杨星 季忠 杨力 彭承琳

(重庆大学生物工程学院，重庆 400030)

引言

糖尿病是临床多发病症，严重威胁着人体的健康。实践证明，连续检测糖尿病患者的血糖浓度，对于指导临床合理用药、减少并发症发生具有重要作用[1]。传统的血糖浓度检测方法操作较繁琐，检测过程中会给患者造成疼痛，同时还有感染其他疾病的危险[2-3]，不利于血糖的频繁检测。为此，研究无创血糖检测技术，有利于减轻糖尿病患者的检测痛苦，实现血糖浓度的实时监测。

目前，无创血糖检测的原理和方式有多种。其中，由于近红外光对于体液和软组织的良好穿透性，近红外方法成为了血糖无创检测的理想方法之一。但是，目前的方法大都需要依靠光谱仪获取数据，而光谱仪属于大型设备，成本不菲。同时，在后续的数据分析建模中，并不是所有数据都起到了作用，造成数据处理量大，数据有效使用率较低。

为此，本研究根据比尔-朗伯定律，通过特定波长的LED光源，运用近红外透射法，构建了无创血糖检测光学子系统，为后续的数据处理和模型建立奠定了基础。

1 材料与方法

1.1 基本原理

光在组织中的传播服从光的吸收定律，即比尔-朗伯(Beer-Lambert)定律[4]。设一束强度为 I0的平行单色光入射到某样品中，由于部分光线被吸收，透过的光强为It，则

式中，A为样品对入射光的吸收程度(称为吸光度);ε为吸收物的吸光系数，d为样品的光程，c为吸收物的浓度。

根据血糖对近红外光的吸收特性，血糖对1550 nm波长吸收较强，可携带组织中的血糖浓度信息;而对1300 nm波长的吸收较弱，可用在后续数据处理中，减少组织结构对血糖浓度检测的影响[5]。在血糖检测中，对固定波长λ1=1550 nm、λ2=1300 nm的透射光进行检测。设 LD1、LR1分别为1550 nm波长的测量光强和参考光强，LD2、LR2分别为1300 nm波长的测量光强和参考光强。定义自变量

定义有创血糖浓度值Y为因变量。

由比耳-朗伯定律可知，Y与 X呈线性关系，线性回归方程为Y=α+βX。将标准方法测得的血糖浓度数据与近红外光强值用适当的化学计量方法建立定标模型，对于未知浓度的样品测量其近红外光强数据，利用建立的定标模型对其血糖浓度进行预测分析[6]。

1.2 系统构建

所构建的血糖无创检测光学子系统由LED耦合前端、检测探头、探测采集3部分组成，其原理如图1所示。LED耦合前端利用光纤准直器，将两个LED发射的近红外光束分别聚焦耦合到光纤之中。两个波长的近红外光进入光纤后，经光纤耦合器合为一路光束，通过检测探头的准直器射入被检组织。检测探头的另一准直器接收透射后的近红外光，由探测器测量光强，并通过采集、调理电路，将信号转化为数字信号传输到计算机分析处理。

图1 血糖无创检测系统原理Fig.1 Elementary diagram of the non-invasive blood glucose detection system

近红外分析对光源要求较为严格，不仅要求光强度大，而且均匀性和稳定性都要保证[5-8]。笔者在设计近红外无创血糖检测系统时，考虑到LED发光二极管具有尺寸小且价格便宜、发光功率较高等特点，因此选用了由美国 EPIGAP Optoelektronik GmbH公司生产的1300 nm LED点光源ELD-1300-525、1550 nm LED点光源 ELD-1550-525作为系统光源。

在利用光纤准直器进行LED光纤耦合时，由于光纤准直器耦合效率有限，如何尽可能将更多的LED光耦合到准直器中，是整个光路实现的前提。为此，笔者设计了由菲尼尔透镜组成的光路聚焦系统，根据准直器的焦距来确定光路中透镜的安放距离，利用透镜来尽可能地聚焦发散LED光束，从而提高了近红外的光功率，如图2所示。菲尼尔透镜是由聚烯烃材料注压而成的薄片，也有由玻璃制作的。镜片表面的一面为光面，另一面刻录了由小到大的同心圆;它的纹理设计利用了光的干涉及扰射原理，考虑了相对灵敏度和接收角度的要求。菲尼尔透镜在很多时候相当于红外线及可见光的凸透镜，效果较好，但成本比普通的凸透镜低很多。光纤从一侧进入，经过菲尼尔透镜从另一侧出来聚焦成一点，或以平行光射出[7]。

图2 由菲尼尔透镜组成的光路聚焦系统Fig.2 Optical route system based on modafinil lens

系统采用了 OSI Optoelectronics公司生产的InGaAs探测器 FCI-InGaAs-300 L-FC，具有快速响应、高灵敏度、低噪声、探测范围900～1700 nm等特点。

光纤耦合器使用了深圳市光视通科技有限公司生产的单模双窗一分二分路器FC。光纤准直器根据实验检测的实际需要，分别使用飞秒光电科技(西安)有限公司生产的 1310单模、1550单模、1310＆1550单模双波长和1310＆1550多模双波长准直器。

1.3 信号获取

采用手指透射测量方法，即检测器和光源分别位于手指两侧，探测器接收组织的透射光，光在组织中传输的光程较长，携带的浓度信息较多。同时，人体手指指端的解剖结构相对简单，浅表毛细血管网丰富，手指外露测量起来方便[8]。利用不同波长(无光对照组、940 nm组、1300 nm组和1550 nm组)的LED，分别进行光路系统的检测实验(其中，940 nm组实际检测的是手指脉搏波，因为脉搏波的波形特征非常明显，引入该组对比检测可以直观反映系统光路是否调通)，数据采样频率为1000 Hz。分别记录空白信号、1300 nm信号、1550 nm信号各30、50、75 s。首先通过50 Hz陷波和100 Hz低通滤波处理，再以1 s为间隔将上述信号分别分段，得到空白信号30段、1300 nm信号50段、1550 nm信号75段;然后将每段信号取均值，得到空白信号30个值、1300 nm信号50个值、1550 nm信号75个值。

1.4 统计分析

利用秩和检验法[9]分析有光组(1300 nm组或1500 nm组)与空白无光组的总体分布，看其是否存在显著差异。m和n分别为有光组和无光组的样本量。

设X、Y分别表示有光组和空白无光组的近红外透射强度值，FX(x)、FY(x)为它们对应的分布函数，则统计假设为

由于n=30＜m，所以选择Y的样本秩和T作为检验统计量。在α=0.05时，拒绝域为

经计算，样本秩和T的值为795，从而

如果落在拒绝域内，故拒绝原假设，接受备择假设，即认为两个总体分布存在明显差异。

根据总体分布函数的假设检验，计算 χ2样本值，判断分布是否落在拒绝域，以检验分布是否属于正态分布。总体分布函数的假设检验采用拟合优度χ2检验法，其基本思想是设法确定一个能刻画观测数据 X1，X2，…，Xn与理论分布 F0(x)之间拟合程度的量，即“拟合优度”，当这个量超过某个界限时，说明拟合程度不高，应拒绝H0，否则接受H0[9]。

3 结果

记录的信号如图3所示。(a)是空白对照组，可见在近红外检测中存在大量的噪声信号，近红外信号被严重地淹没在背景信号之中。这是由于水对近红外光的吸收十分严重，血液中90%以上的成分是水，而葡萄糖、胆固醇、甘油三酯等成分的含量都很低。同时，人体组织(如皮肤、肌肉、血管)都是很强的近红外吸收体，可以用于分析的信息被淹没在这些很强的背景中[10]。图3(b)获得的是手指脉搏波的波形，可以直观地反映系统光路的通畅，同时可以观察到噪声对信号的影响。图3(c)和图3(d)根据检测原理的不同，分别携带了不同的血糖信息，明显地看出其与空白组的波形差异。

图3 不同波长下的检测结果。(a)空白组;(b)940 nm;(c)1300 nm;(d)1500 nmFig.3 Detection results under different wavelengths.(a)No LED;(b)940 nm;(c)1300 nm;(d)1500 nm

秩和检验结果如表1所示。1300 nm组和1550 nm组的μ*值均在拒绝域之中，说明其数据与空白信号存在显著的差异。结合实验理论“比尔-朗伯”定律，可以判断信号中包含的是血糖浓度信息。

表1 秩和检验结果Tab.1 The results of rank sum test

表2 1300 nm组光强χ2样本值计算Tab.2 Sample calculation of 1300 nm light intensity χ2

表3 1550 nm组光强信号χ2样本值计算Tab.3 Sample calculation of 1550 nm light intensity χ2

1300 nm和1500 nm两组样本符合正态分布的拒绝域均为

属于1300 nm 样本的 χ2=0.7634＜4.61，同时属于1500 nm样本的χ2=3.2348＜4.61，均落在接受域内，可以认为1300 nm和1500 nm两组样本的强度值均符合正态分布(α =0.10)，即～N(4.601，1.1392)，～ N(4.446，1.0782)。

4 结论

通过验证1300和1550 nm两个波长透射光强与空白组的统计差异性，证实了比尔-朗伯定律下指尖组织对不同近红外光的吸收情况，同时也说明1300和1550 nm两个波长的透射光携带了各自相应的血糖信息。通过处理分析这些光强信号，利用其中的有效血糖信息，使得近红外的无创血糖检测成为可能。

根据血液葡萄糖对近红外的吸收特性，适当地选取利用特定波长的LED光源，从而实现了近红外血糖的无创检测，具有成本低、实现容易等优点。实验证明，结合比尔-朗伯定律，通过1300和1550 nm两个特定波长的LED光源，运用近红外透射法，能够有效采集到近红外血糖信号，为后续的数据处理和模型建立奠定了基础。

[1]丁海泉，卢启鹏.光学方法在无创生化检验中的研究现状[J].光机电信息，2011，28(4)：16-21.

[2]Sieg A，Guy RH，Delgado-Charro MB. Noninvasive and minimally invasive methods for transdermal glucose monitoring.Diabetes Technology＆ Therapeutics.2005，7(1)：174-197.

[3]李刚，周梅，吴红杰，等.无创人体血糖检测光学方法的研究现状与发展[J].光谱学与光谱分析，2010，30(10)：2744-2747.

[4]刘蓉，徐可欣，陈文亮，等.光学无创血糖检测中的主要问题及研究进展[J].中国科学 G辑，2007，37(增刊)：124-131.

[5]石小巍.基于光声效应的无创血糖检测仪的研究[J].红外，2009，01：20-23.

[6]陆婉珍.现代近红外光谱分析技术[M].(第2版).北京：中国石化出版社，2007：306-333.

[7]李鹏，吴贺利，杨培环.菲涅尔聚光透镜的一般设计方法及效率分析[J].武汉理工大学学报，2010，32(6)：62-66.

[8]Ferrante do Amaral CE，Wolf B.Current development in noninvasive glucose monitoring.Medical Engineering＆Physics.June 2008，30(5)：541-549.

[9]杨虎，刘琼荪，钟波.数理统计[M].北京：高等教育出版社，2004.

[10]丁海泉，卢启鹏，彭忠琦，等.近红外光谱技术用于无创生化检验研究的进展[J].光谱学与光谱分析，2010，30(8)：2107-2110.