双频微波传感器融合机器学习，助力无创血糖监测
2025-05-18 13:56:35 来源：麦姆斯咨询评论：0 点击：

研究人员提出一种新型双频带通滤波器，作为微波传感器用于连续无创血糖监测，该系统利用生物组织与微波信号的相互作用，实现了对血糖水平的精确评估。

目前，临床最常用的糖尿病监测工具是基于连续血糖监测（CGM）技术的血糖仪。现有的血糖仪存在侵入性操作、使用不适及成本高昂等问题，这推动了近年来无创血糖监测技术的快速发展。无创血糖监测技术主要包括光学法、经皮法和微波检测法。相较于传统光学方法（例如散射光谱、光声光谱、拉曼光谱及近红外光谱等），微波检测法具有更深的组织穿透能力，加之器件体积小、易制备、成本低等优势，使其成为无创血糖监测的理想选择。

据麦姆斯咨询报道，近期，埃及巴德尔大学（Badr University in Cairo）等机构的研究团队提出一种基于开口环谐振器（SRR）的无创微波传感器，可检测不同浓度的葡萄糖溶液。该微波传感器采用创新设计的双频带通滤波器（DBBPF），实现了高品质因数（Q值）、低剖面微波传感，为糖尿病患者的连续无创监测提供了可行方案。该研究还引入了机器学习方法以增强无创微波传感器的葡萄糖检测能力，旨在提高糖尿病监测中血糖浓度检测的准确性和可靠性，为连续健康监测系统的开发提供了有力支持。相关研究成果以“Noninvasive blood glucose monitoring using a dual band microwave sensor with machine learning”为题发表在Scientific Reports期刊上。

在这项工作中，研究人员提出一种新型双频带通滤波器，作为微波传感器用于连续无创血糖监测，其工作频率为2.45/5.2 GHz。该系统利用生物组织与微波信号的相互作用，实现了对血糖水平的精确评估。研究人员采用新型双频带通滤波器结构，结合纳米矢量网络分析仪构建了无创人体血糖监测系统。该双频带通滤波器由三个不同尺寸的开口环谐振器单元构成，支持不同浓度的葡萄糖检测，有望提升读数的准确性与可靠性，同时改善传感器的品质因数（Q值）。

双频带通滤波器通过靶向葡萄糖特征介电响应的特定频段，可有效提高测量的灵敏度与特异性，从而为血糖水平评估提供冗余数据点。通过向人体发射微波并分析S参数（包含反射/传输系数幅值与相位）的变化来评估血糖浓度，可实现多维度的葡萄糖诱导变化检测。该研究结合机器学习方法，采用MATLAB建立的Cole-Cole手指仿体模型进行实验，机器学习模型被用于分析传感器数据，以提高糖尿病检测的准确性。结果表明，所提出的微波透射式血糖传感技术对200 mg/dL内的血糖变化具有1 ~ 1.5 dB的优异灵敏度，优于传统的微波传感器。

靶向手指组织的开口环谐振器（SRR）系统结构