小波分析法对获得的待测样本集进行去噪声处理；
[0043]5)将步骤4)处理后的待测样本集作为最优校准模型的输入，获得检测人体血液的酒精浓度预测值。
[0044]许多有机分子在可见光区或紫外光区能强烈吸收光子并发出焚光，焚光的散射截面远大于拉曼散射截面，因此往往覆盖了拉曼光谱，导致拉曼光不可见。随着激发光波长的增加，能够激发荧光的物质越来越少。但是激发光频率与拉曼散射光强度有关，拉曼散射强度与激光波长的四次方成反比，因此波长越短的激发光使拉曼散射光更强。
[0045]采用透反射方式采集不同浓度酒精溶液的拉曼光谱信息，测量校准样本集的样本在200-1000nm波长范围内的连续光谱，分析酒精在这个光谱区的吸收特征，确定酒精在此的最佳吸收光谱区。并根据此最佳光谱区，选择拉曼光谱仪使用785nm近红外区的激发光。
[0046]步骤I)中，建立血液酒精浓度与拉曼散射光谱的拉曼峰强度间的定量数学关系前，对采集的拉曼散射光谱信息通过小波分析法进行去噪声处理。
[0047]步骤2)中，对校准模型进行训练具体为:
[0048]201)选取另一组已知浓度的酒精溶液血液样品作为预测样本集；
[0049]202)将预测样本集的拉曼散射光谱信息代入校准模型得到预测样本集中每个样本的酒精浓度预测值；
[0050]203)采用偏最小二乘回归法对校准模型进行优化，使每个酒精浓度预测值和已知浓度的差的平方和最小。
[0051]采用偏最小二乘法建立酒精含量校准模型时，最困难的问题就是如何确定建立模型所使用的主要成分数目。最常用的方法就是预测残差平方和法，即使用一定数目的主成分建立一个模型，然后用这个模型对参加建模的每个样品进行预测，求出每个样品的预测值和已知浓度值的差，然后对所有样本预测值和已知浓度值产生的差值取平方并求和得到一个值，这个值越小，说明模型的预测能力越好，此时对应的主成分数即偏最小二乘法建模中所需要的最佳成分数。
[0052]由于皮肤血液采集到的拉曼光谱信息受到组织散射、基线漂移、水及其他有机成分如葡萄糖等成分影响，这些数据在进行数学建模之前，需要对获得的待测样本集血液酒精含量的光谱数据进行预处理，去除噪声和背景干扰。
[0053]通过小波分析法对获得的血液酒精反射光谱进行去噪声处理，步骤包括:
[0054]401)信号分解:将待测样本集中的拉曼散射光谱信息通过小波变换进行多尺度的分解，本实施例中，分解尺度为3个，同时得到小波系数W0。将信号分解为高频成分(频率大于20Hz)和低频成分(频率小于20Hz)，可判定尺度I和尺度2的变换包含信号的高频成分，主要是噪声，所以将其小波系数全部置O ;尺度3的变换同时包含信号和造成成分，所以应对该尺度下细节部分小波系数选择适当的阈值进行滤波，去除噪声并且保留有用信号。
[0055]402)阈值处理:对小波系数WO作阈值处理。对于去噪效果的评价指标主要有两个即信噪比和均方根误差，一般而言，信噪比越大，均方根误差越小，则表示去噪效果越好，所以选择缺省去噪策略的硬阈值去噪方法进行除。
[0056]403)信号重构:把主要反映噪声频率的尺度(主要是尺度I和尺度2)的小波变换去掉，再把剩余各尺度的小波变换结合起来作逆变换，就得到较好的抑制了噪声的信号；对滤波后且只含有信号成分的小波系数进行重构，得到血液酒精拉曼光谱信息。
[0057]检测待测样品时，只需采集皮肤血液酒精的拉曼光谱信息，将其代入到校准模型，即可自动求出酒精含量，结果显示在液晶显示屏上，并可记录测试日期和时间，数据保存到仪器存取器中，还可将数据传送到计算机中打印输出。
[0058]在本实施方式中，待测物质可以不但局限于血液中的酒精，对于其他并未在此提及的物质，只需要在已知表征其特点的散射光线的基础上均可进行测量标定。
[0059]以上内容是结合具体的实施方式对本发明所做的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施仅局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的技术人员而言，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单变换或替代，都应当视为属于本发明的保护范围。应担理解，除了如所附的权利要求所限定的，本发明不限于在说明书中所属的具体实施例。
【主权项】
1.一种基于拉曼散射无创血液酒精含量的检测方法，其特征在于，包括以下步骤: 1)采用透反射方式采集一组已知浓度的酒精溶液血液样品的拉曼散射光谱信息，建立血液酒精浓度与拉曼散射光谱的拉曼峰强度间的定量数学关系，形成校准模型； 2)对所述校准模型进行训练并获得相关度最优的血液酒精浓度与拉曼散射光谱的拉曼峰强度关联模型，形成最优校准模型； 3)采用步骤I)所述透反射方式采集待检测人体血液的拉曼散射光谱信息，建立待测样本集； 4)通过小波分析法对获得的待测样本集进行去噪声处理； 5)将步骤4)处理后的待测样本集作为所述最优校准模型的输入，获得检测人体血液的酒精浓度预测值。
2.根据权利要求1所述的基于拉曼散射无创血液酒精含量的检测方法，其特征在于，所述步骤I)中，建立血液酒精浓度与拉曼散射光谱的拉曼峰强度间的定量数学关系前，对采集的拉曼散射光谱信息通过小波分析法进行去噪声处理。
3.根据权利要求1所述的基于拉曼散射无创血液酒精含量的检测方法，其特征在于，所述步骤2)中，对校准模型进行训练具体为: 201)选取另一组已知浓度的酒精溶液血液样品作为预测样本集； 202)将预测样本集的拉曼散射光谱信息代入校准模型得到预测样本集中每个样本的酒精浓度预测值； 203)采用偏最小二乘回归法对校准模型进行优化，使每个酒精浓度预测值和已知浓度的差的平方和最小。
4.根据权利要求1或2所述的基于拉曼散射无创血液酒精含量的检测方法，其特征在于，所述通过小波分析法进行去噪声处理为: 401)信号分解:将待测样本集中的拉曼散射光谱信息通过小波变换进行多尺度的分解，同时得到小波系数； 402)阈值处理:对小波系数作阈值处理，选择缺省去噪策略的硬阈值去噪方法进行除噪； 403)信号重构:将反映噪声频率的尺度的小波变换去掉，再将剩余各尺度的小波变换结合起来作逆变换，对滤波后且只含有信号成分的小波系数进行重构。
5.一种实现权利要求1所述的基于拉曼散射无创血液酒精含量的检测方法的检测系统，其特征在于，包括依次连接的激光发射模块、信号接收模块、信号处理模块和数字显示丰吴块； 激光发射模块将一定波长范围的激光照射到人体皮肤上，信号接收模块对由人体皮肤返回的散射光进行滤波并接收能够表征血液内酒精的拉曼散射光谱，信号处理模块根据接收到的拉曼散射光谱进行获得血液酒精浓度。
6.根据权利要求5所述的基于拉曼散射无创血液酒精含量的检测系统，其特征在于，所述激光发射模块包括依次设置的光源、聚光透镜、平面镜和光学探头。
7.根据权利要求5所述的基于拉曼散射无创血液酒精含量的检测系统，其特征在于，所述信号接收模块包括依次设置的滤光片、校准透镜和拉曼光谱仪，所述拉曼光谱仪通过光纤与校准透镜连接。
【专利摘要】本发明涉及一种基于拉曼散射无创血液酒精含量的检测方法及系统，所述检测方法包括以下步骤：采用透反射方式采集一组已知浓度的酒精溶液血液样品的拉曼散射光谱信息，建立血液酒精浓度与拉曼散射光谱的拉曼峰强度间的定量数学关系，形成校准模型；对所述校准模型进行训练并获得最优校准模型；采用透反射方式采集待检测人体血液的拉曼散射光谱信息，建立待测样本集；通过小波分析法对获得的待测样本集进行去噪声处理；将待测样本集作为所述最优校准模型的输入，获得检测人体血液的酒精浓度预测值；所述检测系统包括依次连接的激光发射模块、信号接收模块、信号处理模块和数字显示模块。与现有技术相比，本发明具有快速、实时、无创等优点。
【IPC分类】G01N21-65
【公开号】CN104597031
【申请号】CN201510032948
【发明人】汤乃云, 崔明仁
【申请人】上海电力学院
【公开日】2015年5月6日
【申请日】2015年1月22日