In this paper, a photonic crystal ring resonator based bio sensor is designed to sense different blood constituents in blood in the wavelength range of 1530 nm-1615 nm for biomedical applications. The blood constituents such as hemoglobin white blood cell, red blood cell, blood sugar, blood urea, albumin, serum bilirubin direct, and ammonia are sensed for the corresponding transmission output power, Q factor, and refractive index changes. As the blood constituent has unique refractive index, the resonant wavelength and output power are varied from one to another, which are used to identify the blood constituents.

自变量筛选是定量光谱分析领域的研究热点, 简便且高效的自变量筛选方法不但可以降低分析计算量, 提高分析精度, 同时还可以减轻对仪器光谱分辨能力的依赖, 降低分析成本。 波长筛选也是光谱法无创血液成分检测研究的重要环节。 动态光谱理论为血液无创检测提供了极佳的思路, 但长期局限于使用宽带光源和高分辨率的光谱仪器, 分析中需要大量波长限制了动态光谱法的进一步发展。 为了去除冗余信息, 使检测走向低成本化和集成化, 提出了基于变量投影重要性(variable importance in projection, VIP)分析的波长筛选方法。 通过分析PLS模型中各维自变量对因变量的解释能力, 从而剔除重要性较低的变量保留解释能力强的波长。 以232例受试者的临床实验数据为基础, 以血红蛋白含量为分析对象, 经投影重要性分析后将波长数由586降至64, 波长筛选后血红蛋白预测模型的测试集平均相对误差(MREP)为1.82%, 使用了极少的波长便可得到满意的结果; 结合Bootstrap方法对模型进行显著性检验后验证了波长变量的解释能力。 首次指出了使用动态光谱法检测血红蛋白的敏感波长带。 基于投影重要性分析的波长筛选迈出了动态光谱走向实用的重要一步, 为实现低成本在线分析打下了基础, 同时也为其他领域的光谱分析提供了重要的参考和新的思路。

近红外光谱血液成分无创检测技术发展至今已取得一系列进展。 为进一步提高检测精度, 基于动态光谱理论提出了一种改进的光谱提取方法: 首先拟合出漂移基线, 抑制了手指与夹具相对运动造成的影响; 然后以方和根代替峰峰值组成光谱, 减小了系统随机误差造成的影响。 最后以血氧饱和度测量为例, 对血氧饱和度系数Q进行不确定度分析, 结合实验数据的理论分析表明以方和根代替峰峰值可使不确定度下降至原先的38%。 在血氧饱和度检测实验中将改进后的方法与峰峰值法对比, 可得精度更高的血氧饱和度系数Q, 获得十组Q值的方差平均下降至原先的42%。 理论分析与实验结果均表明, 应用所提出的光谱提取方法可更加精确地从光电容积脉搏波中提取有效光谱, 在血液成分的无创检测中有着重要的价值。

为了提高血液成分无创检测精度, 增加预测模型稳定性, 对基于动态光谱(dynamic spectrum, DS)的血液成分无创检测仪器和预处理方法进行了定量信噪比分析与实验验证。 在DS数据提取时加入boxcar积分器、 降低波长分辨率、 均衡DS信噪比和剔除粗大误差等预处理方法, 使得各个波段上的DS数据信噪比得以均衡, 提高了DS的总体信噪比。 利用DS数据采集平台对两名志愿者连续多次测试, 同一个体的DS数据相关度分别从0.934和0.953分布提高到了0.991和0.987, 而不同个体间DS数据相关度与同一个体DS数据相关度差距也显著增加, 结果表明这些方法可以提高DS数据信噪比。 无创血液成分检测信噪比定量分析可有效指导预处理方法的选择, 为无创血液成分检测的临床应用创造了条件。

光谱采集过程中的各种时变噪声影响了动态光谱法血液成分无创检测定量校正模型的精度。 该文采用小波变换法， 在脉搏频段内对指端投射光谱的时域吸光度波形聚焦， 提高了动态光谱数据的信噪比和血液成分含量定量校正模型的精度。 对同一个体连续采集10次光谱数据， 引入小波变换去噪后动态光谱数据的平均相关系数r自0.979 6提升至0.990 3。 对110名志愿者进行血常规体检和指端透射光谱采集， 建立动态光谱数据与血糖浓度生化分析值之间的神经网络模型， 在引入小波变换去噪后， 预测集相关系数自0.6774提升至0.846 8， 平均相对误差自15.8%下降至5.3%。 实验表明， 引入小波变换可以有效地去除动态光谱数据中的噪声， 提高定量校正模型的精度， 推动了动态光谱法无创血液成分检测的发展。

为研究利用血清多光程光谱信息检测血液成分含量的可行性, 通过设计自动微位移测量装置实现了对200份血清样品0～4.0 mm(间隔0.2 mm)近红外多光程光谱的测量。 利用多光程光谱的非线性特性, 使用血清多光程光谱共同参与建模的方法, 对血清样品的葡萄糖(GLU)、 总胆固醇(TC)、 总蛋白(TP)和白蛋白(ALB)四种成分含量进行定量分析。 采用偏最小二乘法(PLS)对160个血清样本的多光程近红外吸收谱与全自动生化分析仪得到的生化分析结果建立校正模型, 并对预测集40个样本进行预测。 ４种血液成分预测值与生化分析结果的相关系数(r)分别为0.932 0, 0.971 2, 0.946 2和0.948 3。 研究结果证明多光程光谱法建模方法用于血液成分含量分析的可行性, 为利用多光程光谱法实现方便、 快捷的检测血液以及其他液体成分含量奠定了基础。

本实验研究不同血液成分对240～800 nm波长光的吸收规律，结果表明:1)A，B，AB和O型血对光的吸收、透射规律相似；2)全血、红细胞、血浆和血清在600～800 nm时吸收率小于5%，而透射率达95%以上；3)全血、红细胞、淋巴细胞在(416.57±1.90) nm， (542.71±1.80) nm，(578.57±1.81) nm出现了典型吸收峰，血浆、血清仅在(416.57±1.90) nm处出现明显吸收峰。