基于阻抗谱法的无创血糖检测系统设计*

2016-06-13 08:45李曙哲王晓浩
传感器与微系统 2016年3期
关键词:主成分分析

李 洋, 唐 飞, 李曙哲, 王晓浩

(清华大学 精密仪器系 精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京 100084)



基于阻抗谱法的无创血糖检测系统设计*

李洋, 唐飞, 李曙哲, 王晓浩

(清华大学 精密仪器系 精密测试技术及仪器国家重点实验室,北京 100084)

摘要:以生物阻抗检测技术为基础,设计了一种频谱范围在10~60 MHz的高频阻抗检测系统用于人体阻抗测试,验证了系统的测试性能。根据阻抗谱法无创血糖测试的原理,对健康人体进行测试后得到112组数据,采用主成分分析回归模型预测血糖浓度,对比同一测试者的预测结果与有创检测数据,相关系数为0.805 8,且较好预测了动态血糖变化趋势,为进一步研究无创连续监测血糖浓度提供了参考。

关键词:无创血糖检测; 阻抗谱; 主成分分析

0引言

糖尿病是以高血糖为特征、可引起多种并发症的慢性代谢疾病,其治疗需要不断对人体的血糖水平进行检测。目前常用的血糖检测方法多为有创或微创方法,给患者造成疼痛的同时,增加了感染风险,限制了血糖浓度检测的频率和效果。因此,以光谱法、反离子渗透法、代谢热整合法等为代表的无创血糖检测,因其便捷、安全、实时等优势而广受关注[1~3]。

近年来,国外多个研究机构将生物阻抗检测技术与无创血糖测试相结合,开辟了无创血糖检测的新方向。瑞士的Caduff研究小组研究了1~200 MHz范围的人体阻抗变化,证明在较高频率段,血糖浓度与阻抗值之间存在较为明显的关系[4];Harry Rechardson Elden等人设计的个人监护仪采用单频率测量,得到血糖浓度=0.31×阻抗模值+0.24×相角的关系[5]。韩国的Kiseok Song研究组综合阻抗谱法与红外光谱法进行无创血糖测试,研究的频率范围在10~76 kHz[6]。

基于生物阻抗测试原理,本文设计了基于STM32F405芯片的人体阻抗高频测试系统,该系统功耗低、性能稳定,能输出10~60 MHz的激励信号对人体进行阻抗检测,得到人体阻抗频谱参数,在此基础上,通过主成分分析回归模型表征血糖浓度的变化。

1阻抗谱法无创检测原理

血液与组织中的血糖浓度改变会引起人体内相应的电解质浓度变化,从而打破血液与组织液之间的电平衡。当穿过细胞膜的离子浓度发生变化时,细胞膜的电特性也发生相应改变,宏观上体现为人体阻抗变化。在100 kHz~100 MHz频段(β频散),细胞的电性能变化主要由膜电容的容性短路和细胞内外大分子的转运引起[7],研究表明,此时病变组织与健康组织介电常数对比较为显著。糖尿病患者的血样阻抗幅频曲线向低频平移,明显降低;相频曲线中负相移明显增加[8]。

人体组织既包含有阻性成分又包含有容性成分,常用Cole-Cole模型来等效,其经验公式表示为式(1)

(1)

式中Z为复电阻抗,R∞为频率无穷大时的电阻,R0为频率为0Hz时电阻,f为频率,fc为特征频率,α为散射系数。阻抗频谱表示在复平面上为第一象限上的一段圆弧,通过拟合圆弧的半径、圆心坐标,可得到人体电特性参数[9]。

在本高频阻抗测试系统中,为了得到较为明显的电特性参数,系统通过一个外加的电感器与人体构成谐振电路,等效阻抗测试电路如图1。

图1 等效测试电路Fig 1 Equivalent test circuit

当激励信号为正弦信号时,输入输出分别表示为:Vin=Asinωt,Vout=k·Asin(ωt+δ)。两信号之间的幅值比k和相移δ可通过幅相检测器得到。

通过式(2)求得阻抗模值|Z|和相位φ

(2)

2测试系统设计

系统以STM32F405芯片作为控制核心,控制DDS(directdigitalsynthesizer)在特定频率范围内按照预定间隔扫频;收集幅相检测器得到的电极测试信号并进行A/D转换;通过串口与上位机通信。总体结构如图2所示。

图2 测试系统硬件结构示意图Fig 2 Hardware structure of measuring system

2.1硬件设计

2.1.1主板设计

阻抗测试模块的主电路包括以STM32为核心的主控模块、以AD9913为核心的DDS信号源、以幅相测试芯片AD8302为核心的检测模块以及电源、放大滤波模块和数据存储模块。系统采用5V供电,主芯片STM32F405拥有32位内核,运行时最高频率可达168 MHz,内部自带3个12位带有DMA(direct memory access)功能的A/D转换,丰富的端口方便地为微处理器与其他外设通信提供了基础。扫描信号的产生依赖于AD9913,频率分辨率达0.058 Hz,相位精度达 0.022°。幅相测试芯片AD8302可测量从低频到2.7 GHz的频率范围下,增益比为-30~+30 dB、相位差为-180°~0°或0°~180°范围内的两信号之间的幅值比和相位差。DDS发出的初始波形通过后级的滤波电路滤除噪声后再进入高速放大器OPA691进行放大,参考信号与电极返回的测试信号之间通过电压跟随器OPA2652隔离,分别输入到幅相检测芯片AD8302进行检测,检测结果以电压信号的形式通过STM32自带的A/D转换控制器转换后输出结果。

2.1.2测试电极

系统的测试电极采用两端子的指状电极,基底尺寸为30 mm×20 mm,采用柔性材料以便与人体皮肤全面接触,指状电极采用表面镀金工艺,利于微弱电流的传导。电极片表面覆膜,为谐振电路提供了较为稳定的电容,提高测试系统的测试灵敏度和准确性[10],并能对人体起到一定保护作用。

2.2软件设计

2.2.1阻抗检测流程设计

阻抗检测控制程序在EWARM(IAR Embedded Workbench for ARM)环境下用C语言编写,包括上位机通信程序与系统检测主控程序。通信程序通过串口接收上位机命令,执行相应的测试和数据传输等操作,检测主控程序的流程如图3。

图3 系统测试程序流程图Fig 3 Flow chart of system test program

2.2.2数据转换与处理

系统每次扫频循环连续测量3组数据,对3组数据取平均以减小误差,所得阻抗频谱滤波后,对谐振频率附近数据进行多项式拟合,避免了离散点之间数值跳动大、取值不稳定的问题,得到更为准确的谐振点处的阻抗信息(Zmin,f0,θ0)。

2.3系统性能测试

采用高精度的无感电阻、电容模拟人体阻抗与选定的村田电感器组成谐振电路分别进行测试。在阻抗最低点,实部X=Zmincosθ,虚部Y=Zminsinθ,等效的电容C和电阻R通过式(3)计算得到

(3)

其中,ω=2πf0,为阻抗最低点对应的角频率,L为谐振电感。

系统测试表明,按照仿真得到的理论阻抗曲线与测试所得频谱曲线基本重合(图4)。计算所得等效电阻值与实际接入电路的无感电阻相对误差在0.5 %以内,电容值相对误差在1.5 %以内,满足人体阻抗测试的要求。

图4 谐振电路阻抗频谱曲线与理论曲线对比图Fig 4 Contrast figure of impedance spectrum curve of resonant circuit and theoretical curve

3人体血糖测试实验

3.1实验方法

以健康人群为实验对象,用设计的系统对20~30岁之间的10名志愿者分别进行多次了测试。被测者早晨8点前空腹到达室内实验地点,静坐1h后口服定量的葡萄糖溶液(50g葡萄糖溶于250mL水),并对其阻抗与血糖浓度进行连续监测。参考血糖浓度采用Accu-ChekPerforma罗氏血糖仪指尖采血得到。实验时被测试者保持静坐姿势,被测手臂无大幅运动,通过弹性带将柔性电极片固定在小臂上,并保持指状电极轴向平行于小臂轴向 。

3.2实验结果

实验共得到112组有效阻抗数据及其相应的血糖浓度。采用统计分析软件SPSS(statisticalproductandservicesolutions)将包含有复阻抗特征参数(电导G0=1/R0,G∞=1/R∞,α,fc)、阻抗最低点Zmin及其对应的频率点f0,等效的电阻R、电容C等多个参数在内的信息初步筛选后进行主成分分析。相应的主成分因子的载荷矩阵如表1所示。

表1 主成分因子载荷矩阵

主成分1中R和电导G∞,G0所占比重较大,该主成分侧重于表现阻抗信息中的阻性成分;主成分2中f0所占比重较大,决定f0大小的是人体阻抗的容性成分。

对主成分变量做最小二乘回归,还原到原始变量表示为式(4)

glucose=1.48×10-5f0-0.26R+2429.12G0-5297.24G∞-141.09.

(4)

用该模型对同一测试对象25组数据进行分析,阻抗谱法的血糖估计值与参考血糖浓度之间的相关系数为0.805 8,二者对比如图5所示。表2为测试数据对比。无创检测能够较好地预测血糖变化趋势,为动态血糖监测的进一步研究提供了基础。

图5 计算得到的血糖浓度与有创血糖测试结果对比Fig 5 Contrast of calculated glucose concentration and invasive data

序号标称值/(mg/dL)测试值/(mg/dL)绝对误差/(mg/dL)相对误差/%序号标称值/(mg/dL)测试值/(mg/dL)绝对误差/(mg/dL)相对误差/%172.0097.6225.6235.591072.0072.300.300.42277.4094.8517.4522.541177.4072.924.485.793108.00125.8317.8316.5112102.60105.743.143.064147.60123.5924.0116.2713111.60107.574.033.615129.60121.228.386.461497.20104.947.747.966113.4093.0420.3617.951595.40107.8912.4913.097129.60113.7615.8412.22︙8100.8092.708.108.032466.6078.9412.3418.53995.4095.630.230.242566.6081.3314.7322.11

4结束语

本文设计了一种高频条件下人体阻抗的测试系统,验证了系统阻抗测试的性能。通过对健康人体的测试,利用主成分分析回归建立了阻抗谱法血糖预测模型,与有创测

量结果作对比,得到相关系数为0.8058,验证了血糖浓度与人体阻抗参数之间的相关性,反映了血糖浓度的动态变化趋势,为进一步研究无创连续监测血糖浓度提供了参考。

参考文献:

[1]Malin S F,Ruchti T L,Blank T B,et al.Noninvasive prediction of glucose by near-infrared diffuse reflectance spectroscopy[J].Clinical Chemistry,1999,45(9):1651-1658.

[2]Tierney M J,Tamada J A,Potts R O,et al.Clinical evaluation of the GlucoWatch®biographer:A continual,non-invasive glucose monitor for patients with diabetes[J].Biosensors and Bioelectronics,2001,16(9):621-629.

[3]唐飞,王晓浩,王东生,等.代谢热整合法无创血糖检测技术研究[J].仪器仪表学报,2007(10):1858-1859.

[4]Caduff A,Hirt E,Feldman Y,et al.First human experiments with a novel non-invasive,non-optical continuous glucose monitoring system[J].Biosensors and Bioelectronics,2003,19(3):209-217.

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Design of a non-invasive glucose detecting system based on impedance spectroscopy method*

LI Yang, TANG Fei, LI Shu-zhe, WANG Xiao-hao

(State Key Laboratory of Precision Measurement Technology and Instruments,Department of Precision Instrument,Tsinghua University,Beijing 100084,China)

Abstract:A high frequency impedance monitoring system based on impedance spectroscopy has been developed,whose frequency ranges of 10~60 MHz,applied for human body test.According to principle of non-invasive glucose measuring based on impedance spectroscopy,after testing on healthy body,112 groups of data are collected;use principal component analysis regression model to predict glucose concentration,compare predicting results and invasive data from the same tester,correlation coefficient is 0.805 8,dynamic glucose change trend can be well predicted,provide reference for further study of non-invasive continuous monitoring of glucose levels.

Key words:non-invasive glucose detecting; impedance spectroscopy; principal component analysis

DOI:10.13873/J.1000—9787(2016)03—0077—03

收稿日期:2015—05—26

*基金项目:国家“863”计划资助项目(2011AA040406)

中图分类号:TM 930

文献标识码:A

文章编号:1000—9787(2016)03—0077—03

作者简介:

李洋(1989-),女,甘肃平凉人,硕士研究生,研究方向为科学仪器、无创检测系统。

唐飞,通讯作者,E—mail:tangf@mail.tsinghua.edu.cn。

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