[發明專利]一種非侵入式的人體鐵離子濃度智能分析方法

在審

• 申請號: 202210441641.5
• 申請日: 2022-04-25
• 公開（公告）號: CN114795198A
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 王橋生
• 申請（專利權）人: 王橋生
• 主分類號: A61B5/1455
• 分類號: A61B5/1455;A61B5/00
• 代理公司: 長沙智德知識產權代理事務所(普通合伙) 43207
• 代理人: 黃宇

本發明公開了一種非侵入式的人體鐵離子濃度智能分析方法。包括步驟：本發明首先獲取指關節正面和反面的動態序列光譜數據以及對應的鐵離子濃度值，然后利用序列多角度學習模塊和濃度分析模塊訓練鐵離子濃度智能分析網絡，探索不同視角序列光譜數據與鐵離子濃度的潛在聯系，最后根據訓練完成的鐵離子濃度智能分析網絡根據指關節光譜數據進行人體內鐵離子濃度的非侵入式分析。本發明方法可以無創、快捷地實現人體鐵離子濃度的智能分析，填補現有技術中無法利用非侵入方法對人體的鐵離子濃度進行實時檢測的空白。

技術領域

本發明涉及非侵入式檢測、人工智能領域，具體為一種非侵入式的人體鐵離子濃度智能分析方法。

背景技術

鐵作為人體新陳代謝所必需的微量元素之一，與人體的健康和疾病密切相關。人體內鐵含量異常會引起許多疾病，如鐵缺乏引起的免疫系統功能降低、生育障礙、貧血等；鐵負荷過重會引起多種肝臟疾病、糖尿病、心腦血管疾病等。目前，對鐵離子含量的檢測手段已經相當成熟，但是一般都需要對待測患者進行侵入式采樣，增加了患者感染的風險，同時降低了患者的醫療體驗。因此，非侵入式地完成人體內鐵含量的定量分析對疾病的診斷、治療及預防均具有重要意義。

根據醫學上的定義，正常人體內鐵含量為3～5g，其中血紅蛋白所占鐵的比例最大，約為70％。鐵是參與人體制造血紅蛋白，構成紅細胞的重要成分，臨床上也會通過檢驗紅細胞低血紅蛋白密度(LHD)，作為診斷有無鐵缺乏的參考依據，可見人體內鐵含量與血紅蛋白直接相關。而目前根據人體血液中的成分對不同波長光的吸收特性，已經實現了血紅蛋白的非侵入式分析和應用，這為人體鐵含量的非侵入式預估提供了可行思路。

因此，本發明提出一種非侵入式的人體鐵離子濃度智能分析方法，利用人工智能技術，擬合人體鐵含量與吸收光譜之間的內在聯系，無創、快捷地完成人體鐵離子濃度的智能分析，填補現有技術中無法利用非侵入方法對人體的鐵離子濃度進行實時檢測的空白。

發明內容

為了解決現有技術中的上述問題，即利用人工智能技術，擬合人體鐵含量與吸收光譜之間的內在聯系，無創、快捷地完成人體鐵離子濃度的智能分析，填補現有技術中無法利用非侵入方法對人體的鐵離子濃度進行實時檢測的空白。

本發明提出一種非侵入式的人體鐵離子濃度智能分析方法：

步驟S01，采用非侵入式的數據采集方法，獲取指關節正面和反面兩個不同的動態序列光譜數據；采用侵入式抽血方式測定對應的鐵離子濃度值；

步驟S02，基于步驟S01獲得的數據訓練鐵離子濃度智能分析網絡；

步驟S03，基于步驟S02訓練完成的鐵離子濃度智能分析網絡可以根據指關節正反面數據進行人體內鐵離子濃度的非侵入式分析。

進一步的：步驟S01中采用一種非侵入式技術進行動態序列數據獲取，利用血液中血紅蛋白吸收光譜的特性，使用光學傳感器照射指關節部位，測量反射光的吸收光譜，并保存一段時間內的序列光譜數據；

其中，數據集中每個樣例由三個部分組成：正面指關節光譜數據集V_f、反面指關節光譜數據集V_b以及鐵離子濃度標簽Y：

式中，n代表樣本數量，X_f和X_b中包含的序列光譜數據為：

式中，t代表序列光譜數據的長度。

進一步的：步驟S02中鐵離子濃度智能分析網絡由序列多角度學習模塊和濃度分析模塊組成，序列多角度學習模塊用于探索不同視角序列光譜數據的潛在聯系，濃度分析模塊用于探索序列多角度學習模塊的輸出和鐵離子濃度之間的關系，鐵離子濃度智能分析網絡是一個端到端的結構，整體損失函數為：