[发明专利]一种非侵入式的人体铁离子浓度智能分析方法

说明书

本发明公开了一种非侵入式的人体铁离子浓度智能分析方法。包括步骤：本发明首先获取指关节正面和反面的动态序列光谱数据以及对应的铁离子浓度值，然后利用序列多角度学习模块和浓度分析模块训练铁离子浓度智能分析网络，探索不同视角序列光谱数据与铁离子浓度的潜在联系，最后根据训练完成的铁离子浓度智能分析网络根据指关节光谱数据进行人体内铁离子浓度的非侵入式分析。本发明方法可以无创、快捷地实现人体铁离子浓度的智能分析，填补现有技术中无法利用非侵入方法对人体的铁离子浓度进行实时检测的空白。

技术领域

本发明涉及非侵入式检测、人工智能领域，具体为一种非侵入式的人体铁离子浓度智能分析方法。

背景技术

铁作为人体新陈代谢所必需的微量元素之一，与人体的健康和疾病密切相关。人体内铁含量异常会引起许多疾病，如铁缺乏引起的免疫系统功能降低、生育障碍、贫血等；铁负荷过重会引起多种肝脏疾病、糖尿病、心脑血管疾病等。目前，对铁离子含量的检测手段已经相当成熟，但是一般都需要对待测患者进行侵入式采样，增加了患者感染的风险，同时降低了患者的医疗体验。因此，非侵入式地完成人体内铁含量的定量分析对疾病的诊断、治疗及预防均具有重要意义。

根据医学上的定义，正常人体内铁含量为3～5g，其中血红蛋白所占铁的比例最大，约为70％。铁是参与人体制造血红蛋白，构成红细胞的重要成分，临床上也会通过检验红细胞低血红蛋白密度(LHD)，作为诊断有无铁缺乏的参考依据，可见人体内铁含量与血红蛋白直接相关。而目前根据人体血液中的成分对不同波长光的吸收特性，已经实现了血红蛋白的非侵入式分析和应用，这为人体铁含量的非侵入式预估提供了可行思路。

因此，本发明提出一种非侵入式的人体铁离子浓度智能分析方法，利用人工智能技术，拟合人体铁含量与吸收光谱之间的内在联系，无创、快捷地完成人体铁离子浓度的智能分析，填补现有技术中无法利用非侵入方法对人体的铁离子浓度进行实时检测的空白。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即利用人工智能技术，拟合人体铁含量与吸收光谱之间的内在联系，无创、快捷地完成人体铁离子浓度的智能分析，填补现有技术中无法利用非侵入方法对人体的铁离子浓度进行实时检测的空白。

本发明提出一种非侵入式的人体铁离子浓度智能分析方法：

步骤S01，采用非侵入式的数据采集方法，获取指关节正面和反面两个不同的动态序列光谱数据；采用侵入式抽血方式测定对应的铁离子浓度值；

步骤S02，基于步骤S01获得的数据训练铁离子浓度智能分析网络；

步骤S03，基于步骤S02训练完成的铁离子浓度智能分析网络可以根据指关节正反面数据进行人体内铁离子浓度的非侵入式分析。

进一步的：步骤S01中采用一种非侵入式技术进行动态序列数据获取，利用血液中血红蛋白吸收光谱的特性，使用光学传感器照射指关节部位，测量反射光的吸收光谱，并保存一段时间内的序列光谱数据；

其中，数据集中每个样例由三个部分组成：正面指关节光谱数据集V_f、反面指关节光谱数据集V_b以及铁离子浓度标签Y：

式中，n代表样本数量，X_f和X_b中包含的序列光谱数据为：

式中，t代表序列光谱数据的长度。

进一步的：步骤S02中铁离子浓度智能分析网络由序列多角度学习模块和浓度分析模块组成，序列多角度学习模块用于探索不同视角序列光谱数据的潜在联系，浓度分析模块用于探索序列多角度学习模块的输出和铁离子浓度之间的关系，铁离子浓度智能分析网络是一个端到端的结构，整体损失函数为：