專利名稱：用于測(cè)量血流中的成份的方法和系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于測(cè)量血流中的成份的方法和系統(tǒng)。本發(fā)明特別適合于通過至 少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)處理人的一組血糖測(cè)量值，以獲得整體血糖水平，并且將在該上下文中描述 本發(fā)明。
背景技術(shù)：
本發(fā)明的背景技術(shù)的以下討論旨在便于理解本發(fā)明。但是，應(yīng)當(dāng)理解，討論不是確 認(rèn)或者承認(rèn)在本申請(qǐng)的優(yōu)先權(quán)日期的任何權(quán)限內(nèi)，引用的任何材料被公布、得知或者作為 公知常識(shí)的一部分。用于測(cè)量人的血糖水平的一種傳統(tǒng)方式是使用細(xì)針來刺破人的手指。這種創(chuàng)傷性 技術(shù)允許通過由針引起的開口將血流從人的血管吸出。然后，該血流被置于包含了與血糖 反應(yīng)以形成色基(chromophor)的試劑的帶子上。帶子隨后被具有分析器(例如，血糖儀) 的反射系數(shù)色度計(jì)讀取，以確定血流中出現(xiàn)的血糖水平。這種創(chuàng)傷性手段在人一天需要數(shù)次監(jiān)控他的/她的血糖水平的情況下是不期望 的。這是由于以該方式可以得到多個(gè)測(cè)量值的事實(shí)-會(huì)引起不必要的疼痛和麻煩；-在重新使用針的情況下增加了污染的風(fēng)險(xiǎn)。相反，如果不重新使用針，則針處置 的成本與每日所需進(jìn)行的測(cè)量值的數(shù)量相一致地增加；并且-生物排泄物與每日所需進(jìn)行的測(cè)量值的數(shù)量相一致地增加，這必須適當(dāng)?shù)剡M(jìn)行處理。創(chuàng)傷性技術(shù)的這些問題導(dǎo)致開發(fā)用于測(cè)量血糖水平的無創(chuàng)傷性技術(shù)。在各種無創(chuàng)傷性技術(shù)中，用于量化血糖的光學(xué)吸收技術(shù)證明是用于無創(chuàng)傷性血糖 檢測(cè)/監(jiān)視的有前途的手段。光學(xué)吸收技術(shù)原理主要是通過光纖使用向測(cè)量位置提供的特 定波長(zhǎng)的入射紅外線輻射源。紅外線輻射的波長(zhǎng)使得其易于被血流中的血糖吸收。因此，當(dāng)紅外線輻射被引導(dǎo)通過測(cè)量位置時(shí)，輻射的一部分被血流中的血糖吸收 或者反射到光纖傳感器。然后，由傳感器測(cè)量的紅外線輻射的量用于計(jì)算血糖水平。為了 消除在這個(gè)過程中的誤差，額外的光纖傳感器可以圍繞在傳感器周圍，并且將每個(gè)接收的 紅外線輻射的水平傳送到用于包括在其計(jì)算中的主傳感器。由無創(chuàng)傷性血糖測(cè)量系統(tǒng)引發(fā)的問題有很多。在如上的光學(xué)吸收技術(shù)的情況下， 問題包括-由光纖施加的電壓的差值影響獲得的血糖測(cè)量。因此，有可能在不同時(shí)間從同一 測(cè)量位置獲得不同的血糖水平測(cè)量。作為在兩個(gè)測(cè)量值之間的電壓的變化的結(jié)果，可以產(chǎn) 生在順序的血糖測(cè)量中的變化。-使用的波長(zhǎng)易于受到軟組織干擾，這可能導(dǎo)致較高的血糖測(cè)量值；-人的皮膚類型可能影響紅外線輻射穿透組織的能力，或者可能吸收紅外線輻射， 再次不利地影響得到的血糖測(cè)量值的精度。
-選擇的波長(zhǎng)除了血糖之外還易于被血流中諸如尿素、水等其他元素吸收。一種用于立即處理上述的問題的方法實(shí)現(xiàn)了依賴于用不同波長(zhǎng)的多個(gè)紅外線輻 射光束來測(cè)量血糖水平的系統(tǒng)。然后，使用用于計(jì)算血糖水平的部分最小平方(partial least-square)方法來處理這些測(cè)量值。但是，這種情況的問題是血糖測(cè)量值的精度依賴于用于獲取測(cè)量的不同波長(zhǎng)的數(shù) 量。雖然更多數(shù)量的不同波長(zhǎng)改善了這種精度，但是它們確實(shí)提高了成本。最終結(jié)果是不 能以有效的成本水平通過基于光學(xué)吸收原理的無創(chuàng)傷性測(cè)量技術(shù)來獲得對(duì)應(yīng)于創(chuàng)傷性技 術(shù)的精度。因此，本發(fā)明的目的是開發(fā)一種系統(tǒng)，其能夠測(cè)量并確定諸如血糖的血流成份，同 時(shí)改善上述問題，由此視圖實(shí)現(xiàn)在成本和精度之間的平衡。

發(fā)明內(nèi)容
在本文中，除非相反地指示，短語“包括”和“由…成份”等被理解為包含性的，而 不是窮舉性的。根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種用于測(cè)量血流的成份的系統(tǒng)，包括至少一個(gè) 神經(jīng)網(wǎng)，用于處理由無創(chuàng)傷性測(cè)量單元獲得的多個(gè)測(cè)量值以確定在血流中的成份的整體測(cè)量值。根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種用于測(cè)量血流的成份的系統(tǒng)，包括無創(chuàng)傷 性測(cè)量單元，用于測(cè)量成份；以及，至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)，用于處理由無創(chuàng)傷性測(cè)量單元獲得的 多個(gè)測(cè)量值以確定在血流中的成份的整體測(cè)量值。根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種用于測(cè)量血流中的成份的方法，包括步驟 從無創(chuàng)傷性測(cè)量單元獲得多個(gè)測(cè)量值，并且通過至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)來處理多個(gè)測(cè)量值以確定 在血流中的成份的整體測(cè)量值。優(yōu)選的是，至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)反向傳播算法。在輸入層中的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量?jī)?yōu)選地匹配無創(chuàng)傷性測(cè)量單元獲得的多個(gè)測(cè)量值中的 測(cè)量值的數(shù)量。此外，優(yōu)選的是，隱藏層包括至少四個(gè)節(jié)點(diǎn)?？梢栽谟?xùn)練所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)之前，從受控源確定與每個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的線 性方程?？梢酝ㄟ^自動(dòng)的處理來確定與每個(gè)隱藏的節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的線性方程。隱藏節(jié)點(diǎn)的輸出值可以是加權(quán)測(cè)量的和。輸出節(jié)點(diǎn)的輸出值也可以是加權(quán)的標(biāo)準(zhǔn) 化的隱藏節(jié)點(diǎn)輸出值的和?？梢詤⒖驾敵鎏荻日`差來計(jì)算對(duì)于在隱藏節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)鏈路的權(quán) 重的調(diào)整?？梢詫⑤敵鎏荻日`差計(jì)算如下δ k = (tk-nk) · nk · (l_nk)其中，Sk是輸出梯度誤差。nk是輸出節(jié)點(diǎn)k的標(biāo)準(zhǔn)化輸出值。tk是由與輸出節(jié)點(diǎn)k相關(guān)聯(lián)的線性方程確定的輸出節(jié)點(diǎn)k的目標(biāo)輸出值。根據(jù)下面的公式來計(jì)算對(duì)于在隱藏節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)鏈路的權(quán)重的調(diào) 整 其中n表示學(xué)習(xí)速率。m表示動(dòng)量成份。Sk是輸出梯度誤差。ΔwhoJk(p+1)表示在加權(quán)中的更新的改變。AwhoJk(p)表示在加權(quán)中的先前的改變。f(netj)是隱藏節(jié)點(diǎn)j的標(biāo)準(zhǔn)化的輸出值。優(yōu)選的是，參考隱藏層梯度誤差來計(jì)算對(duì)于在輸入節(jié)點(diǎn)和隱藏節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)鏈 路的權(quán)重的調(diào)整。所述隱藏層梯度誤差被計(jì)算如下 其中Y是在所涉及的神經(jīng)網(wǎng)的輸出層中的神經(jīng)元的總數(shù)。f(netj)是隱藏節(jié)點(diǎn)j的標(biāo)準(zhǔn)化的輸出值。Sk是輸出梯度誤差。whoJk(p)表示在隱藏節(jié)點(diǎn)j和輸出節(jié)點(diǎn)k之間的鏈路的當(dāng)前權(quán)重?？梢詫?duì)于在輸入節(jié)點(diǎn)和隱藏節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)鏈路的權(quán)重的調(diào)整計(jì)算如下Δ Wihij (ρ+1) = η · δ j · Xi+m Δ Wihij (ρ)其中，n表示學(xué)習(xí)速率。m表示動(dòng)量成份。δ ^是隱藏層梯度誤差。Xi是輸入節(jié)點(diǎn)i的值。Wihij (p+1)表示在權(quán)重中的更新的改變。Wihij (ρ)表示在權(quán)重中的先前的改變。可以在訓(xùn)練期間自動(dòng)地調(diào)整學(xué)習(xí)速率(η)和動(dòng)量參數(shù)(m)。優(yōu)選的是，學(xué)習(xí)速率 (n)是在范圍O. 01到0. 1內(nèi)的值，并且動(dòng)量參數(shù)(m)是在范圍0. 8到0. 9內(nèi)的值。理想上，所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)包括至少一個(gè)偏差。隱藏節(jié)點(diǎn)的輸出值可以是加權(quán)測(cè)量和至少一個(gè)加權(quán)輸入偏差的和。輸出節(jié)點(diǎn)的輸出值也可以是加權(quán)的標(biāo)準(zhǔn)化的隱藏節(jié)點(diǎn)輸出值和至少一個(gè)加權(quán)輸 出偏差的和。可以參考輸出梯度誤差來計(jì)算對(duì)于在每個(gè)輸出偏差和輸出節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)鏈路 的權(quán)重的調(diào)整。理想情況下，這是通過使用下面的方程Δ who0k = η · δ k其中n表示學(xué)習(xí)速率。Sk是輸出梯度誤差?？梢酝ㄟ^下面的方程來確定要對(duì)于輸出節(jié)點(diǎn)(Iietok)的輸出值進(jìn)行的調(diào)整
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其中X是所涉及的神經(jīng)網(wǎng)的隱藏層中的節(jié)點(diǎn)的總數(shù)。Who0k是應(yīng)用輸出節(jié)點(diǎn)k的輸出偏差的加權(quán)。bok是輸出節(jié)點(diǎn)k的輸出偏差。Whojk是被應(yīng)用到在隱藏節(jié)點(diǎn)j和輸出節(jié)點(diǎn)k之間的鏈路的加權(quán)。f(netj)是隱藏節(jié)點(diǎn)j的標(biāo)準(zhǔn)化的輸出值。理想上，所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)包括第一神經(jīng)網(wǎng)和第二神經(jīng)網(wǎng)，所述第一神經(jīng)網(wǎng)被 配置以在將預(yù)處理的測(cè)量傳送到第二神經(jīng)網(wǎng)以確定成份的整體測(cè)量值之前，預(yù)處理所述多 個(gè)測(cè)量值。所述第一和第二神經(jīng)網(wǎng)可以實(shí)現(xiàn)反向傳播算法。由第一神經(jīng)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的反向傳播 算法可以與由第二神經(jīng)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)的反向傳播算法相同?？梢杂?xùn)練至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)，直到發(fā)生以下中的一個(gè)為止每個(gè)訓(xùn)練組的均方誤差 在預(yù)定范圍內(nèi)；突觸加權(quán)穩(wěn)定；偏差水平穩(wěn)定；系統(tǒng)的均方誤差在預(yù)定范圍內(nèi)；在整個(gè)訓(xùn)練 組上的均方誤差在預(yù)定范圍內(nèi)；執(zhí)行了預(yù)定數(shù)量的訓(xùn)練迭代。在一個(gè)優(yōu)選實(shí)施例中，所述至 少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)被訓(xùn)練，直到系統(tǒng)的全局均方誤差小于0. 0008。在所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)的訓(xùn)練后，可以通過將訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)的結(jié)果與通過創(chuàng)傷性 測(cè)量技術(shù)獲得的物質(zhì)的測(cè)量相比較，驗(yàn)證所述神經(jīng)網(wǎng)。無創(chuàng)傷性測(cè)量單元可以包括多個(gè)激光二極管，其每一個(gè)用成份可吸收的唯一波長(zhǎng) 發(fā)光，由每個(gè)激光二極管獲得的測(cè)量值形成所述多個(gè)測(cè)量值。要測(cè)量的成份最好是血糖，并且由所述多個(gè)激光二極管中的每一個(gè)發(fā)出的光的波 長(zhǎng)落在1600納米到1800納米的范圍內(nèi)。或者，所述無創(chuàng)傷性測(cè)量單元包括至少一個(gè)激光二極管，其能夠用所述成份可吸 收的不同波長(zhǎng)發(fā)光，由所述至少一個(gè)激光二極管用這些不同的波長(zhǎng)的每一個(gè)獲得的測(cè)量值 形成所述多個(gè)測(cè)量值。所述無創(chuàng)傷性測(cè)量單元可以還包括控制激光二極管，其用所述成份不可吸收的波
長(zhǎng)發(fā)光。根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上記錄了 用于接收血 流的成份的多個(gè)測(cè)量值的模塊和至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)，所述神經(jīng)網(wǎng)用于處理所述血流的成份的 多個(gè)測(cè)量值，以便確定在血流中的成份的整體測(cè)量值。


將參考下面的附圖來描述下面的本發(fā)明，其中圖1是用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)的示意圖示。圖2是圖1中所示的系統(tǒng)的第一神經(jīng)網(wǎng)形成部分的示意圖。圖3是一系列血糖濃度的圖形，其中，為了訓(xùn)練如圖2中所示的第一神經(jīng)網(wǎng)，根據(jù) 所述圖形手工地確定線性方程。圖4是形成圖1中所示的系統(tǒng)的一部分的第二神經(jīng)網(wǎng)的示意圖。圖5是無創(chuàng)傷性血糖測(cè)量設(shè)備的一種版本的等比例視圖。
具體實(shí)施例方式圖1說明了用于測(cè)量血流42中的血糖的系統(tǒng)10的第一實(shí)施例。系統(tǒng)10包括無 創(chuàng)傷性血糖測(cè)量設(shè)備12、數(shù)據(jù)收集模塊14、第一神經(jīng)網(wǎng)16和第二神經(jīng)網(wǎng)18。在本發(fā)明的上 下文中，血流由被稱為血漿的液體中懸浮的血細(xì)胞成份。血漿包括55 %的血流，大部分是水 (大約90%)，并且包含可溶的蛋白質(zhì)、血糖、礦物離子、激素類、二氧化碳、血小板和血細(xì)胞 本身。在血流中的血細(xì)胞主要是紅血細(xì)胞(也稱為RBC或者紅血球)和白血細(xì)胞，所述白 血細(xì)胞包括白血球和血小板(也稱為凝血細(xì)胞)。血流是在脊椎動(dòng)物活有機(jī)體內(nèi)排泄產(chǎn)物 輸送的主要介質(zhì)?？梢酝ㄟ^指甲在該位置測(cè)量血流，或者可以在體外的毛細(xì)血管中提取和 測(cè)量血流。無創(chuàng)傷性血糖測(cè)量設(shè)備12包括源盤22、選擇器盤24和檢測(cè)器盤26。選擇器盤24 位于源盤22和檢測(cè)器盤26之間。在圖5中示出了無創(chuàng)傷性血糖測(cè)量設(shè)備12。源盤22具有附著到其的6個(gè)激光二極管28。6個(gè)激光二極管28在源盤22的周 邊均勻地相隔。每個(gè)激光二極管28被定位在與每個(gè)其他激光二極管28相同的方向上。激光二極管28被配置以發(fā)出在ieOOnm到ISOOnm的范圍內(nèi)的單個(gè)紅外線波長(zhǎng)。激 光二極管28不發(fā)出與任何其他激光二極管28的紅外線波長(zhǎng)相同的紅外線波長(zhǎng)。選擇器盤24可圍繞軸38旋轉(zhuǎn)。選擇器盤24具有偏移軸38的孔32。以這種方 式，當(dāng)旋轉(zhuǎn)時(shí)，在選擇器盤24中的孔32允許每個(gè)激光二極管28發(fā)出的紅外線光束通過。設(shè) 計(jì)孔32的大小，使得在任何一個(gè)時(shí)間由激光二極管28發(fā)出的僅一個(gè)紅外線光束能夠通過。 固定模塊(在附圖中未示出)保持選擇器盤24的位置。在這個(gè)實(shí)施例中的固定模塊采取 可釋放的夾子的形式。因此，當(dāng)夾子咬合選擇器盤24時(shí)，選擇器盤24不能旋轉(zhuǎn)，但是當(dāng)從 選擇器盤24釋放夾子時(shí)，選擇器盤24可自由地圍繞繞軸38旋轉(zhuǎn)。檢測(cè)器盤26上安裝了 6個(gè)光纖頭34。以與激光二極管28相同的方式布置光纖頭 34。這允許在每個(gè)光纖頭34與其對(duì)應(yīng)的激光二極管28之間的軸對(duì)齊。詳細(xì)而言，光纖頭 34a與激光二極管28a軸對(duì)齊，光纖頭34b與激光二極管28b軸對(duì)齊，以此類推。每個(gè)光纖頭34與數(shù)據(jù)收集模塊14進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。數(shù)據(jù)收集模塊14繼而與第一 神經(jīng)網(wǎng)16進(jìn)行數(shù)據(jù)通信。第一神經(jīng)網(wǎng)16繼而與第二神經(jīng)網(wǎng)18進(jìn)行單向數(shù)據(jù)通信。在這 個(gè)示例中，第一神經(jīng)網(wǎng)16包括輸入層100、隱藏層102和輸出層104。輸入層100由6個(gè)輸 入神經(jīng)元106成份。每個(gè)輸入神經(jīng)元106與在隱藏層102中的每個(gè)隱藏神經(jīng)元108進(jìn)行通 信。每個(gè)隱藏神經(jīng)元108繼而連接到在輸出層104中的每個(gè)輸出神經(jīng)元110。另外，存在在 輸入層100中的偏差輸入112和在隱藏層102中的偏差輸入114。偏差輸入112、114的值 被初始設(shè)置在+1。第二神經(jīng)網(wǎng)18包括輸入層200、隱藏層202和輸出層204。輸入層200由6個(gè)輸 入神經(jīng)元206成份。每個(gè)輸入神經(jīng)元206與在隱藏層202中的每個(gè)隱藏神經(jīng)元208進(jìn)行通 信。每個(gè)隱藏神經(jīng)元208繼而連接到在輸出層204中的單獨(dú)的輸出神經(jīng)元210。另外，存在 在輸入層200中的偏差輸入212和在隱藏層202中的偏差輸入214。偏差輸入212、214的 值被初始設(shè)置在+1。在每個(gè)輸入神經(jīng)元206和每個(gè)隱藏神經(jīng)元208之間的連接被加權(quán)。如在附圖和方 程中所示，這個(gè)加權(quán)被指定為Wihij, i表示所連接的輸入神經(jīng)元206，j表示所連接的隱藏神經(jīng)元208?，F(xiàn)在在其操作的上下文中描述本發(fā)明。也可以在下面的示例的上下文中介紹對(duì)于 系統(tǒng)10的操作所需的另外的特征。準(zhǔn)備一組40個(gè)血糖溶液，其每一個(gè)在水中具有已知濃度的血糖。在每個(gè)溶液之間 的血糖濃度不同。每個(gè)血糖溶液繼而被每個(gè)激光二極管28輻射。這創(chuàng)建了用于每個(gè)血糖 溶液的一組激光二極管測(cè)量。一旦對(duì)于所有的血糖溶液獲得了激光二極管測(cè)量值，然后將用于每個(gè)血糖濃度的 激光二極管獲得的一組測(cè)量繪制在血糖濃度對(duì)激光二極管測(cè)量值的圖形上。在這個(gè)示例的 上下文中，產(chǎn)生了代表性圖形，并且在圖3中示出了用于四個(gè)激光二極管的這種圖形的示 例。然后，對(duì)每個(gè)圖形進(jìn)行手工檢查，并且進(jìn)行“最優(yōu)擬合線(line of bestfit)”評(píng) 估。然后，對(duì)于每個(gè)圖形計(jì)算由“最優(yōu)擬合線”表示的線性方程。結(jié)果是使用數(shù)據(jù)收集模塊 14記錄的一組6個(gè)線性方程，用于訓(xùn)練第一神經(jīng)網(wǎng)16。為了訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)，要求人42將他的/她的指甲放在由選擇器盤24和檢測(cè)器盤26 描述的區(qū)域中。一旦如此放置了指甲，則操作員(未示出)將夾子從選擇器盤24釋放。然 后，操作員旋轉(zhuǎn)選擇器盤24，直到孔34與激光二極管28和光纖頭34的期望組合共軸對(duì)齊。 一旦正確地對(duì)齊，則激光二極管28被激活，以便在指甲處發(fā)出紅外線光束。未被人的血流 中的血糖吸收的紅外線光束的部分隨后被共軸對(duì)齊的光纖頭34檢測(cè)。然后，光纖頭34向 數(shù)據(jù)收集模塊14提供反映由其接收的紅外線光的量的測(cè)量值。一旦用于特定的激光二極管28的數(shù)據(jù)收集模塊14接收到紅外線光測(cè)量值，則操 縱選擇器盤24，以便可以接收另一個(gè)激光二極管28的紅外線光測(cè)量值。這個(gè)處理重復(fù)，直 到每個(gè)激光二極管28接收到紅外線光測(cè)量值。以規(guī)則的間隔對(duì)人重復(fù)進(jìn)行另外59次整個(gè)處理，直到獲得60個(gè)測(cè)量值的訓(xùn)練組。 訓(xùn)練組的每個(gè)元素包括一組6個(gè)紅外線光測(cè)量值。每個(gè)這種紅外線光測(cè)量值涉及激光二極 管28。為了保證訓(xùn)練組不包括具有基本上相同的紅外線光測(cè)量值的元素，要求人在啟動(dòng)建 立訓(xùn)練組的處理之前，喝掉隨著時(shí)間提高血糖水平的液體。為了設(shè)置用于訓(xùn)練組的每個(gè)元素的基準(zhǔn)血糖測(cè)量，在使用無創(chuàng)傷性血糖測(cè)量設(shè)備 12來獲得測(cè)量的同時(shí)，也使用創(chuàng)傷性技術(shù)來獲得測(cè)量。在這個(gè)實(shí)施例中，創(chuàng)傷性技術(shù)包括如 本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員公知的，刺破人的手指，并且測(cè)量如此獲得的血流。這60個(gè)對(duì)應(yīng)的創(chuàng) 傷性血糖測(cè)量形成了驗(yàn)證組。如上，形成訓(xùn)練組和驗(yàn)證組的血糖測(cè)量被傳送到數(shù)據(jù)收集模塊14。數(shù)據(jù)收集模塊 14操縱在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中包含的數(shù)據(jù)，以形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫44。在訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫44中的每 個(gè)記錄46包括⑴來自訓(xùn)練組的元素；以及(ii)在驗(yàn)證組中的其對(duì)應(yīng)元素。在這個(gè)示例中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫44的40個(gè)記錄46被隨機(jī)選擇并標(biāo)注為訓(xùn)練采樣。剩 余的20個(gè)記錄被標(biāo)注為測(cè)試采樣。然后，標(biāo)注為訓(xùn)練采樣的記錄46用于訓(xùn)練第一神經(jīng)網(wǎng)16。將參考圖2來描述第一 神經(jīng)網(wǎng)16的訓(xùn)練，其中
Xi表示了用于表示第i個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)的光測(cè)量。Wihij表示在輸入節(jié)點(diǎn)i和隱藏節(jié)點(diǎn)j之間的關(guān)系的加權(quán)。在偏差節(jié)點(diǎn)bh和每個(gè) 隱藏節(jié)點(diǎn)j之間的關(guān)系的加權(quán)被指定為Wihtljt5bhj表示隱藏節(jié)點(diǎn)j的偏差。Whojk表示在隱藏節(jié)點(diǎn)j和第k個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)η之間的關(guān)系的加權(quán)。在偏差節(jié)點(diǎn)bok 和每個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)η之間的關(guān)系的加權(quán)被指定為wh0(lk。bok表示第k個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)η的偏差。yi表示了用于表示第i個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的處理的光測(cè)量。在下面的第一神經(jīng)網(wǎng)的訓(xùn)練處理中，這些符號(hào)保持一致，第一神經(jīng)網(wǎng)的訓(xùn)練處理 包含下面的步驟1、初始化每個(gè)加權(quán)值(即，Wihij和WhOjk)。初始化處理包含向每個(gè)加權(quán)值分配在 范圍-0.5到+0.5內(nèi)的隨機(jī)數(shù)。對(duì)于這個(gè)示例，在初始化后的加權(quán)值如下 2、每個(gè)偏差值b、和bok被設(shè)置為1?，F(xiàn)在參考xi值，這個(gè)示例將按照如下繼續(xù)X1 = -0. 8096 X2 = —0. 2140 X3 = —0. 7366X4 = -0. 8120 X5 = -0. 2866 X6 = -0. 5204從具有血糖水平5. 95的人獲得這些值。此外，用于設(shè)置每個(gè)xi值的目標(biāo)值(、) 的方程如下ti = -0. 0129x^0. 3996t2 = -0. 0130x2+0. 5072t3 = -0. 0380xs+0. 8920t4 = -0. 0159x4+0. 4271t5 = -0. 0079x5+0. 5377t6 = -0. 0264x6+0. 6863使用這些方程，在第一神經(jīng)網(wǎng)的這個(gè)迭代中的每個(gè)xi值的目標(biāo)值、如下ti = 0. 410 t2 = 0. 510 t3 = 0. 920t4 = 0.440 t5 = 0.540 t6 = 0. 7003、根據(jù)下面的方程來計(jì)算每個(gè)隱藏神經(jīng)元j的輸出值Iietj
ο 在這個(gè)示例中，得到的net」值如下neti = -0. 3646 net2 = -0. 2075 net3 = 0. 1466 net4 = 0. 03714、然后，netj被標(biāo)準(zhǔn)化以獲得f (net」)值。根據(jù)下面的方程來獲得f (net」)值 因此，f (net」)變?yōu)樵诜秶?-1內(nèi)的值。在這個(gè)示例中，f (net」)值如下Mnet1) = 0. 4099 f (net2) = 0. 4483f (net3) = 0. 5366 f (net4) = 0. 5093
5、然后，根據(jù)下面的方程來計(jì)算輸出神經(jīng)元nk的輸出值Iietok

這產(chǎn)生了下面的netok值netOi = 0. 4106 neto2 = _0. 0072 neto3 = 0. 1376neto4 = 0. 3035 neto5 = 0. 2379 neto6 = _0. 12886、之后，Iietok的值被標(biāo)準(zhǔn)化以獲得nk值。根據(jù)下面的方程來將Nk計(jì)算為在0和 1之間的值 因此，得到的值是rii = 0. 6012 n2 = 0. 4982 n3 = 0. 5343n4 = 0. 5753 n5 = 0. 5592 n6 = 0. 46937、一旦獲得神經(jīng)元輸出nk，則根據(jù)下面的方程來計(jì)算在輸出層中的第k個(gè)輸出神 經(jīng)元的輸出梯度誤差Sk:δ k = (tk_nk) · nk · (l-nk)這導(dǎo)致下面的輸出梯度誤差(δ k)值δ ！ = -0. 0458 δ 2 = 0. 0030 δ 3 = 0. 0960δ 4 = -0. 0331 δ 5 = -0. 0047 δ 6 = 0. 05748、也需要輸出梯度誤差Sk來計(jì)算要用于第一神經(jīng)網(wǎng)的當(dāng)前迭代中的隱藏層梯度 誤差~。通過下面的方程來計(jì)算Sj: 其中whoJk(p)表示在第一神經(jīng)網(wǎng)的當(dāng)前迭代中使用的Whojk值。這產(chǎn)生了下面的一組值S1 = -O. 0023δ 2 = -0. 0056δ 3 = -0. 0049δ 4 = 0. 00799、需要輸出梯度誤差Sk來計(jì)算在第一神經(jīng)網(wǎng)的下一迭代中使用的加權(quán)中的改變 Awhojko通過下面的方程來計(jì)算這個(gè)改變Awhojk (ρ+1) = η · δ k · f (net」)+m · Δ whoJk (ρ)其中η表示學(xué)習(xí)速率。m表示動(dòng)量成份。ΔwhoJk(ρ+1)表示在加權(quán)中的更新的改變。AwhoJk(p)表示在加權(quán)中的先前的改變。
這產(chǎn)生下面的一組值 注意，這個(gè)公式是遞歸函數(shù)。為了便于這個(gè)遞歸函數(shù)，每個(gè)Whojk值被存儲(chǔ)在陣列 中以由第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的未來迭代來進(jìn)行引用。項(xiàng)η和m將貫穿在本說明書的剩余部分中使用，以分別表示學(xué)習(xí)速率和動(dòng)量成份 (momentum composition)010、然后，通過根據(jù)下面的公式首先確定校正值來修訂輸出偏差值Whotlk的加權(quán)Δ who0k = η · δ k得到的校正值是Δ who01 = -0· 0046 Awho02 = 0. 0003 Awho03 = 0. 0096Δ who04 = -0· 0033 Awho05 = _0· 0005 Awho06 = 0. 005711、在計(jì)算了 δ」后，有可能使用下面的公式來計(jì)算WihijW校正值A(chǔ)wihij^p+l) = η· δ j. Xi+m Δ Wihij (ρ) 因?yàn)檫@也是遞歸函數(shù)，因此每個(gè)Wihij值被存儲(chǔ)在陣列中以由第一神經(jīng)網(wǎng)16的未 來迭代來引用。
12、然后，使用下面的公式來確定偏差加權(quán)校正值Wihcu Δ wih0J = η · δ j得到的校正值是Awih01 = -0. 0002 Awih02 = —0. 0006Awih03 = -0. 0005 Awih04 = 0. 000813、在確定了校正值的情況下，根據(jù)下面的公式來更新加權(quán)whoJk。whoJk (p+1) = whOjk (ρ)+ Awhojk (p+1)這個(gè)方程也適用于偏差加權(quán)值，因此，導(dǎo)致新一組加權(quán)如下 14、以幾乎相同的方式，根據(jù)下面的公式來更新加權(quán)Wihu Wihij (ρ+1) = ￥ Κ^.(ρ) + Δ Κ^.(ρ+1)這個(gè)方程也適用偏差加權(quán)值，因此，導(dǎo)致新一組加權(quán)如下 然后，處理使用從訓(xùn)練組獲得的新一組Xi值在步驟3再一次開始。該處理繼續(xù)對(duì)在需要時(shí)從使用或者重新使用的訓(xùn)練組獲得的Xi值進(jìn)行處理，直到 系統(tǒng)的全局均方誤差小于0. 0008時(shí)。通常，在幾千次迭代后實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。一旦訓(xùn)練了第一神經(jīng)網(wǎng)，則以相同的方式來訓(xùn)練第二神經(jīng)網(wǎng)，除了僅有一個(gè)輸出 節(jié)點(diǎn)Ii1的情況外。同樣，在此將不重復(fù)訓(xùn)練第二神經(jīng)網(wǎng)所需的處理的說明。一旦被訓(xùn)練， 則由第一神經(jīng)網(wǎng)計(jì)算的輸出層值被用作第二神經(jīng)網(wǎng)的Xi值。一旦使用訓(xùn)練組訓(xùn)練了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)，則使用在驗(yàn)證組中包含的值來測(cè)試作為整體 的系統(tǒng)。如果使用驗(yàn)證組測(cè)試的系統(tǒng)顯示了顯著的誤差，則使用表示驗(yàn)證組的新訓(xùn)練組來 重新訓(xùn)練系統(tǒng)。現(xiàn)在說明系統(tǒng)10的第二實(shí)施例，其用于分析血流的成份的測(cè)量，其中，相似的附 圖標(biāo)號(hào)表示相似的部分。系統(tǒng)10包括數(shù)據(jù)收集模塊14、第一神經(jīng)網(wǎng)16和第二神經(jīng)網(wǎng)18。 現(xiàn)在在分析在血流中的血糖水平的測(cè)量的上下文中描述本發(fā)明，目的是確定血流中的成份 的整體測(cè)量值。也在下面的示例的上下文中介紹系統(tǒng)10的操作所需的另外的特征。數(shù)據(jù)收集模塊14被配置以接收下面的信息。a.經(jīng)由無創(chuàng)傷性血糖測(cè)量模塊可獲得的一組60個(gè)無創(chuàng)傷性血糖測(cè)量。一組60個(gè) 無創(chuàng)傷性血糖測(cè)量形成訓(xùn)練組。b. 一組線性方程。每個(gè)線性方程描述了在不同水平的血糖溶液和無創(chuàng)傷性血糖 測(cè)量模塊的測(cè)量的單元之間的關(guān)系。在本實(shí)施例的上下文中，無創(chuàng)傷性血糖測(cè)量模塊是如 在第一實(shí)施例中描述的血糖測(cè)量設(shè)備12，因此獲得了對(duì)應(yīng)于6個(gè)激光二極管的6個(gè)線性方程。c.訓(xùn)練組的每個(gè)元素的對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)血糖測(cè)量，使用創(chuàng)傷性技術(shù)來獲得測(cè)量，其中， 創(chuàng)傷性技術(shù)例如包含如本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員公知的、刺破人的手指并且測(cè)量如此獲得的血 流的技術(shù)。這60個(gè)對(duì)應(yīng)的創(chuàng)傷性血糖測(cè)量形成驗(yàn)證組。數(shù)據(jù)收集模塊14操縱在訓(xùn)練組和驗(yàn)證組中獲得的數(shù)據(jù)，以形成訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫44。在 訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫44中每個(gè)記錄46包括(iii)來自訓(xùn)練組的元素；以及(iv)在驗(yàn)證組中的其對(duì)應(yīng)的元素。在這個(gè)示例中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫44的40個(gè)記錄46被隨機(jī)選擇并且標(biāo)注為訓(xùn)練采樣。剩余的20個(gè)記錄被標(biāo)注為測(cè)試采樣。然后，標(biāo)注為訓(xùn)練采樣的記錄46用于訓(xùn)練第一神經(jīng)網(wǎng)16。將參考圖2來描述第一 神經(jīng)網(wǎng)16的訓(xùn)練，其中Xi表示用于表示第i個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)的光測(cè)量。Wihij表示在輸入節(jié)點(diǎn)i和隱藏節(jié)點(diǎn)j之間的關(guān)系的加權(quán)。在偏差節(jié)點(diǎn)bh和每個(gè) 隱藏節(jié)點(diǎn)j之間的關(guān)系的加權(quán)被指定為Wihtljt5bhj表示隱藏節(jié)點(diǎn)j的偏差。Whojk表示在隱藏節(jié)點(diǎn)j和第k個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)η之間的關(guān)系的加權(quán)。在偏差節(jié)點(diǎn)bok 和每個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)η之間的關(guān)系的加權(quán)被指定為wh0(lk。bok表示第k個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)η的偏差。Yi表示了用于表示第i個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)的處理的光測(cè)量。在下面的第一神經(jīng)網(wǎng)的訓(xùn)練處理中，這些符號(hào)保持一致，第一神經(jīng)網(wǎng)的訓(xùn)練處理 包括如在第一實(shí)施例中描述的步驟1-14。然后，處理使用從訓(xùn)練組獲得的新一組Xi值在步 驟3再一次開始。這個(gè)處理繼續(xù)對(duì)在需要時(shí)從使用或者重新使用的訓(xùn)練組獲得的Xi值進(jìn)行處理，直 到系統(tǒng)的全局均方誤差小于0. 0008時(shí)。通常，在幾千次迭代后實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。一旦訓(xùn)練了第一神經(jīng)網(wǎng)，則以相同的方式來訓(xùn)練第二神經(jīng)網(wǎng)，除了僅有一個(gè)輸出 節(jié)點(diǎn)Ii1的情況外。同樣，在此將不重復(fù)訓(xùn)練第二神經(jīng)網(wǎng)所需的處理的說明。一旦被訓(xùn)練， 則由第一神經(jīng)網(wǎng)計(jì)算的輸出層值被用作第二神經(jīng)網(wǎng)的Xi值。一旦使用訓(xùn)練組訓(xùn)練了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)，則使用在驗(yàn)證組中包含的值來測(cè)試作為整體 的系統(tǒng)。如果使用驗(yàn)證組測(cè)試的系統(tǒng)顯示了顯著的誤差，則使用表示驗(yàn)證組的新訓(xùn)練組來 重新訓(xùn)練系統(tǒng)。由驗(yàn)證組驗(yàn)證的、訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)提供了表示在血流中的血糖水平的血糖的 成份的整體測(cè)量值。本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明不限于上述示例。特別地，在不脫離本發(fā)明 的范圍的情況下，可以進(jìn)行下面的增加和/或修改 可以為波長(zhǎng)源盤22增加至少一個(gè)控制激光二極管?？刂萍す舛O管也可以是6 個(gè)激光二極管28中的任何一個(gè)?？刂萍す舛O管被配置以發(fā)出不能被血糖吸收的紅外線 波長(zhǎng)?；诋?dāng)前的知識(shí)，落在1600nm-2200nm的范圍中的這種波長(zhǎng)可被血糖吸收。 控制激光二極管可以用于確定當(dāng)沒有吸收血糖時(shí)測(cè)量的紅外線波長(zhǎng)的基本強(qiáng) 度。因此，可以使用信號(hào)處理器48來獲得并處理控制電子電壓讀取。 可以手工地執(zhí)行波長(zhǎng)選擇器盤24的旋轉(zhuǎn)，或者可以使用例如步進(jìn)電機(jī)來自動(dòng) 地旋轉(zhuǎn)波長(zhǎng)選擇器盤24。 取代使用6個(gè)激光二極管28，其中每個(gè)激光二極管28a、28b、28C、28d、28e、28f 發(fā)出固定的紅外線波長(zhǎng)，可以使用能夠發(fā)出多個(gè)不同的紅外線波長(zhǎng)的單個(gè)激光二極管。 可以從波長(zhǎng)源盤增加或者去除更多或更少的激光二極管。 取代指甲底座(bed)，診斷的區(qū)域可以是本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員公知的適合診斷 的人42的任何部分。 系統(tǒng)10可以用于測(cè)量血流中除了血糖之外的其他成份。在這種替代設(shè)備中，需 要針對(duì)成份的峰值吸收波長(zhǎng)重新校準(zhǔn)并且優(yōu)化由6個(gè)激光二極管28發(fā)出的紅外線波長(zhǎng)。
無創(chuàng)傷性血糖測(cè)量設(shè)備12可以被替換為本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員公知的、用于無 創(chuàng)傷性血糖測(cè)量的任何替代配置。 用于停止神經(jīng)網(wǎng)16、18的訓(xùn)練處理的停止準(zhǔn)則可以是本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員公 知的任何停止準(zhǔn)則。一些示例包括考慮每個(gè)訓(xùn)練組的均方誤差中的改變的絕對(duì)速度；突觸 (synaptic)加權(quán)的穩(wěn)定性和偏差水平；在整個(gè)訓(xùn)練組上的均方誤差、迭代的固定數(shù)量等。 可以基于技術(shù)人員已知的并顯而易見的任何一組規(guī)則來確定每個(gè)時(shí)期ρ的學(xué) 習(xí)速率η和動(dòng)量常數(shù)m。 可以采用技術(shù)人員公知的替代激活函數(shù)(activation function)來取代S形激 活函數(shù)。但是，這些激活函數(shù)應(yīng)當(dāng)是可微分的。 雖然學(xué)習(xí)速率和動(dòng)量成份可以是在0和1之間的任何值，但是獲得了更精確的 結(jié)果，其中，在學(xué)習(xí)速率和動(dòng)量成份之間存在某種折衷。獲得了最佳結(jié)果，其中，學(xué)習(xí)速率是 在0. 01和0. 1之間的值，而動(dòng)量成份在0. 8到0. 9的范圍內(nèi)。 可以在第一或者第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練期間的任何階段處手工地調(diào)整學(xué)習(xí)速率 和動(dòng)量成份。通常，在誤差波動(dòng)的情況下調(diào)整學(xué)習(xí)速率。 為了保證在神經(jīng)網(wǎng)的訓(xùn)練中的最大精度，訓(xùn)練組應(yīng)當(dāng)從血糖測(cè)量的不同范圍提 供代表性采樣。為了如此進(jìn)行，需要一些手工介入。 在神經(jīng)網(wǎng)中包括的隱藏層中的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量可以是超過4的任何數(shù)。 用于確定在神經(jīng)網(wǎng)中的每個(gè)鏈路的加權(quán)的小數(shù)位的數(shù)量可以不同。但是，為了 精度的原因，確定應(yīng)當(dāng)使用最少3個(gè)小數(shù)位。 可以消除偏差和偏差加權(quán)。但是，消除偏差和偏差加權(quán)可以意味著將增加訓(xùn)練 神經(jīng)網(wǎng)所需的時(shí)間。 加權(quán)可以落入除了如上的-0.5到0.5之外的其他范圍組中。例如，也可以使用 加權(quán)值范圍-0. 25到0. 25。 雖然參考反向傳播算法的一種形式說明了在本說明書中的本發(fā)明，但是應(yīng)當(dāng)意 識(shí)到，本發(fā)明不限于這種特定變化形式的使用。可以使用其他變化形式的反向傳播算法，并 且其落入本發(fā)明的范圍內(nèi)。 也可能在不脫離本發(fā)明的范圍的情況下，使用如上所述其他激活函數(shù)。可以理 解，可以使用將得到的值限制到范圍-ι到1的任何激活函數(shù)。 如上的系統(tǒng)的訓(xùn)練是順序訓(xùn)練模式的示例。但是，同樣也可以用批處理模式來 進(jìn)行訓(xùn)練。在這種情況下，在向訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)提供了整個(gè)訓(xùn)練組后，調(diào)整加權(quán)。 在上述實(shí)施例的其它變化中，可以省略血糖溶液。在其位置，從血糖測(cè)量的訓(xùn)練 組建立線性方程組。理想上，這個(gè)線性方程組具有40個(gè)元素。然后，通過繪制已知的血糖 水平(由創(chuàng)傷性血糖測(cè)量系統(tǒng)確定)對(duì)于信號(hào)電壓讀取的每個(gè)激光二極管的圖形，手工地 確定線性方程。然后根據(jù)繪制的圖形確定“最優(yōu)擬合線”。本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員還可以明白，如上的特征和修改(不是替代或者替換)可以 被組合來形成落在的本發(fā)明的范圍內(nèi)的其他實(shí)施例。
權(quán)利要求
一種用于測(cè)量血流的成份的系統(tǒng)，包括至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)，用于處理由無創(chuàng)傷性測(cè)量單元獲得的多個(gè)測(cè)量值以確定血流中的成份的整體測(cè)量值。
2.一種用于測(cè)量血流的成份的系統(tǒng)，包括無創(chuàng)傷性測(cè)量單元，用于測(cè)量所述成份；以及，至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)，用于處理由所述無創(chuàng)傷性測(cè)量單元獲得的多個(gè)測(cè)量值以確定血流中 的成份的整體測(cè)量值。
3.一種用于測(cè)量血流中的成份的方法，包括從無創(chuàng)傷性測(cè)量單元獲得多個(gè)測(cè)量值；并且通過至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)來處理所述多個(gè)測(cè)量值以確定血流中的成份的整體測(cè)量值。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3的任何一個(gè)的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，所 述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)反向傳播算法。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，所述至少一 個(gè)神經(jīng)網(wǎng)的輸入層中的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量匹配所述無創(chuàng)傷性測(cè)量單元獲得的多個(gè)測(cè)量值中的測(cè) 量值的數(shù)量。
6.根據(jù)權(quán)利要求4或者權(quán)利要求5所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其 中，所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)包括具有至少四個(gè)節(jié)點(diǎn)的隱藏層。
7.根據(jù)權(quán)利要求4-6中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其 中，在訓(xùn)練所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)之前，從受控源確定與所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)中的每一個(gè)輸 出節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的線性方程。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，通過自動(dòng)的 處理來確定與每個(gè)隱藏的節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的線性方程。
9.根據(jù)權(quán)利要求4-8中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其 中，所述隱藏節(jié)點(diǎn)的輸出值是加權(quán)測(cè)量值之和。
10.根據(jù)權(quán)利要求4-9中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法， 其中，所述輸出節(jié)點(diǎn)的輸出值是加權(quán)的標(biāo)準(zhǔn)化的隱藏節(jié)點(diǎn)輸出值之和。
11.根據(jù)權(quán)利要求4-10中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法， 其中，參考輸出梯度誤差來計(jì)算對(duì)于在隱藏節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)鏈路的權(quán)重的調(diào)
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，所述輸出 梯度誤差被計(jì)算如下5 k = (tk-nk) · nk · (l-nk)其中、是輸出梯度誤差，nk是輸出節(jié)點(diǎn)k的標(biāo)準(zhǔn)化輸出值，tk是由與輸出節(jié)點(diǎn)k相關(guān)聯(lián)的線性方程確定的輸出節(jié)點(diǎn)k的目標(biāo)輸出值。
13.根據(jù)權(quán)利要求12所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，根據(jù)下面 的公式來計(jì)算對(duì)于在隱藏節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)鏈路的權(quán)重的調(diào)整Δ whoJk (ρ+1) = η · δ k · f (netj) +m · Awhojk(P其中η表示學(xué)習(xí)速率， m表示動(dòng)量成份， 、是輸出梯度誤差， whoJk (ρ+1)表示對(duì)權(quán)重的更新的改變， Whojk(P)表示在對(duì)權(quán)重的先前的改變， f(netj)是隱藏節(jié)點(diǎn)j的標(biāo)準(zhǔn)化的輸出值。
14.根據(jù)權(quán)利要求4-13中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法， 其中，參考隱藏層梯度誤差來計(jì)算對(duì)于在輸入節(jié)點(diǎn)和隱藏節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)鏈路的權(quán)重的調(diào)iF. ο
15.根據(jù)權(quán)利要求14所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，所述隱藏 層梯度誤差被計(jì)算如下δ j=( f(netj) · (1- f(netj )X δ k . whoJk(p)其中Y是在所涉及的神經(jīng)網(wǎng)的輸出層中的神經(jīng)元的總數(shù)， f(netj)是隱藏節(jié)點(diǎn)j的標(biāo)準(zhǔn)化的輸出值， 、是輸出梯度誤差，whoJk(p)表示在隱藏節(jié)點(diǎn)j和輸出節(jié)點(diǎn)k之間的鏈路的當(dāng)前加權(quán)。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，將對(duì)于在 輸入節(jié)點(diǎn)和隱藏節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)鏈路的權(quán)重的調(diào)整計(jì)算如下Δψ Η^·(ρ+1) = η · δ j · X^mAwihij (ρ)其中，n表示學(xué)習(xí)速率， m表示動(dòng)量成份， Sj是隱藏層梯度誤差， Xi是輸入節(jié)點(diǎn)i的值， wihjk(p+l)表示對(duì)權(quán)重的更新的改變， wihJk(p)表示對(duì)權(quán)重的先前的改變。
17.根據(jù)權(quán)利要求13或者權(quán)利要求16所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法， 其中，在訓(xùn)練期間自動(dòng)地調(diào)整所述學(xué)習(xí)速率(η)和動(dòng)量參數(shù)(m)。
18.根據(jù)權(quán)利要求13、權(quán)利要求16或者權(quán)利要求17所述的用于測(cè)量血流中的成份的 系統(tǒng)或者方法，其中，所述學(xué)習(xí)速率(Π)是在范圍0.01到0.1內(nèi)的值，并且動(dòng)量參數(shù)(m) 是在范圍0.8到0.9內(nèi)的值。
19.根據(jù)權(quán)利要求4-18中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法， 其中，所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)包括至少一個(gè)偏差。
20.根據(jù)從屬于權(quán)利要求9的權(quán)利要求19所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方 法，其中，所述隱藏節(jié)點(diǎn)的輸出值是加權(quán)測(cè)量值和至少一個(gè)加權(quán)輸入偏差之和。
21.根據(jù)從屬于權(quán)利要求10的權(quán)利要求19所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，所述輸出節(jié)點(diǎn)的輸出值是加權(quán)的標(biāo)準(zhǔn)化的隱藏節(jié)點(diǎn)輸出值和至少一個(gè)加權(quán)輸 出偏差之和。
22.根據(jù)從屬于權(quán)利要求11的權(quán)利要求19所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者 方法，其中，參考所述輸出梯度誤差來計(jì)算對(duì)于在每個(gè)輸出偏差和輸出節(jié)點(diǎn)之間的每個(gè)鏈 路的權(quán)重的調(diào)整。
23.根據(jù)從屬于權(quán)利要求12的權(quán)利要求19所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者 方法，其中，根據(jù)下面的方程來計(jì)算每個(gè)鏈路的加權(quán)Δ who0k = η · δ k其中n是學(xué)習(xí)速率，、是輸出梯度誤差。
24.根據(jù)權(quán)利要求23所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，通過下面的方程來確定對(duì)所述輸出節(jié)點(diǎn)(Iietok)的輸出值進(jìn)行的調(diào)整 其中X是所涉及的神經(jīng)網(wǎng)的隱藏層中的節(jié)點(diǎn)的總數(shù)，Who0k是被應(yīng)用輸出節(jié)點(diǎn)k的輸出偏差的加權(quán)，bok是輸出節(jié)點(diǎn)k的輸出偏差，Whojk是被應(yīng)用到在隱藏節(jié)點(diǎn)j和輸出節(jié)點(diǎn)k之間的鏈路的加權(quán)，f(netj)是隱藏節(jié)點(diǎn)j的標(biāo)準(zhǔn)化的輸出值。
25.根據(jù)前述權(quán)利要求中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法， 其中，所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)包括第一神經(jīng)網(wǎng)和第二神經(jīng)網(wǎng)，所述第一神經(jīng)網(wǎng)被配置以在將 經(jīng)預(yù)處理的測(cè)量值傳送到所述第二神經(jīng)網(wǎng)以確定成份的整體測(cè)量值之前，預(yù)處理所述多個(gè)測(cè)量值。
26.根據(jù)權(quán)利要求25所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，所述第一 和第二神經(jīng)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)反向傳播算法。
27.根據(jù)權(quán)利要求26所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，所述第一 和第二神經(jīng)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)相同的反向傳播算法。
28.根據(jù)權(quán)利要求4-27中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法， 其中，訓(xùn)練所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)，直到發(fā)生以下中的一個(gè)為止每個(gè)訓(xùn)練組的均方誤差在預(yù) 定范圍內(nèi)；突觸加權(quán)穩(wěn)定；偏差水平穩(wěn)定；系統(tǒng)的均方誤差在預(yù)定范圍內(nèi)；整個(gè)訓(xùn)練組的均 方誤差在預(yù)定范圍內(nèi)；執(zhí)行了預(yù)定數(shù)量的訓(xùn)練迭代。
29.根據(jù)權(quán)利要求28所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，所述至少 一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)被訓(xùn)練，直到所述系統(tǒng)的全局均方誤差小于0. 0008為止。
30.根據(jù)前述權(quán)利要求中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法， 其中，在所述至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)的訓(xùn)練后，通過將經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)的結(jié)果與通過創(chuàng)傷性測(cè)量 技術(shù)獲得的物質(zhì)的測(cè)量值相比較，來驗(yàn)證所述神經(jīng)網(wǎng)。
31.根據(jù)權(quán)利要求2-30中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，所述無創(chuàng)傷性測(cè)量單元包括多個(gè)激光二極管，其每一個(gè)用所述成份可吸收的唯一波 長(zhǎng)發(fā)光，由每個(gè)激光二極管獲得的測(cè)量值形成所述多個(gè)測(cè)量值。
32.根據(jù)權(quán)利要求31所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法，其中，要測(cè)量 的成份是血糖，并且由所述多個(gè)激光二極管中的每一個(gè)發(fā)出的光的波長(zhǎng)落在1600納米到 1800納米的范圍內(nèi)。
33.根據(jù)權(quán)利要求2-30中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方法， 其中，所述無創(chuàng)傷性測(cè)量單元包括至少一個(gè)激光二極管，其能夠用所述成份可吸收的不同 波長(zhǎng)發(fā)光，由所述至少一個(gè)激光二極管用這些不同波長(zhǎng)中的每一個(gè)獲得的測(cè)量值形成所述 多個(gè)測(cè)量值。
34.根據(jù)權(quán)利要求30-32中的任何一個(gè)所述的用于測(cè)量血流中的成份的系統(tǒng)或者方 法，其中，所述無創(chuàng)傷性測(cè)量單元還包括控制激光二極管，其用所述成份不可吸收的波長(zhǎng)發(fā)光。
35.一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，其上記錄了 用于接收血流的成份的多個(gè)測(cè)量值的模塊；以及至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)，所述神經(jīng)網(wǎng)用于處理血流的成份的多個(gè)測(cè)量值， 以便確定血流中的成份的整體測(cè)量。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種用于測(cè)量血流的成份的系統(tǒng)(10)和方法。所述系統(tǒng)(10)包括無創(chuàng)傷性測(cè)量單元(12)，用于測(cè)量所述成份；以及，至少一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)(16)，用于處理由所述無創(chuàng)傷性測(cè)量單元(12)獲得的多個(gè)測(cè)量值，以確定在血流中的成份的整體測(cè)量。本發(fā)明的另一個(gè)方面公開了一種用于執(zhí)行上述方法的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)。
文檔編號(hào)A61B5/1455GK101917904SQ200980101782
公開日2010年12月15日 申請(qǐng)日期2009年4月13日 優(yōu)先權(quán)日2008年4月16日
發(fā)明者P·拉維恩德朗, 陳崇銘 申請(qǐng)人:格路寇斯特斯系統(tǒng)私人有限公司