[发明专利]一种太赫兹连续血糖测量系统在审
申请号: | 201510248070.3 | 申请日: | 2015-05-15 |
公开(公告)号: | CN104873207A | 公开(公告)日: | 2015-09-02 |
发明(设计)人: | 张在阳 | 申请(专利权)人: | 深圳市一体太糖科技有限公司 |
主分类号: | A61B5/1455 | 分类号: | A61B5/1455 |
代理公司: | 广东国晖律师事务所 44266 | 代理人: | 谭宗成 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 赫兹 连续 血糖 测量 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种血糖测量系统,尤其涉及一种无创的太赫兹连续血糖测量系统。
背景技术
传统的检测血糖的方法是从体内穿刺抽取血液通过生化分析进行,这种有创的血糖检测技术可用于医院临床诊断和家庭健康保健,但由于需要抽血,该技术存在测量频率受限、容易造成不适、甚至感染的风险,给糖尿病患者带来不便,因此,开展新型的无创血糖检测技术的研究很具有十分重要的意义。目前无创血糖检测方法主要有旋光法、光声法、拉曼光谱法、光散射系数法、红外光谱法等。
旋光法利用葡萄糖具有稳定的偏光特性,通过测量透射光(或反射光)的偏转角来预测人体血糖浓度,该方法的缺点是偏转角较小,测量难度大,同时因为是对人眼测量,患者不易接收。光声光谱测量方法利用近红外激光脉冲与组织相互作用产生的光声信号,通过光声信号的幅度与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,因而对检测器的要求较高。激光拉曼光谱法是根据当激光作用于葡萄糖时会发生拉曼散射的原理,利用拉曼光谱分析来得到葡萄糖的浓度,由于生物组织的吸收和散射效应,这种信号检测受其他生物大分子干扰严重,对体内研究尚处于起步阶段。光散射系数法是一种新型的光学无创检测技术,其是检测空间分辨的扩散反射光,并计算人体组织简化散射系数,通过追踪简化散射系数的变化来得到体内成分含量的变化情况。红外光谱法也是通过红外光谱分析技术处理后计算待测成分的浓度的原理,目前尚存在测量条件选取、测量部位选择、重叠光谱中提取微弱化学信息的方法等关键性问题需要解决。现有技术无创血糖测量方法因其它因素导致对于测量影响极大。
发明内容
本发明解决的技术问题是:构建一种太赫兹连续血糖测量系统,克服现有技术外部因素对测量影响的技术问题。
本发明的技术方案是:构建一种太赫兹连续血糖测量系统,包括太赫兹波循环发生单元、太赫兹波探测单元、信号处理单元、输出单元,所述太赫兹波循环发生单元对待测区域发生连续太赫兹波信号,所述太赫兹波探测单元探测连续的太赫兹波信号,所述太赫兹波循环发生单元发生频率为1GHz至100GHz,所述信号处理单元接收所述太赫兹波探测单元探测的太赫兹波信号,所述信号处理单元对接收的太赫兹波信号进行信号转换处理,所述输出单元根据所述信号处理单元的处理输出血糖测量值。
本发明的进一步技术方案是:所述太赫兹波循环发生单元包括脉冲激光发生模块、光电导器件、太赫兹波发射器。
本发明的进一步技术方案是:所述信号处理单元根据所述太赫兹波探测单元接收的太赫兹波回波信号获取太赫兹波信号的振幅和相位偏移。
本发明的进一步技术方案是:所述信号处理单元根据获取的太赫兹波信号振幅和相位偏移与血糖的对应关系确定待测区域的血糖值。
本发明的进一步技术方案是:所述信号处理单元根据预设的太赫兹波信号与血糖对应关系确定待测区域的血糖值。
本发明的进一步技术方案是:所述太赫兹波发射器及所述太赫兹波探测单元均为多个,所述太赫兹波发射器及所述太赫兹波探测单元依次间隔设置。
本发明的进一步技术方案是:所述太赫兹波发射器相互发生不同频率的太赫兹波信号,所述太赫兹波探测单元间隔采集待测区域不同频率的太赫兹波回波信号。
本发明的进一步技术方案是:所述信号处理单元采用混合专家算法和Madaline线性神经网整合的方法来处理太赫兹波回波信号。
本发明的技术效果是:构建一种太赫兹连续血糖测量系统,包括太赫兹波循环发生单元、太赫兹波探测单元、信号处理单元、输出单元,所述太赫兹波循环发生单元对待测区域发生太赫兹波信号,所述太赫兹波探测单元探测经待测区域血液的太赫兹波信号,所述太赫兹波循环发生单元发生频率为1GHz至100GHz,所述信号处理单元接收所述太赫兹波探测单元探测的太赫兹波信号,所述信号处理单元对接收的太赫兹波信号进行信号转换处理,所述输出单元根据所述信号处理单元的处理输出血糖测量值。本发明的基于太赫兹波的血糖测量系统,收集太赫兹波波谱信息,根据波谱数据得到相应的血糖值。能更回精确地得到血糖测量值,设备测量的精度和稳定性得到了改善。
附图说明
图1为本发明的结构示意图。
图2为本发明的同轴探头电路图。
图3为本发明MOE和MADALINE整合神经网络方法示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例,对本发明技术方案进一步说明。
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