本發明屬于微波無創血糖檢測技術領域，涉及血糖濃度的檢測評估。

背景技術：

社會經濟不斷發展，隨之而來的快速的生活節奏、不健康的飲食習慣、久坐缺乏適當運動的生活方式等都增加了糖尿病的發病率。糖尿病作為一種以長期高血糖為特征的慢性疾病，其患病人數正在全球范圍內不斷增加。如果能夠及時地了解血糖水平，采取適當的醫療措施，糖尿病及其并發癥造成的危害就能得到有效地減緩和控制。而諸多無創和微創的方法都未免給患者帶來身體上的痛苦和精神的壓力，同時，也存在感染的風險，并不適合長期連續的監測。無創血糖檢測因為無創、無痛、可持續性監測等優勢受到了研究者的極大關注。其中微波無創血糖檢測是無創血糖檢測的重要發展方向之一。它是利用天線來發射微波信號，通過接收經過人體組織反射、散射或者透射后的信號，并對其所攜帶的人體信息進行分析和提取來達到精準檢測的目的。它是基于血液的介電特性隨血糖濃度的變化而變化的特點。人們需要通過電磁信號對介電特性的響應來間接換算得出血糖濃度水平。不同電磁信號對血糖濃度的響應情況不同，對應不同的換算關系和敏感度。

技術實現要素：

本發明提供一種利用s21相位無創檢測人體血糖濃度的方法。該方法檢測的目標為耳垂。不同血糖濃度對應不同的介電特性，不同介電特性導致s21相位的差異，因此，通過分析s21相位的變化可以間接換算出它們各自對應的血糖水平。s21相位對血糖濃度變化具有良好的敏感度，它為無創血糖檢測評估提供一種新的方法和思路。本發明的技術方案如下：

一種基于s21相位的無創血糖濃度檢測方法，包括下列步驟：

(1)構建多層耳垂模型。

(2)將兩個天線置于耳垂模型的兩側，發射天線發射高斯波信號，接收天線接收穿過耳垂模型的微波信號；

(3)改變仿真中耳垂模型中血液層的血糖濃度，并接收穿過耳垂模型的微波信號；

(4)對接收到的信號進行s21相位分析，找出s21相位與血糖濃度的變化規律,通過線性方程擬合s21解包裹相位與葡萄糖濃度、頻率之間的變化關系；

(5)通過線性方程去匹配評估未知的血糖濃度，實現血糖水平的檢測和評估。

附圖說明

圖1.三維耳垂電磁模型和收發天線

圖2.發射天線發射的高斯波信號

圖3.不同葡萄糖濃度對應的s21解包裹相位

圖4.以500mg/dl葡萄糖濃度對應的s21解包裹相位值為基底，換算圖3各葡萄糖濃度對應的s21解包裹相位值得到的s21解包裹相位差

圖5.不同頻點下，s21解包裹相位差與葡萄糖濃度的關系

圖6.原始值和擬合值的比較，實線表示原始值，點表示線性公式擬合的值

具體實施方式

1.耳垂部位血液豐富、生物結構相對簡單、位置便于測量，故以耳垂為研究對象，基于時域有限差分算法(finitedifferencetimedomain,fdtd)算法并利用matlab軟件編程建立三維耳垂電磁仿真模型以及收發天線結構來驗證該方法的有效性。三維耳垂電磁模型的整體尺寸為30mm×30mm×5mm，圖1是建立的三維耳垂電磁模型和天線收發結構的示意圖。該模型分為三層，厚度為1mm的皮膚層覆蓋在厚度為3mm的脂肪層兩側。利用擴散限制凝聚(diffusionlimitedaggregation,dla)分形方法構建的血液結構分布在脂肪層中，占脂肪所在空間的50.14％。

2.兩個天線分別放置在耳垂組織的兩側，分別用于發射和接收高斯波。采用輔助微分方程(auxiliarydifferentialequation,ade)與fdtd結合的方式來處理生物組織的色散特性，該方法是基于各生物組織的debye模型，其參數如表1所示。其中，debye模型是使用debye公式來描述各生物組織的寬帶介電特性的，debye公式如式(1)所示。

表1.耳垂模型的debye參數

備注：x代表血液中葡萄糖濃度，單位是mg/dl.

其中，ε'復介電常數的實部，通常稱為相對介電常數，ε”為復介電常數的虛部，通常被稱為介電損耗，ε∞為頻率無窮大時的相對介電常數，δεk為色散值,τk是弛豫時間，p是debye模型的擬合階數。文中使用單階debye模型對數據進行擬合，p取值為1。

3.血液層的血糖濃度范圍為100～500mg/dl。通過改變血液層的電磁參數來模擬耳垂模型中血糖濃度的變化并進行仿真，接收到的穿過耳垂模型的微波信號，此處是s21解包裹相位如圖3所示。為了更直觀地觀察和分析s21相位在不同頻率下對血糖濃度變化的敏感度，以及不同血糖濃度之間的差異和聯系，文中選擇血糖濃度500mg/dl對應的s21解包裹相位值為基準，換算圖3中數值結果，通過差值的方式來體現各濃度之間的差異，換算結果如圖4所示。可以看到，當頻點固定時，s21相位變化與血糖濃度變化之間似乎是線性關系。在4-6ghz之間以0.5ghz為間隔選取5個頻點，分析5個頻點下葡萄糖濃度變化與s21相位變化之間的關系，結果如圖5所示。可以看出，在此5個頻點下，s21解包裹相位差的幅度和葡萄糖濃度之間呈現良好的線性關系。文中將圖5所提供的數據擬合到線性公式中，參見式(2)。基于線性關系在各頻點都存在的假設，它必定與頻率相關，因此，使用頻率相關的二階多項式來擬合式(2)中的系數。

y＝kx+b(2)

其中，x是以mg/dl為單位的葡萄糖濃度，y是s21的解包裹相位差的幅度。

經過數值擬合，得到式(2)中的系數的表達式如式(3)、(4)所示。

k＝-5.566×10-5×f2+6.923×10-4×f-2.268×10-3(3)

b＝0.02779×f2-0.3456×f+1.132(4)

其中，f是以ghz為單位的頻率。

在4-6ghz范圍以0.2ghz為步長選取頻點值，選擇100mg/dl、200mg/dl、300mg/dl、400mg/dl這4個濃度值，通過式(2)、(3)和(4)計算s21解包裹相位差的幅度值。將原始數據與線性方程計算的擬合數據比較，結果如圖6所示。從圖中可以看到，原始數據和擬合數據之間有良好的匹配度。因此，可以通過線性方程精確地構建s21解包裹相位與葡萄糖濃度、頻率之間的變化關系。這意味著可以通過足夠的實驗數據建立以上所述的線性關系，之后通過線性關系去匹配評估未知的葡萄糖濃度，實現葡萄糖水平的檢測和評估。

總結

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