一种基于超宽带天线和联合优化监测水合状态的方法

本发明属于生物医学检测，涉及一种基于超宽带天线和联合优化监测水合状态的方法，为监测水合状态提供了一个新思路。

背景技术：

1、随着人民对健康生活的追求，健康监测在日常生活中正变得极为重要，许多设备已经被开发出来用于监测人体健康的某些指标，比如监测心率，运动量等。水是人体重要的组成部分，水分含量的波动会影响身体细胞、心血管、代谢、消化和许多其他系统的正常功能，严重影响健康和各个器官性能。人体通常能将水分维持在一个相对稳定的动态平衡状态。然而，对于某些人群来说，这个过程可能是很难得到保障的，比如一些需要护理的老年人，患有急性肠道疾病的儿童，在炎热环境中训练的军人，在炎热环境下并缺少防护的劳动工人以及在训练场上训练的运动员等。

2、脱水程度通常用体重的变化的百分比来描述。当体重减轻2%时，被认为是显著的认知障碍的开始。当体重减轻3%-5%之间时，症状就开始变得严重一些了，导致认知功能受损、身体机能下降、头痛和疲劳的症状。如果脱水导致体重下降8%，可能导致死亡。

3、水合监测可能有益于改善个人健康和降低医疗保健的成本。2021年的《柳叶刀》的报告指出，全球多地出现了持续极端高温天气。老年人和1岁以下的婴儿是最容易受到极端气温天气影响的群体。2019年，大约有35万人死于与高温有关的疾病。随着极端高温天气的出现，会引起越来越多的人脱水，从而影响身体健康，甚至会导致人死亡，因此准确评估水合状态变得越来越重要。

4、目前还没有临床无创评估水合作用的金标准。传统水合作用评估技术的不足，推动了许多新兴的技术的发展，比如其中以非侵入、快速等特点的微波技术。微波探测技术在生物医学领域有着广泛的应用。它具有无辐射、低成本等诸多优点，微波技术能够以极低的能量消耗水平提供近程、高带宽的通信，对于无创水合作用状态监测非常有吸引力。利用微波信号监测水合作用状态的技术可以在未来集成为可便携式的设备。本发明基于一种液态肌肉仿体配方去调配和模拟处于不同脱水状态下的肌肉的介电特性。利用超宽带天线测量处于不同脱水状态下的肌肉仿体的s参数。然后利用机器学习对s参数进行建模和预测，并利用一种联合优化算法对预测结果进行优化，从而得到更加精确的预测结果。这是一种潜在的实时监测人体水合状态的技术。

技术实现思路

1、本发明的目的是提出一种基于超宽带天线和联合优化监测水合状态的方法。本发明的技术方案如下：

2、一种基于超宽带天线和联合优化监测水合状态的方法，包括下列步骤：

3、（1）测量新鲜猪肌肉的介电特性：第一步，首先利用同轴探头和网络矢量分析仪（vna）测量新鲜的猪肌肉的介电特性，将其设置为未脱水的状态，即视为正常状态。第二步，利用恒温箱对猪肌肉进行脱水，而后测量其不同脱水状态下的介电特性。直至脱水量达到接近4%时停止，因为根据文献数据脱水量超过4%就会对人体产生显著的影响，我们要做的就是监测脱水较小的阶段，并给予相应的健康提示。

4、（2）液态肌肉仿体的调配，模拟猪肌肉的介电特性：首先在利用比较大的步长调配肌肉仿体溶液，大致确定能够比较好的模拟猪肌肉处于不同脱水状态的介电特性。然后在确定的大致区间进行细分，测量其介电特性。

5、（3）测量模拟不同脱水状态的液态肌肉仿体的s参数：利用超宽带天线和网络分析仪（vna）测量上述步骤得到的确定区间的肌肉仿体的s参数。并对其进行预处理，求出s21实部的差值，s21虚部的差值，s21幅值的差值，s21相位的差值。

6、（4）利用机器学习对不同浓度的液态肌肉仿体构建模型并预测：首先基于天线的工作范围合理选择频段，将s21实部的差值，s21虚部的差值，s21幅值的差值，s21相位的差值以及频率作为输入，液态肌肉仿体的浓度作为输出来训练模型。然后将未知浓度的液态肌肉仿体的不同频点的s21实部的差值，s21虚部的差值，s21幅值的差值，s21相位的差值作为模型的输入，利用训练好的模型来预测未知溶液的浓度。

7、（5）利用k-medoids & least squares联合算法对机器学习的预测结果优化：首先将机器学习的预测值利用k-medoids进行处理，获取少量簇点。而后对k-medoids的簇点进行least squares拟合，将拟合的直线的中点作为最终预测的值。

1.一种基于超宽带天线和联合优化监测水合状态的方法，包括下列步骤：