血糖监测仪用于丈量患者血液中的葡萄糖量，尤其是呈现了糖尿病症状或有血糖过高或过低史的患者。一般来说，血糖监测仪可协助糖尿病患者操控适宜的胰岛素剂量。家用血糖仪的呈现（非临床用设备）现已大大改进了患者的日子质量。但是，每次用这种监测仪进行丈量时，不只需求收集指血，构成痛苦和不方便，并且要运用新的测验纸，然后添加了设备的运用本钱。
要承认最适宜的胰岛素剂量需求常常或继续监测血糖，但现在的血糖仪无法满意这一要求。接连监测仪的确存在，但需求植入皮下，植入后会构成伤口，并且每周都要替换。别的还有一种非侵入式血糖监测仪。本文将介绍一种运用近红外（NIR）光谱技能的架构，依据耳垂部分的透射光谱来承认血糖水平。因为要用到安排厚度和血氧饱和度等各种人体参数以及依据线性回归剖析的校准体系，因而主张选用一种准确的实时架构。本文还给出了选用赛普拉斯可编程片上体系PSoC-5LP操控器的全模仿、数字和混合信号功用完成的示例计划。
高血糖与低血糖
高血糖和低血糖指的是血糖水平高出或低于正常值的身体状况。糖尿病是体内胰腺中止排泄操控血糖水平的胰岛素而呈现的一种身体状况。糖尿病的成因现在没有彻底被人们所了解，但普遍认为糖尿病或许由遗传要素和日常饮食摄入糖分过多所导致[1].一旦被确诊为糖尿病，就要不断监测血糖水平以便当令摄入药用胰岛素。高血糖患者会表现出继续的高血糖水平，需求进行继续的血糖监测[1].因为现在的丈量设备都是通过侵入办法来监测血糖水平，因而需求常常提取患者血样，有时会导致出血、失血和过敏等其它并发症。非侵入式技能能处理采血问题。本文将讨论并完成一种非侵入式血糖监测计划。
因为近红外光谱技能灵敏度高、挑选性强、本钱低并且易于带着，所以咱们选用了该技能[1].一起咱们选用的波长为1550nm，认为该波长下葡萄糖信号信噪比（SNR）较高。
作业原理/体系规划
选用近红外透射光谱技能在耳垂两边丈量血糖，在耳垂两边别离放置光源和光检测器。透过耳垂的近红外光总量取决于该区域的血糖量。挑选耳垂进行丈量是因为耳垂方位没有骨安排并且相比照较薄[1].一起需求将近红外（NIR）光照射到耳垂的一侧，而另一侧放置的接纳器用来接纳衰减光，然后对衰减光信号进行采样和处理。
选用两个Thorlabs LED（LED 1550E）作为光源[2].因为传统硅光电二极管的光谱带宽有限，无法用于接纳近红外光，因而有必要运用其他类型的光电二极管。在本事例中咱们选用了波长1550nm的高灵敏度Marktech铟镓砷光电二极管[3].将RC低通滤波器衔接到光电二极管的输出以下降高频噪声。与具有相同或更高葡萄糖呼应才能的其他波长比较，波长为1550nm的光发射器和接纳器的本钱相对较低。
除了血液中的葡萄糖含量外，近红外光的透光率还取决于光路中的血液量。也就是在相同葡萄糖含量下，血液量较大会导致透光率较低，反之亦然。因而需求依据丈量时耳垂中的血液量调理葡萄糖的值。血液量可通过血液含氧量来预算[1].而血液氧含量可运用脉息血氧仪丈量。脉息血氧仪运用红光和红外光来区别血液中的血红蛋白和氧化血红蛋白，并以此为根底取得氧饱和度[4].
别的一个影响葡萄糖丈量的物理参数是耳垂安排厚度。当多个人运用一台设备时就会呈现这个问题，因为这种状况下不同人的耳垂厚度或许不同。安排厚度决议近红外光的途径长度，途径越长，透光率越低。耳垂安排厚度可选用皮肤衰减率较高的绿光来丈量。
用来感应近红外光谱信号的铟镓砷光电二极管也可用于感应其他波长（例如绿光、红光和红外光），因为这种二极管的光谱呼应规模包含以上所用波长。
一切这些变量都在PSoC5LP中进行扩大、采样和处理，随后通过蓝牙传送到一个安卓运用中。图1为整个体系流程方框图。
图1.体系结构图
感应和预处理
将铟镓砷光电二极管信号送入扩大器，以扩大弱小的近红外光谱信号。红光、红外光和绿光信号的衰减不会构成影响，因而无需扩大。咱们可运用内部可编程增益扩大器（PGA）来扩大近红外光谱信号。从葡萄糖改动中记载几毫伏的电压改动，再运用1.024V参阅电压和增益为50的可编程扩大器对其进行扩大。运用单个Δ∑模数转化器连同一个模仿多路转化器对感应信号进行采样。用18位分辨率采样近红外和绿光信号，用16位分辨率采样红光和红外信号，以便进步采样率，防止心率改动引起信号混杂（见图2）。
图2.PsoC的外部元件与原理图
可运用脉宽调制（PWM）来操控LED的发射功率。因为运用五个LED（2个近红外光、1个红外光、1个红光和1个绿光），因而需求五个8位PWM模块，并且占空比不同。近红外LED的传输波长会随直流电压平均值而改动。近红外LED运转于3个不同的占空比，以使光波波长在1550nm上下起浮。这样做是为了下降原始葡萄糖值之间的噪声。
心率引起的耳垂血液量改动假如得不到正确处理就会成为首要噪声源。为了消除心率改动的影响，在翻开红光、红外和近红外LED后，应该在100毫秒内对衰减信号采样。对每个LED输出收集20个样本，共收集120个样本（三个近红外波长占60个，红外、红光和绿光波长各占20个）。环境光源也会发生很多噪声，并被光学传感器收集到。为了消除这种噪声，应该在翻开LED之前存储几个样本。随后从实践信号中减去环境光丈量值。一切样本都用32位整型变量存储，以应对乘法与加法溢出问题。
信号处理
一切变量存储结束后，进入处理流程。图3给出了算法流程。
首要，运用线性小信号模型（与电子设备IV曲线中所用的相似）求出指数比尔–朗伯规律近似值，从而核算安排厚度，如公式（1）所示。渗到皮肤中的光线成指数级衰减，而耳垂皮肤厚度也有细小改动，一般在2mm至4mm左右。咱们用线性公式来表现这一模型，其间‘y’是光渗透深度，‘x’是光学功率，‘A’、‘b’、‘C’、‘D’和‘E’为吸收常数。
图3.非侵入式血氧仪算法流程
相同，任何可抑制血液向耳垂活动的身体状况都会导致读数过错。血液中的氧含量通过脉息血氧定量法核算，如公式（2）所示，而血液丈量则简略地通过吸收引起的谷底瞬间电压减缩（trough voltage spike reduction）来完成。运用截止频率为5Hz的高通滤波器将两个变量的沟通成分从原始信号中过滤掉，直流重量则通过低通滤波器来核算。公式（2）中的未扩展O2水平从0扩展至100，用以承认氧饱和度百分比。
最终，核算葡萄糖水平。近红外区域有3种不同波长，每个波长包含20个样本，因而得到一个3×20矩阵。依据公式（1），针对不同波长运用单个寄存器一阶滤波器能削减噪声，并可将三种波长调整为相同水平，以便实施相同处理。用C代码构建PSoC有限脉冲呼应（FIR）滤波器。对通过滤波的样本进行插值核算，以运用线性回归法构成线性最优拟合线。该线的中心值代表有差错的葡萄糖值。随后映射到55至355mg/dL的规模内。随后对成果实施针对安排厚度和氧含量的线性补偿。安排厚度增大1mm需求将葡萄糖水平增大10倍。此信号处理需求几毫秒的核算时刻，以保证高准确度。
血糖水平：
低血糖=0-70mg/dL
正常血糖=70-135mg/dL
高血糖=135-450mg/dL
血液氧含量：
低氧饱和度=0-90%
正常氧饱和度=90-99%
一氧化碳中毒=100%
在该装备中运用近红外光谱的最低检测极限为55mg/dL。低于该值则无法准确丈量葡萄糖值。通过增大LED的功率输出可加以改进。最高限值设为355，但高于该值也很简略丈量。
显现
最终的葡萄糖值能够用简略的LCD显现，但本规划中也可用安卓手机通过蓝牙衔接显现，即把PSoC的通用异步收发机（UART）衔接到蓝牙设备。在PSoC和移动设备内完成简略的通信协议。当用户想要取得葡萄糖值时，安卓渠道会向PSoC发送一个‘get’指令。PSoC等候葡萄糖核算，随后回来葡萄糖值和承认信息。安卓设备在收到后显现葡萄糖值。整个进程大约耗时2秒。
图4：安卓设备截图
图5：完好计划
成果
为了承认上述设备的准确度，需求将读数与商场中现有的手提式家用侵入式血糖仪的成果进行比照。Clarkson差错网格[1]是用于承认血糖监测仪准确度的规范办法。Y轴代表非侵入设备的读数，x轴代表已有的浸入式设备对相同患者在相一起间内的记载值。针对80位患者取得了超越100个测验点。差错网格如图4所示。75%左右的数据点都坐落区域A，剩下点则处于区域B，其他区域没有数据点。非侵入式血糖仪和参阅血糖仪丈量值之间的相关系数等于0.85，表现出了非常好的相关作用。这儿的准确性高于文献中大大都非侵入式血糖仪（虽然本次研讨所用样本尺度或许不够大并需求进一步测验和校准）。高性能的完成在必定程度上要归功于PSoC-5lp的高集成度模仿与数字功用以及低本底噪声和高分辨率模数转化功用。通过增大LED功率，运用敏感度更高的光电二极管，以及添加环境温度和人体温度等参数，还能够进一步进步准确性。
图6.依据PSoC的非侵入式血糖仪的Clarkson差错网格
定论
本文介绍了一种非侵入式血糖仪，无需血液样本，在短短几秒内即可完成无痛血糖丈量。该设备通过简略调整后能够进行继续的血糖监测和血液含氧量测验，并记载前史丈量值。此外，还能够将设备的算法进行修正，以便运用相同设备和传感器供给心率测验等其他功用。
警示
本文介绍的设备仅作为概念验证，用以展现近红外光透视比与血糖之间的相关。任何未经FDA审阅的试验设备只能用于学术或学习意图，不能用于做任何医疗决议计划，包含但不限于医药办理。
参阅材料
[1] 2004年麻省理工大学V. A. Saptari宣布的博士论文《用于近红外葡萄糖丈量的光谱体系》；[2] Thorlabs公司网站材料：www.thorlabs.com [3]Marktech光电学，www.marktechopto.com [4]摘自A. Tura、A. Maran和G. Pacini一起编著的《非侵入式葡萄糖监测：定量目标评价技能与设备》以及Elsevier J. 2007年编著的《糖尿病研讨与临床实践》第77卷第6号16到40页
