近日,中國科學院深圳先進技術研究院生物醫(yī)學與健康工程研究所微創(chuàng)中心研究員聶澤東團隊,在基于生理信息的無創(chuàng)血糖監(jiān)測技術方面取得新進展。相關研究成果以“Noninvasive blood glucose monitoring using spatiotemporal ECG and PPG feature fusion and weight-based Choquet integral multimodel approach”為題,發(fā)表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems期刊上。這是繼該團隊研究基于生理信息的血糖監(jiān)測/糖尿病管理的可行性后,在基于多模融合的無創(chuàng)血糖監(jiān)測方面的重要進展。該研究揭示了基于可穿戴無創(chuàng)設備解析血糖變化的適用性,有望應用于糖尿病慢病管理、高風險人群評估等。
主動血糖監(jiān)測是有效減少糖尿病和延緩并發(fā)癥的重要手段之一。目前,血糖監(jiān)測主要通過指尖采血或者基于電化學檢測技術的植入式血糖監(jiān)測設備(CGMS),而這些方法存在疼痛、使用壽命短、成本高等缺點,限制了患者的依從性。因此,研發(fā)非侵入式、舒適便捷的無創(chuàng)監(jiān)測技術對促進血糖監(jiān)測具有重要意義和臨床價值。
研究表明,血糖濃度的變化會刺激人體自主神經(jīng)系統(tǒng),引起心電(ECG)、光電容積脈搏波(PPG)等生理信息的改變,并考慮到ECG、PPG可通過智能可穿戴設備獲取,具有使用快捷、成本低等優(yōu)勢,如圖所示,該研究提出了基于ECG及PPG多模態(tài)融合的無創(chuàng)血糖監(jiān)測技術。該技術通過采用數(shù)值計算方法及深度學習算法獲取上述生理信息的時空特征信息,并采用基于可變權(quán)重的Choquet積分算法,實現(xiàn)不同模態(tài)的決策融合??蒲腥藛T利用該技術獲取了21名志愿者共103天數(shù)據(jù),在10折交叉驗證中,所提出的多模融合算法在血糖監(jiān)測中的MARD值達到13.42%,一致性誤差網(wǎng)格的A+B區(qū)>99%。上述成果為基于穿戴健康設備和家庭用健康設備實現(xiàn)無創(chuàng)血糖監(jiān)測提供了重要的理論基礎與技術支撐,具有廣闊的應用前景。???
圖1 (a)ECG/PPG的時空特征提取流程圖;(b)實驗測量場景;(c)實驗結(jié)果評估?
審核編輯:劉清
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原文標題:深圳先進院在無創(chuàng)血糖監(jiān)測研究方面取得進展
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