基于单沿提取法的血液酒精含量检测方法研究

近红外光可透过人体较薄的皮肤和组织,用光谱仪获得人体指端光谱数据,以医院生化采集分析的值作为参考,建立血液成分与动态光谱数据的校正模型,从而对人体血液中酒精浓度值进行预测。本文利用单沿提取法提取动态光谱,共采集了120名志愿者喝酒后的指端近红外动态光谱数据,用偏最小二乘法建立校正模型做回归分析,取90个样本作为校正集30个样本作为预测集。其校正集和预测集的相关系数分别为0.9784和0.9646,预测集的相对误差最大是6.1%,最小是0.14%,相对误差平均值2.84%。

基于“M+N”理论的近红外光谱血糖无创测量方法

为了提高无创血糖测量的精度,基于"M+N"理论从误差理论的角度阐明了在光谱分析中M种非测量组分("M"因素)和N种外界干扰因素("N"因素)对测量精度的影响。考虑了"M"因素中四种非测量组分和"N"因素中接触压力对血糖测量值的影响,建立基于"M+N"理论的血糖人体试验系统。利用单沿法减小"N"因素系统误差中接触压力带来的误差,并将甘油三酯、胆固醇等4种非测量组分纳入预测模型中,系统地考虑其对血糖测量的影响。本次实验获得192组有效样本,采取偏最小二乘法建模预测。考虑多因素影响下的预测值与真值的相关系数为0.929 5,平均预测相对误差为0.033,而不考虑多因素影响下的血糖预测值与真值的相关系数为0.828 5,平均预测相对误差为0.046。表明基于"M+N"理论的近红外血糖无创测量方法可以达到较好的预测精度。