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挑战与对策在光学无创血糖检测

Md Koushik Chowdhury1,阿斯利瓦斯塔瓦2,Dr.Neeraj沙玛3,Dr.Shiru沙玛4
研究学者、学校的生物医学工程,IIT - (BHU),瓦拉纳西,印度北方邦1
研究学者、学校的生物医学工程,IIT - (BHU),瓦拉纳西,印度北方邦2
学院副教授,生物医学工程,IIT - (BHU),瓦拉纳西,印度北方邦3
学院助理教授生物医学工程,IIT - (BHU),瓦拉纳西,印度北方邦4
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文摘

介绍了设计和开发所需的关键和必要的点无创血糖监测的设备。糖尿病患者的生活质量将会提高无创技术由于其对更高或更低的波动的严格监控血糖水平。无创血糖检测技术将免费提供提高病人的依从性疼痛,低成本的血糖监测。光学为基础的非侵入性技术在这一领域带来了进步。各种非侵入性方法已经出现无创血糖检测,本文描述了他们的方法、意义和局限性。所有这些技术都是基于选择性的分析信息,仪器信号噪声比,测量网站的特定属性和工具性功效血糖特定信号收购。

关键字

非侵入式血糖,信号噪声比,超和低血糖

介绍

糖尿病是一种代谢紊乱,身体无法调节血液中葡萄糖水平。截至2000年全球至少有1.71亿人患有糖尿病,3.66亿年预期在2030年[1]。为了维持血糖浓度的糖尿病患者需要定期检查他/她的血糖水平,刺穿身体(侵入性方法)网站适用。因此刺穿身体网站的新鲜血液样本为病人提供精神痛苦和也痛苦。结果有起始的病人的不定期监测血糖水平。因此糖尿病预防面临重大挫折。
非侵入性方法的发展将大大提高糖尿病患者的生活质量,促进葡萄糖的合规监控和降低并发症和死亡率与这种疾病有关。此外,非侵入性的可用性血糖仪将成为可能持续监测血糖水平。因此,无创血糖浓度的持续监控和在血液和组织中是最富挑战性和最激动人心的今天场景中光学在医学中的应用。本文组织如下图:部分我给介绍糖尿病的发生与非侵入性血糖检测技术。第二部分描述了当前基于光学方法和方法。第三部分解释了挑战与对策有效的无创血糖测量。第四部分展示了测量原理。第五部分描述了该方法。第六部分总结了纸,紧随其后的是引用。

二世。基于当前光学方法和方法

答:极化变化:它是基于现象发生在偏振光横向解决方案包含光学活性的溶质(如手性分子):光线,事实上,其偏振面旋转一定的角度,旋光溶质的浓度有关[2]。葡萄糖是一种手性分子,其光旋转属性已经知道了很长一段时间。实际上,葡萄糖引起的极化变化的调查报告是首次提出非侵入性技术,葡萄糖测量人类[3]。Polari-metric技术的优点是可以利用可见光,容易获得。此外,光学组件可以很容易小型化[4]。然而,限制是:这种技术敏感的散射特性研究组织,自去偏光散射光。因此,皮肤不能由偏振测定研究,因为它显示了高散射由于尤其是角质层[5]。此外,这种技术的特异性差,因为几个光学活性的化合物存在于人类体液含有葡萄糖,如抗坏血酸盐和白蛋白。然而,特异性可以部分提高了使用多个光波长。其他一般来源的错误解决方案的温度和pH值的变化。 Some error sources specific of the investigated site are reported.
b .光学相干断层扫描:光学相干断层扫描(OCT)是基于低相干光的使用,比如超级发光灯,一个干涉仪参考臂和一个示例的手臂,一个移动的镜子的照片参考臂和探测器测量干涉信号[6]。光从组织结合背散射光干涉仪的参考臂归来,和由此产生的干涉信号由光电探测器检测到。测量的是背散射光之间的延迟相关样品臂和参考臂中反射光[2]。移动镜子在干涉仪的参考臂允许扫描组织深度约1毫米。通过移动镜子的样品臂扫描组织表面。因此,这种技术具有独特的能力的深入和横向扫描获得二维高分辨率的图像。组织散射属性是高度依赖于散射中心的折射率的比值(蜂窝组件、蛋白质等)间隙液体的折射率。优势是:组织液中葡萄糖浓度的增加导致其折射率的增加,因此决定减少折射率不匹配,因此散射系数。因此,从10月数据,生成的反散射光,可以得到一个估计组织液中葡萄糖的浓度。[7]。 Limitations of OCT technique can be sensitive to motion artifacts. Moreover, although little changes in skin temperature have negligible effects, changes of several degrees have a significant influence on the signal [8]. There is currently no clear indication that this technique has advantages compared to other scattering based techniques [6].
c .荧光技术:该技术是基于荧光的一代人体组织兴奋时灯在特定频率。在葡萄糖的情况下,一项研究表明,当葡萄糖溶液兴奋的紫外激光在308 nm,荧光可以检测到在340年,380年,400 nm,最大在380 nm [2]。它也证明了荧光强度依赖于葡萄糖浓度的解决方案。优势:光在可见光谱可以使用,更适合学习组织的荧光。限制:在组织中,使用紫外线会导致强烈的散射现象,除了荧光。此外,即使使用不同的波长,荧光现象可以不仅依赖葡萄糖,但是在几个参数,如皮肤色素沉着、发红、表皮厚度[9]。
d .眼部光谱学:这种技术是基于使用特殊的隐形眼镜,水电凝胶已被添加。雷竞技网页版水电凝胶晶片7微米的厚度根据boronic酸衍生品是连着的镜头。boronic酸衍生物与葡萄糖能够创建可逆共价键,现象是影响葡萄糖浓度的泪水。当镜头被光源(如激光),反射的光的变化它的波长(即颜色)根据绑定的实体的现象,这与血糖浓度。光颜色变化可以探测到一个光谱仪[10]。这种技术优势优惠网站是眼睛,,更具体地说,下面的房水角膜[11]。角膜事实上低散射特性,因为它没有角质层。限制:之间有一个延迟的葡萄糖在血液和眼泪。此外,使用隐形眼镜,尽管它可以被认为是一种雷竞技网页版非侵入性的方法,可能会令你感到不舒服,有些科目。
e .红外光谱:近红外光谱(NIR)和红外光谱(IR)中期中期。
近红外光谱(NIR):光线集中在身体部分吸收和分散,由于其与组织内的化学成分。葡萄糖浓度可以估计光强度的变化通过包含组织的葡萄糖和反映在组织本身。传输或反射(局部或弥漫性)的光可以通过适当的测量探测器。优势:近红外(NIR)光谱法是基于关注身体一束光在750 - 2500纳米光谱[12]。近红外光谱学允许在组织范围内的葡萄糖测量1 - 100毫米的深度,以减少穿透深度增加波长值。限制:葡萄糖在近红外波段的吸收系数较低,远小于水的大差异在各自的浓度。因此,近红外光谱的软弱只血糖谱带重叠的强带水,但也的血红蛋白,蛋白质和脂肪。至于散射系数,溶质的影响(如葡萄糖)的折射率介质非特异性,因此通常其他可溶性分析物。
此外,物理和化学参数,如血压的变化,体温,皮肤水合作用、甘油三酯和白蛋白浓度可能会干扰葡萄糖测量[5]。错误也可能发生由于环境的变化,如温度变化、湿度、二氧化碳和大气压力。
不仅不仅中红外光谱(中):中红外(中)光谱法是基于光在2500 - 10000纳米光谱[2]。近红外光谱的物理原理相似。与近红外光谱相比,然而,由于较高的波长,Mid-IR展览减少散射现象,并增加吸收。出于这个原因,组织渗透的光可以达到几微米[13]:在人类皮肤的情况下,对应于角质层。因此,只反射,散射光可以被认为是:没有光通过身体段传播。优势:中期红外近红外光谱相比不仅是中乐队由葡萄糖,以及其他化合物,比近红外光谱的尖锐,通常广泛而虚弱。限制:一个强大的限制是穷人渗透。Mid-IR受到类似的问题比近红外光谱和混杂因素,尽管葡萄糖乐队可能改善。例如,一些研究表明不仅皮肤中光谱的重要依赖其含水量[13]。
f .拉曼光谱:拉曼光谱是基于使用激光诱导分子振动和旋转的一个解决方案(2、5)。散射光的顺向排放是受到这个分子振动的影响,取决于溶液中溶质的浓度。因此,可以得到一个估计的葡萄糖浓度在人类液体葡萄糖存在的地方。拉曼光谱通常被认为是在区间200 - 1800 cm - 1 (14、15)。在这个乐队,拉曼光谱的葡萄糖很明显可微的其他化合物。事实上,拉曼光谱通常提供更清晰和近红外光谱的重叠光谱例如相比较小。优点:适度的发光和荧光干扰现象[16]。以相对低的成本固定波长激光可以使用[17]。最近,提出了改善传统拉曼光谱(表面增强拉曼光谱),这可能会增加收购的敏感性,或减少收购时间[18]。限制:主要的局限性与不稳定的激光波长和强度,和长时间光谱采集。 Moreover, similarly to other techniques described before, the problem of the interference related to other compounds remains.

三世。挑战与对策有效的无创血糖测量

测量精度和他们的演示主要建立一个给定的技术方法的可行性。选择性是至关重要的对于一个成功的无创血糖测量。
(我)收集到的光谱信息必须包含一个对葡萄糖选择性签名相对于矩阵中的所有组件可以影响光谱信号。这一标准是真的不管测量是基于一个直接或间接的方法。化学选择性的基础必须建立并明确区分。分析物的区别尤为重要,鉴于大量使用多元统计分析方法和模型数据或倾向校准基于虚假的相关性。强调网络分析物信号从多元校正模型和方法来验证分析物特异性是光明的。
(2)仪器性能必须足以使选择性葡萄糖的收集签名以可靠的方式相对于背景噪音。最终,仪器的信噪比定义了葡萄糖的检测极限和详细的实验结果需要建立的信噪比是葡萄糖浓度在临床相关的必要措施。组织幻影提供了杰出的方法来建立仪器信噪比之间的关系和检测的极限。仪器必须被设计来提供这种级别的光谱无创从活组织收集的数据的性能。
(3)测量的物理和化学性质网站极大地影响的临床测量的准确性。值得注意的物理参数包括厚度、散射特性和温度测量组织的网站。化学问题中心组织的分子结构(水、蛋白质、脂肪、氨基酸、糖酵解结构,等等),这些化学成分的不均匀分布在整个测量站点。
(iv)厚度的组织是至关重要的,因为它决定了检测分析物分子的数量,从而定义为给定的仪器检测信噪比的极限。基本上,抽样组织必须足够厚层提供足够的分析物分子内光路来生成一个信号,可以区别于背景噪音。如果组织层太厚,然而,过多的散射会导致失去原始信号,信噪比降低。
(v)组织结构的分布在一个测量网站也必须理解及其对建立的分析测量的影响。对于光谱方法,入射光进入组织和与多种细胞和非细胞结构,因为它通过组织传播。根据测量位置和类型的光谱,测量光可能会与各种各样的组织结构。对于皮肤测试,可能与表皮,真皮,皮下组织,每一个都提供了一个不同的化学成分。如果一个假设葡萄糖主要是位于水比例的组织,然后组织矩阵大致可以分为三个隔间,组织液(细胞外),细胞内液(细胞内),和血液。尽管组织液中葡萄糖的浓度是匹配的血液在稳态条件下,葡萄糖的浓度可以有很大区别在这三个隔间根据不同地区的大规模运输和反应动力学性质在矩阵组织。显然,许多因素可以影响局部地区的葡萄糖的浓度的测量。
(vi)标定的可靠性是一个关键参数,必须建立在任何非侵入式测量技术将是有用的。
重要的问题包括
(1)收集可靠的能力为每个测量光谱;
(2)一个协议需要建立一个工作校准模型;
(3)时间校准模型的稳定性;和
(4)灵敏度校准模型的外部因素,如环境温度和振动。这些问题远远超出展示无创性光谱传感器的可行性但属于其最终的实际实现。[19]

第四,测量原理

电磁波的波长范围在780至2500纳米(相当于波数从12820到4000厘米−1)被称为近红外(NIR)波长区域,并在2500年和25000海里(相当于波数从4000到400厘米−1)中红外波长(MIR)。
血糖的浓度是指血液中葡萄糖的浓度。葡萄糖的分子式是C6H12O6和多个羟基甲基被包含在这个结构。他们主要氢官能团的吸收发生在近红外区。根据分子结构的特点,葡萄糖和水的吸收光谱在近红外区域图1所示。
第二次泛音吸收葡萄糖分子的光谱区1100至1300海里和第一泛音吸收的葡萄糖分子在该地区1500至1800海里。这些信息提供了理论依据使用近红外光谱测量血糖。根据比尔-朗伯定律,入射光的强度之间的关系辐射I0的透射强度和路径长度的光通过分析物的表达为
图像
εi(λ)和ci是n的摩尔吸光系数和浓度为每一个组件的样本,分别。透射光强度与化合物的浓度变化,从而可以获得化合物的浓度的测量光在介质中传播。然而,有许多物质除了葡萄糖在人体;例如,蛋白质、水等也在近红外光谱吸收特征与葡萄糖光谱重叠的区域。因此,透射光强度的测量通常是由多个波长。另一方面,比尔-朗伯定律只描述了理想传输场景。事实上,光粒子(光子)不沿着直线路径的无创血糖测量。吸收引起的吸收和散射引起的散射衰减入射光强度[20]。

诉提出方法

最近各种基于光学的原理提出了非侵入式血糖监测。近红外光谱与米尔光谱学基础非侵入性技术确定血糖浓度已被许多研究小组证明和优秀的在过去的几年里已经取得了进展。
如图2所示。发光二极管可以用来测量的近红外光谱或米尔光谱人类指尖。设备用LED红外范围内可用于非侵入性测量血糖。提出系统如图2所示。装有发光二极管,手指定位系统和光电二极管。使用一个模拟数字转换器将模拟信号转换成数字信号。加强接收到的微弱的生物信号放大器。基于微加工业者的电路将值转换成对应的血糖值,然后再显示出来。
调查包含光源和探测器操作在近红外和中红外光谱区域。提供用户权宜之计和合规气动袖口被使用。这些袖口产生超过收缩压挡住血液流动。这提供了一个特殊的自适应机制容易广泛的手指大小的定位有一个合适的控制。
葡萄糖减少之间的折射率不匹配散射及其周围的媒体,导致一个更小的散射系数,因此,较短的光路。因此,与葡萄糖的浓度增长,更少的光子被吸收光强度增加。这项技术是基于直接影响葡萄糖的散射特性的器官。[2]。

VI.CONCLUSION

连续非侵入性葡萄糖监测提供了一个额外的优势如大小、持续时间和频率的血糖水平波动。这些数据可以预防并发症出现由于海波和超级血糖状况。而且它可以激活报警系统表明血糖水平高或低。非侵入性血糖检测装置可以减少医院工作人员的工作量,病人的依从性好,更好的糖尿病控制方案和糖尿病相关的死亡率。
本研究证明了问题和对策监督非侵入性血糖水平。调查非侵入性血糖测量技术表明,血糖信号非常弱,重叠被水吸收。直接吸收测量由于这些现象是极其困难的。某些新出现或混合动力技术可以提供最优解决方案,需要进一步调查。

数据乍一看

图1 图2
图1 图2

引用

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