12。该压力传感器11，用于调节和采集被测部位的压力状况，并将测得的压力经第一A/D转换器12转换为电信号，然后传至显示单元40显示其压力值。
[0060] 数据采集单元20，用于采集被测部位的光谱值和温度信号，然后将温度信号和所述光谱值传送至微处理单元30进行进一步处理。所述温度信号和光谱值作为数据处理单元30，作为校正模型的输入。
[0061] 这里，所述数据采集单元20，主要包括光源21、光谱仪22、温度传感器23和第二A/D转换器24。所述光源用于提供必要的光照条件，以便光谱仪22采集被测部位的光谱信号。所述光源可以是卤钨灯或其他宽频光源，要求其稳定输出
波长在780nm～2500nm范围，通过近红外光纤将光源传导至被测部位，再用所述光谱仪22(可采用微型通用光谱仪)采集被测部位的光谱值，以及用所述温度传感器23采集被测部位的温度信号，并将所述温度信号通过第二A/D转换器24转换为电信号。要求温度传感器23的量程在30℃～42℃范围，精度至少高于0.1℃。要求所述光谱仪22可采集波长的范围在780nm～2500nm。这样，将使用光谱仪22和温度传感器23分别采集到的被测部位的光谱值和温度信号(经第二A/D转换器24转换后的电信号)，连同所述光谱值传至数据处理单元30进行进一步处理。
[0062] 数据处理单元30，用于实现检测过程中对光谱仪的控制、数据计算、数据存储、数据显示以及为数据采集单元20提供恒流驱动等的功能。
[0063] 这里，所述数据处理单元30，主要包括计算模块31、输入/输出模块32和控制模块33。计算模块31，用于在控制模块33的驱动下读取存储或采集的测量数据，执行相应的数据运算，并将运算结果存储在内部存储器中。输入/输出模块32，用于通过该模块接收输入设备的控制信号及外接显示单元来显示采集的数据信号和输出测量结果数据。控制模块33，用于控制对温度测量、光谱数据等的采集过程，并根据程序流程控制相应的数据计算过程。
[0064] 显示单元40，用于显示采集的压力值、温度值和光谱数据等，以及显示数据处理单元30输出的测量结果数据。所述显示单元40，可以是
液晶显示屏或其他显示装置。
[0065] 以上所述的夹具单元10，除图1所示的压力传感器11和第一A/D转换器12外，还包括光纤支架13、手指固定槽14、手掌固定底座15等部件，如图2所示，下面对所述夹具单元的结构和用途进行详细说明：
[0066] 图2、图3分别为本发明夹具单元的整体示意图和分解效果图，参考图2和图3，所述夹具单元10包括有压力传感器11、光纤支架13、手指固定槽14和手掌固定底座15。
[0067] 图4为本发明夹具单元的压力传感器结构示意图，如图4所示，该压力传感器包括压力传感器本体111、手指固定底座112和连接螺栓113。压力传感器本体111上侧与手指固定槽相连，感受传来的压力，并将压力转换为电信号通过接口传出，手指固定底座112对整个夹具的手指部分起固定和支撑作用，连接螺栓113将手指固定底座112固定在手掌固定底座15上。
[0068] 图5为本发明夹具单元的光纤支架结构示意图，如图5所示，包括光纤固定支架131、上部平板132、水平仪133、光纤固定螺栓134、连接固定螺栓135。光纤探头伸入光纤固定支架131的孔中，通过旋动光纤固定螺栓134固定；两个水平仪133，分别用来指示上部平板132在X、Y轴方向的水平；连接固定螺栓135为长螺栓与夹具的压力传感器11部分连接，固定并调节上部平板132使其可达到水平。
[0069] 图6为本发明夹具单元的手指固定槽结构示意图，如图6所示，包括带有单侧挡板的平板141、活动的L形挡板142和强力钴磁铁143。带有单侧挡板的平板141的单侧挡板约束手指的左侧，活动的L形挡板142的L形分别约束手指的前端与右侧，且活动的L形挡板142有一水平部分，可在手指固定槽14上活动，当达到理想位置后，通过强力钴磁铁将活动的L形挡板142固定于带有单侧挡板的平板141之上。带有单侧挡板的平板141下部与压力传感器11的上部固定连接。
[0070] 图7为本发明夹具单元的手掌固定底座结构示意图，如图7所示，包括带有滑槽的手掌侧挡板151、滑竿152、手掌固定底座本体153、可调垫脚154和螺孔155。所述螺孔155有多个，可以保证对不同手指测量的需求。带有滑槽的手掌侧挡板151可以通过底侧的螺栓在手掌固定底座本体153的滑槽中滑动，以约束手掌的左右方向的移动，当手掌位置确定后通过底侧螺栓固定与手掌固定底座本体153上，两滑竿152可在带有滑槽的手掌侧挡板151滑槽中滑动，用以约束手掌上下方向的移动，当手掌位置确定后，旋动滑竿152上的螺母固定，通过旋转可调垫脚154旋进手掌固定底座本体153的深度，调节手掌固定底座本体153大致保持平衡。
[0071] 综上所述，所述夹具单元10，根据所测部位(通常为手指)连接压力传感器11和手掌固定底座15，通过光纤支架13固定光纤，将手指深入手掌固定槽14中通过调节固定手指，然后调节连接固定螺栓135，观测压力传感器111的输出，保证手指所受压力达到最佳值，并使压力传感器11保持水平状态，通过调节手掌调节底座15的滑竿152位置固定手掌。
[0072] 完成上述准备工作后，即可开始对被测部位的温度和反射的光谱进行采集，然后将所采集到的温度值和光谱数据传至数据处理单元进行处理。其中，数据采集单元20中的卤钨灯光源21，其波长范围400nm～2500nm；光谱仪22可采用美国海洋光学公司生产的近红外微型光栅光谱仪NIR QUEST256-2.5，其波长范围为855nm～2500nm的近红外光谱，同时，它采用256像元的滨松InGaAs线性阵列探测器并带有板载热电
致冷功能，可以用来监测电荷
耦合器件(CCD)阵列的温度。该光谱仪配有16位模/数转换器，并提供USB2.0接口和串口RS-232。
[0073] 图8为本发明数据处理单元的系统结构示意图，如图8所示，该系统是本发明无创检测仪整个
硬件系统的核心，可采用
数字信号处理(DSP)芯片TM320F2812或其他具有强大的数学运算和控制功能的芯片作为微处理器，用以完成对光谱仪的控制以及相关的数字
信号处理及运算等功能。该系统存储有包含数据处理的多元校正模型，用于光谱数据的计算，通过按键选择改换不同的校正模型，即可通过本发明无创检测仪测得被测者的血液生化参数值，如血糖、甘油三酯、总胆固醇、总蛋白含量等。
[0074] 该微处理器具有两路串行通信串口(SCI口)，将其设置为RS-232接口，分别与上位PC机、光谱仪进行通信。配合该微处理器，该检测仪还设有显示单元40，通过总线控制或通过GPIO口，控制液晶显示屏的显示，液晶显示屏作为提示用户操作和显示人体血液生化参数值的输出设备。
[0075] 图9为应用本发明的人体血液生化参数无创检测仪进行人体血糖测量的过程示意图，如图9所示，该过程包括：
[0076] 步骤901、打开主机电源，为系统各单元和自身的功能模块供电。
[0077] 步骤902、执行系统初始化操作，使系统进入工作状态，清除内存中的数据，为系统各模块赋初始状态值。
[0078] 步骤903、在初始状态下，关闭光源，采集暗光谱。
[0079] 步骤904、开启光源，并采集由标准参考板产生的参考光谱。
[0080] 步骤905、通过可调节夹具固定被测部位，以复现测量压力至理想值。
[0081] 这里，该理想值是事先通过仿真计算出最佳测量压力。首先通过装置手掌固定底座15固定被测者的手掌，而后通过光纤支架13、手指固定槽14和压力传感器11来固定手指，而后调节连接固定螺栓135增加或降低测量压力，观察显示单元40上显示的压力值，直至达到预先设定的最佳测量压力，调节的同时根据水平仪133，保持夹具上部平板132处于水平状态。
[0082] 步骤906、采集样本光谱数据与测量温度，将其存储在数据存储单元。
[0083] 步骤907、将上述光谱数据和温度数据代入已建好的校正模型中，计算被测者的血液生化参数值，如血糖值。
[0084] 这里，通过运行保存在数据处理单元内部存储器中的指令，读取采集到的人体的光谱数据和温度数据，对读取的855nm～2500nm波段光谱的256个波长变量，采用连续投影波长变量优选方法，从中选取20个波长变量，然后进行主成分分析，将得到的前8个主成分和温度数据作为输入，调用存储单元中已训练好的
预测模型。
[0085] 本实施例中我们采用的预测模型是已训练好的偏最小二乘回归模型。其中如图10所示为通过本发明的人体血糖无创检测仪采集的用于训练预测模型的31个样本的原始光谱图形，在模型训练过程中，选择其中21个光谱样本作为校正集用于建模，其余10个光谱样本作为验证集用于评价模型的性能。
[0086] 如图11所示，为模型训练过程中对于校正集样本，采用改进的随机检验方法依据Rr(P)曲线确定主成分个数的图形，根据图形显示确定最佳主成分个数为8。用该模型预测验证集样本，得到的预测均方根误差为0.29mmol/L，相关系数为0.98，其验证集样本的预测值与参考值如表一所示，完全能够满足医疗机构快速、安全地测定人体血液生化参数的需要。需要说明的是，对人体甘油三酯、总胆固醇、总蛋白含量等人体血液生化参数进行检测的过程与对
血糖浓度的检测过程类似，在此不再赘述。
[0087] 表一
[0088]验证集样本 血糖浓度参考值 血糖浓度无创
序号 (mmol/L) 预测值(mmol/L)
1 5.9 6.2
2 6.6 6.3
3 7.9 7.5
4 9.7 9.6
5 9.8 9.7
6 7.1 7.4
7 7.5 7.1
8 6.7 6.6
9 7.1 6.7
10 6.3 6.0
[0089]
[0090] 步骤908、输出检测结果，并显示，然后存储该结果。
[0091] 步骤909：结束测量过程。
[0092] 其中，在上述步骤907中，通常可采用多种方法建立校正模型，这里，以采用偏最小二乘(PLS)回归法为例来建立校正模型。当校正模型建立后，再采用改进的随机检验法确定建模的最佳主成分个数，其中确定最佳主成分个数的过程为：
[0093] 步骤A、初始化数据。设定预处理后的光谱数据E0、原始浓度信息向量F0，给定预测值最大主成分个数Pmax；
[0094] 步骤B、通过一般的PLS回归法获得Pmax个主成分得分向量tP，计算原始模型每一个主成分下的统计参数。记原始模型的统计参数为CP，CP为向量F0与得分向量tP的协方差，即CP＝cov(tp，F0)，p＝(1，2，...，Pmax)；
[0095] 步骤C、在每个主成分下，将浓度矩阵随机排列K次获得K个浓度矩阵，记为FP，K，计算重新排列后随机模型的统计参数，则随机模型的统计参数为CP，K＝cov(tP，FP，K)；
[0096] 步骤D、计算随机模型与原始模型的统计参数差异，即DP，K＝CP-CP，K；
[0097] 步骤E、定义第P个主成分的贡献率表达式为Rs(P)＝100*(VP/V1)，其中VP＝std(DP)。主成分之间的相对贡献率表达式为Rr(P)＝Rs(P)/Rs(P+1)，根据Rr(P)曲线，可判定当Rr(P)趋于稳定时(
波动在一个稳定的临界区域内)，则临界值P作为最优的主成分个数选出，即前P个主成分作为最佳主成分用于建立PLS定量校正模型。
[0098] 本发明中采用偏最小二乘(PLS)回归法建立校正模型，通过对光谱矩阵和浓度矩阵同时进行分解，消除无用的噪音信息。与主成分回归相比，它是逐步提取光谱数据中的成分，逐步增加变量，逐步检验模型的显著性，当满足要求时即停止运算。
[0099] 偏最小二乘回归分析由以下两个基本公式构成：
[0100]
[0101]
[0102] 其中，d是PLS回归法中的成分个数；tk是第k个潜在函数矩阵，pk是第k个回归系数矩阵，E是X的残差矩阵，qk也是回归系数，f是y的残差矩阵。这里的主成分提取是通过y与潜变量t的协方差最大化的进行的，确定成分个数d是PLS回归法的关键之一，合适个数的主成分建模，可避免光谱分析校正模型的过拟合或欠拟合问题，有助于提高校正模型的预测能力。
[0103] 主成分个数的选择常用的方法是验证法，一种是交互验证，根据残差平方和判定主成分个数，采用不同方法剔除样本及剔除不同数量的样本个数的方式确定建模样本，比如留一法(LOO，Leave One Out)、k折(k-fold)交互验证法(CV，Cross Validation)、蒙特卡罗交互验证法(MCCV，Monte-Carlo CrossValidation，)等方法；另一种是统计检验的方法，在计算每个主成分时，加入了随机化过程，对随机化模型与原始模型的统计参数进行显著性检验，通过分布统计来判定PLS主成分个数，由于该法无需剔除样本，考虑了全部校正样本息，因此具有一定的客观性，但其统计判定过程比较复杂。
[0104] 本发明中提供的改进型基于随机检验法的主成分确定方法，能够避免校正模型的过拟合或者欠拟合，仅根据各主成分对PLS模型的相对贡献率大小及其曲线，来判定含有用信息的主成分用于建模，无需类如交互验证法剔除样本的验证过程，最大程度的保留了全部训练样本的信息，能更客观的选择用于建立校正模型的主成分，从而达到避免过拟合或欠拟合的问题。该方法也无类如一般随机检验中的显著性检验和分布统计过程，简化了判定过程，且根据Rr(P)曲线进行主成分个数的选择过程
可视化，能方便快速、交互式地、客观地选择含信息主成分，可避免校正模型的过拟合或欠拟合问题，有助于提高光谱分析校正模型的预测能力和
稳定性。
[0105] 以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
