径向基函数网络在近红外人体无创伤血糖浓度检测基础研究中的应用.PDFVIP

( ) 第 31 卷 分析化学 FENXI HUAXUE 　研究简报 第 4 期 　　　　　　　　　　　　 　　　　　　　　　　　　 2003 年 4 月 Chinese Journal of Analytical Chemistry 440～443 径向基函数网络在近红外人体无创伤血糖浓度 检测基础研究中的应用 1 1 2 2 王　宏 　刘则毅 　李庆波 　徐可欣 (天津大学理学院数学系 ,刘徽应用数学中心1 2 ) ,精密测试技术及仪器国家重点实验室 , 天津 300072 摘 　要 　在近红外无创伤血糖浓度检测的基础研究中 ,对于多组分的混合物的分析 ,常因光谱与样品浓度之 间呈现非线性响应 ,使得基于线性模型的校正方法失效。本文讨论了非线性校正方法径向基函数神经网络 (RBFN) 的有效性 ,并与线性校正方法中的主成分分析和偏最小二乘法作了对比研究。验证实验所用样品为 ①葡萄糖水溶液 ②包含牛血红蛋白和白蛋白的葡萄糖水溶液 ,结果表明 :在 ①实验中 PLS 模型和 RBFN 预测 标准偏差分别为 8. 2 、8. 9 ;在 ②实验中分别为 15. 6 、8. 8 。可见在样品组分增多时 ,RBFN 算法较线性 PLS 方法 建立的模型预测能力强。 关键词 　近红外光谱 ,血糖浓度 ,无创伤检测 ,径向基函数 ,神经网络 1 　引　　言 目前,有效治疗和控制糖尿病的方法是连续、精确的对病人血糖进行监控 , 以阻止多糖症,低糖症和 其并发症的发生 ,如心血管疾病、肾病、视网膜混乱等。测量血糖浓度的现行方法是扎针取血后利用化 学试剂进行测量 ,但这种测量是间断的 ,且容易交叉感染。而光学仪器能够克服这些限制 ,并提供一种 无创伤的、连续的和无试剂的血糖测量方法。其中近红外光谱方法是实现无创伤检测的可行方法。 近年来 , 国外许多机构都在这一领域进行了不断的研究 ,美国 Ohio 大学 Gary W. Small 研究组、Iowa 大学 Mark A. Arnold 研究组进行了大量血糖无创测量的基础性研究1 ,2 ,美国 Futrex 公司、Biocontrol 公 司、西德Medscience 公司已进行了血糖无创测量的仪器开发3 ,4 , 日本三井金属、日立制作所,松下电器 等公司也申报了大量专利。但在国内 ,还未见到有关血糖浓度无创伤检测方面的研究报道。 由于人体中血液成分复杂,各成分近红外光谱的谱带严重重叠及光信号微弱等诸多原因 ,至今还未 见任何公司或研究机构获得无创伤血糖浓度测量的成功报道。血糖无创伤检测尚未取得成功的原因主 要是一些关键的共性基础技术问题尚未彻底解决。本课题组认为突破此课题应研究如何设计仪器等硬 件设备 ,如何再现测量条件以及如何从重叠的光谱中提取微弱的化学成分信息等。本文从无创伤血糖 浓度测量的基础研究入手 ,尝试通过由简单到复杂的试样来对比研究模型的复杂程度随样品复杂程度 的变化情况。 2 　光谱测量方法与原理 近红外无创伤血糖浓度检测方法的本质是在近红外光谱区葡萄糖的 C H 、N H 、O H 振动 合频和倍频信号提供丰富的信息 ,根据已知样品的光谱信息和葡萄糖浓度 ,建立一个数学模型 ,并利用 该模型根据样品的光谱来预测葡萄糖浓度。 ( ) 由朗伯比耳 LambertBeer 定律可知 ,样品的吸光度与其成分的浓度具有线性相关性 ,通过对光谱 数据和样品的浓度建立线性校正模型 ,利用此模型根据光谱数据则可预测样品成分的浓度 , 目前在化学