基于ECG信号的高精度血糖监测

连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖,但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题,因此,无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号,提出了一种血糖水平无创监测的方法:通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号,利用递归滤波器实现ECG信号的滤波,并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法,实现了血糖水平的十分类监测,并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明,在个体建模和群体建模的条件下,血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明,本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导。      

生物阻抗技术在手臂红外治疗中的初步应用研究

红外理疗采用红外光对人体部位进行照射,已在各种疾病的辅助治疗中得到了广泛的应用.红外理疗效果一般由医护人员根据经验进行定性评估,目前鲜有关于红外理疗效果定量分析的报道.鉴于理疗身体部位血流信息的变化能反映红外理疗效果,实现无创、安全、实时监测红外理疗过程中的血流信息,将有助于引导红外理疗的疗程安排,提升红外理疗效果.文章提出一种基于生物阻抗的方法对手臂血流红外理疗效果进行评估.首先,选用BIOPAC生理信息记录仪为系统核心,利用二电极法测量人体心电信号,四电极法同步测量人体手臂在红外光照射前、中、后的生物阻抗变化;其次,通过小波变换进行基线漂移去除与特征提取分析,并运用朴素贝叶斯模型对特征点的稳定性进行评估.实验结果表明:手臂生物阻抗信号特征频率与心率变化趋势相同,平均数值误差在0.09％～1.60％;经红外光照射后,手臂生物阻抗单周期信号内次级波与主波比值上升,幅度为3.91％～13.05％,即生物阻抗信号能够反应手臂血流信息,且具有感知红外理疗过程中血流变化的灵敏性.     

无创血糖检测中不同葡萄糖浓度的介电- 频率响应特性研究

无创血糖检测技术具有无痛感、不易感染和可连续监测等优点,是血糖检测技术发展的重要 方向。为了研究在不同频率下、不同葡萄糖浓度对介电特性的影响,该文首先以不同葡萄糖浓度的 水溶液为研究对象,探索了 500 kHz～5 MHz 频率范围内不同葡萄糖浓度水溶液的介电-频率特性。 研究表明,葡萄糖水溶液在 500 kHz～5 MHz 的响应特性与高频下的响应特性不同。在该频段下,当 葡萄糖浓度不变时,水溶液的复介电常数的实部和虚部随着频率的增大而减小;当频率不变时,水 溶液的复介电常数的实部和虚部随着葡萄糖浓度的增大而减小。其次,该文还通过对复介电常数测量 值进行二阶 Debye 模型拟合,并对 Debye 模型中的参数进行了二次多项式拟合。拟合的决定系数均 高于 0.93,最终得出了葡萄糖浓度为 0～16% 水溶液的复介电常数在不同葡萄糖浓度和频率下的相关 函数,量化了葡萄糖水溶液的复介电常数与葡萄糖浓度及频率的关系。最后,通过建立包含皮肤、血 液、肌肉的无创血糖检测模型,并采用基于时域有限差分法对模型进行仿真分析。结果表明,接收电 极 2 与 3 之间的电压差值随着葡萄糖浓度的增加而线性增大,为基于 500 kHz～5 MHz 频率范围内的 无创血糖检测提供了一定的理论基础。