0 引言
糖尿病是一种常见的代谢内分泌疾病,是由于人体内缺乏胰岛素或其受体异常所致,以高血糖为主要特征,为一种世界范围内的流行疾病。近年来其发病呈显著上升趋势,目前全世界约有10% 的成年人身患此病[1]。在我国,糖尿病患者约有4000万人,目前的治疗方式主要是对病人体内的葡萄糖代谢进行调控,临床治疗给药的重要依据是病人的血液葡萄糖含量。因此,通过自我监测血糖仪来追踪、评估糖尿病的控制是很重要的。特别是自我监测血糖仪可以在医院甚至家中方便、迅速地检出结果,目前市场血糖仪产品只能给出血糖值,患者要据此调整治疗方案、饮食控制还存在一定困难。另外,测试精度、测试范围都存在不足。因此,研究精度高、智能化的血糖监测仪器有重要的意义。
1 检测原理
临床诊断中所用到的大型检测仪器由于体积大、价格昂贵、检测过程繁琐,不适用于中小医院、急诊和病人对病情长期的自我监测,生物传感器中酶电极的实用化便有了快速的进步,如葡萄糖、乳酸、胆固醇、尿素、氨基酸用的酶电极正被广泛地应用于医疗检测之中。这些传感器的一个共性就是利用微生物、酶、抗体等生物材料的分子识别能力,并以生物材料作为分子识别元件的传感器;然后利用试样液中含有的被检测物质与酶的反应生成的电子来还原受电子体,测定装置利用电化学方法,即测该受电子体的还原量,进行检测物质的定量分析。
本仪器的检测原理是基于在电极表面固化上葡萄糖氧化酶(GOD),当血液滴入血糖测试电极后,发生了氧化还原反应,在反应过程中传输介质中的二价铁离子失去电子,发生了氧化反应,葡萄糖氧化酶氧化葡萄糖生成H2O2和葡萄糖酸,H2O2将二价铁离子氧化,氧化还原过程中发生了电子得失现象,在一定电压的作用下,形成了氧化电流。通过检测电流变化与葡萄糖浓度近似呈线性关系,从而达到检测血糖浓度的目的。具体的反应方程式如下:
2 仪器设计与实现
2.1 硬件结构
整个仪器系统由酶电极传感部分、信号调理(电流电压转换、放大滤波部分)、温度补偿部分、液晶显示部分、单片机、智能芯片组成,如图1所示。滴血在酶电极后产生的微电流较小,只能达到微安量级,不便于测量和分析,所以将其先转换成电压信号,然后再进行电压放大。由于来自电源和各种因素干扰信号产生的系统噪声影响测试精度,因而应设计滤波电路去除干扰信号,使得测试更加精确。经过处理后的电压值传送给内置A/D 转换的单片机MSP430中,单片机经过计算得出血糖的浓度值,再利用液晶将结果显示出来。
2.2 主要测试过程
检测系统中信号调理电路如图2所示。仪器开机上电后,单片机控制多路开关S1闭合,前级运放输入为R1和R2分压值,设定为0.4V。根据跟随器和理想运放特性,此时后级输出不变也为0.4V,经过A/D 变换输入单片机,控制显示屏显示“请插入试纸”。当系统插入血糖试纸时,S2闭合,R4引入电路。后级运放构成同相放大器,调整R4使电路输出值为0.6V。经过A/D 变换输入单片机,并控制显示屏显示“请滴血”。滴血后产生的电流信号从“Input”输入,输出电压信号突变并变换后输入单片机,反应结束后根据电压变化计算出血糖值并显示。
2.3 温度补偿
环境温度的变化引起检测系统零点漂移和灵敏度的变化而造成测量误差。为消除环境温度的影响,系统中温度补偿电路采用DALLAS公司的单总线微型温度传感器DS18B20实现,其测温范围为-55~+125℃,测量分辨率为0.0625℃,测温精度为±0.5℃。温度信号经过多路开关输入单片机,CPU根据血糖测试电极的温度特性进行测试结果误差的自动修正。
2.4 智能芯片
为了进一步提高仪器的实用性,尽可能地方便患者,仪器中引入了人工智能原理,患者可在检测自身血糖浓度的同时得到个人病情信息和显示简单的处理办法和注意事项。此功能主要是通过调用固化了的带有糖尿病知识库的智能芯片中的信息来实现的。该芯片中所固化的知识库是根据世界卫生组织、国际糖尿病联盟和中国糖尿病学会批准出版的治疗指南制成的,指南在糖尿病分析方面具有权威性。患者可在测得血糖值后,在 *** 作界面选择“推理”功能。
3 仪器性能分析与测试
3.1 *** 作方便、低功耗
患者开机后只需按照提示即可完成测试全过程, *** 作界面简捷、友好。根据测试调理的输出电压如图2所示,可知从滴血后20s左右反应趋于平稳,患者在正确 *** 作步骤下测试时间不超过25s。由于采血采用虹吸试纸,单次采血量仅需约3~ 5μL。选用MSP430系列低功耗单片机,仪器可根据测试过程中电压的变化,在取出试纸后自动断电,有效地节省能耗。
3.2 测试范围宽
按照1998年WTO 推荐的非胰岛素依赖型糖尿病(NIDDW)的诊断标准,血糖小于7mmol/L为非糖尿病人(空腹血糖3。5~ 7 mmol/L 为正常范围),7~11。1mmol/L为糖耐量低下,大于11。1mmol/L为糖尿病人。经过不同样本的测试,本仪器的测试范围可以达到2。2~27。8mmol/L,完全覆盖了人体血糖可能值的范围。
3.3 测试数据可靠
为验证该血糖检测仪测定数据的真实可靠性,在山西大学第一医院研究室进行了临床测试。分别用智能血糖仪和意大利大型生化分析仪(BT?3000)对血糖浓度不同的测试样本进行检测。检测结果表明:二者具有很好的一致性,高血糖值处误差比低血糖和正常血糖处大,需要进一步标定和校准。把大型生化分析的测试值作为标准值,30组测试结果如表1所示。对测试数据进行回归分析,拟合结果如图3所示。回归方程为
式中:回归系数b=0.9851,截距a=-0。0806,相关系数R=0。9962,标准差SD=0。2378。
表1 智能血糖仪与标准血糖值比较结果
4 结论
智能血糖自我监测仪测得的血糖浓度结果与高精度血糖仪测量结果有显著的相关性,并且具有 *** 作简便,测量时间短,结果较准确可靠,高智能,低功耗等优点,经过优化和改进可成为一种供糖尿病患者在家庭中监测控制自身血糖浓度的理想仪器。
致谢:感谢太原市科技局及中北大学为本项目提供基金支持;山西大学第一医院医务人员的协助并提供实验设备和场地。感谢周汉昌教授给予的技术指导,北京软测试公司关于人工智能芯片技术给予的技术支持。
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