高速电路与神经网络实验室
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近红外光谱无创血糖检测技术研究

在世界各个地区,糖尿病的患病人数都在不断增加,据统计,2014年全球约有4.22亿糖尿病人(我国约1.3亿,占我国人口约10%)。世界卫生组织将糖尿病列为全球第七大死亡原因,并指出:“许多糖尿病病例是可以预防的,采取检测和管理身体状况的措施,可增加糖尿病患者长久和健康生活的可能性”。治疗糖尿病需要频繁检测血糖水平,常规血糖测量需要采血,给病人带来痛苦的同时还存在感染的风险,并且需要试剂或试纸等消耗品,不少人因此常年不检查,贻误病情。近红外光谱主要反映的是样品中含氢基团振动的倍频和组合频吸收,具有丰富的结构和组成信息,非常适合葡萄糖等有机物含量的检测。近红外光谱分析具有无需破坏样品、不使用化学试剂、在秒级时间内即可分析出多种物质的组分含量的优点,是无创血糖检测技术的研究热点。本项目研究近红外光谱无创血糖检测的理论、方法、算法和软硬件实现,研究准确高效的光谱测量技术、光谱信息提取技术和基于机器学习的血糖检测建模技术等关键技术。该技术成熟后可用在医院、社区或家庭等多种使用场地,为医院提供快速血糖检测,方便社区医疗保健养老服务、或作为智能微型医疗装备提供老年社区及家庭医疗保健服务