論無創血糖監測的紅外光譜方法( 特邀)

陳星旦 ，高 靜，丁海泉

(1.中國科學院 長春光學精密機械與物理研究所 應用光學國家重點實驗室，吉林 長春130033;2.中國科學院 研究生院，北京100049)

1 引 言

提高人民健康水平是21 世紀我國面臨的巨大挑戰，重大疾病的防治成為我國乃至國際醫療衛生事業的主要問題。《國家中長期科學技術和發展規劃綱要( 2006 ～2020) 》提出: 重大疾病防治要戰略前移，要重點研究開發早期預警和診斷等關鍵技術，盡量做到早預防、早發現、早治療。

糖尿病是一種常見的慢性代謝疾病，與心血管病、癌癥并稱為人類健康的三大殺手，嚴重威脅著人類的健康。根據國際糖尿病聯合會( IDF) 的最新數據，全球約有3.66 億人患有糖尿病，每年有460 萬人死于糖尿病，預計到2030 年，全球糖尿病人數將達到5.5 億。我國是糖尿病患病率增長速度最快的國家之一，糖尿病患病率高達10%。此外，我國另有16%的人已處在糖尿病患病前期。糖尿病人自身缺乏對血糖的調節能力，體內的葡萄糖水平易處于正常范圍之外，這會導致心腦血管病變、腎衰竭、失明等并發癥。

另外，在臨床上，重癥病人不論是否糖尿病患者，也不論是外科還是內科患者，也常出現高血糖。即使既往沒有糖代謝紊亂的基礎病史，應激性高血糖亦非常普遍。高血糖會降低人機體的免疫功能，如T 淋巴細胞水平改變，吞噬細胞的吞噬殺傷功能下降等。此外，微生物在高糖環境下生長繁殖迅速，將導致許多嚴重并發癥的發生，因此在重癥監護病房( ICU) 也應對患者進行嚴格的血糖控制。

2001 年，比利時Van Den Berghe 等人在《新英格蘭醫學雜志》首次提出“嚴格血糖控制( Tight G1ycemoc Control，TGC) ”治療概念［1］，即通過強化胰島素治療( Intensive Insulin Therapy，IIT) ，將危重患者的血糖控制在正常范圍內，可大幅度降低危重患者院內病死率和多種并發癥的發生率。控制血糖低于7.8 mmol/L(140 mg/dL) 可使住院死亡率下降29.3%，新發的腎功能衰竭降低75%，在ICU 的住院天數下降10.8%［2］。

目前，糖尿病的治療尚無有效手段，只能通過改善血糖水平，降低或延緩并發癥的發病率。這需要患者盡可能多次地對血糖水平進行測量，以便根據血糖水平的實際情況，及時地調整治療方案。重癥病人亦需要通過血糖監測，研究制定出更加科學的TGC 治療方案來有效地降低ICU 患者死亡率和并發癥的發病率。

常規的血糖測量手段需要從靜脈( 抽血) 或者從毛細管( 通過針刺患者手指指尖處) 取血后，再用血糖分析儀進行測定。這種常規的方法會給病人帶來疼痛且存在感染的危險，還需要試劑或試紙等消耗品，不適合頻繁進行，因此直接影響給藥劑量及服用時機的精確性。

按照世界衛生組織( WHO) 要求，糖尿病患者的血糖水平每天至少需要檢測4 次，目前大多糖尿病患者每日實際測量次數達不到要求。人們企盼一種準確、無創、簡便、快速的方法實現血糖水平的測量，以克服常規測量方法存在的不足［3］。無創血糖測量技術有望從根本上改善全球數億糖尿病患者的生活質量，有效降低日常血糖測量所帶來的經濟負擔，是指導糖尿病治療、重癥病人監護以及反映人體糖代謝能力的有效手段，具有非常重要的社會和現實意義。

2 無創血糖監測的光學方法

近些年，無創血糖監測成為國內外相關領域研究的熱點。其中，光學方法具有快速、無創傷、信息多維化等特點，是目前無創傷血糖監測的主要研究領域。從已經報導的結果來看，所使用的光學方法主要有旋光法、光學相干斷層成像法、拉曼光譜法、紅外光譜法等。

光學方法是將光作為信息的載體，當光經過人體組織并與其相互作用后，出射光的性質發生了變化，最終反映在攜帶了相關生化成分信息的光信號中。然后，通過數學方法從光信號里提取出與待測成分有關的信息，建立光信號與生化成分信息之間的關系模型，進而實現人體組織中葡萄糖含量的測量。

2.1 旋光法

手性分子對左、右旋偏振光的折射率不同，通過測量經過樣品后偏振光的偏振方向變化，可以間接測量待測物的濃度。旋光度可以由下式來表達:

式中:aλ為波長為λ 下的旋光系數，單位為dm-1( g/L)-1;l為光程，單位為dm;c為溶液的濃度，單位為g/L。通過檢測特定波長偏振光經人體組織后的旋光度，可以計算組織中葡萄糖的含量。

1982 年，美國俄克拉荷馬大學的March 和Rabinovitch 等人［4］首次提出通過測量眼球前房水的旋光來間接估計血糖水平。2005 年，美國德州A＆M 大學的Gerard L.Coté 等人［5］用雙波長偏振光測量人眼部位的血糖濃度。2006 年，臺灣清華大學的Chien-ming Wu 等人［6］使用外差旋光儀測量旋光活性介質，定量分析的標準差( Standard Error of Calibration，SEC) 為1.4 mmol/L。

目前，旋光法的研究大多采用靈敏度高的外差法，但外差法對相位變化信息較為敏感，需頻繁校準。同時，該方法的準確度、重復性還不能達到血糖測量的臨床要求。

2.2 光學相干斷層成像法

光學相干斷層成像( Optical Coherence Tomography，OCT) 技術自第一次被用于眼睛斷層成像以來，在生物診斷領域得到了迅速發展。該技術采用低相干光源，人體組織反向散射的光和從干涉儀參考臂返回的光混合，形成相干光，且只有在它們之間的光程差小于相干長度時才會出現。通過測量采樣臂散射反射光和參考臂反射光的干涉圖像，可以實現深度鑒別［7］。同時，分析物的散射系數會隨待分析成分的濃度變化而改變，可以用來測量濃度信息。

德州大學醫學科加爾維斯頓分校的Esenaliev R.O.等人［8］結合口服葡萄糖耐量實驗( Oral Glucose Tolerance Test，OGTT) ，通過測量皮膚的OCT信號，發現OCT 信號與血糖濃度的相關性較好(0.8≤r≤0.95) 。

OCT 測量血糖的干擾源與其它散射技術一樣，主要來自于人為移動、組織的不均勻性等［9］。

2.3 拉曼光譜法

拉曼光譜( Raman Spectra，RS) 分析是基于印度科學家C.V. Raman 發現的拉曼散射效應的一種分析方法，通過測量入射光頻率與散射光頻率的差異也就是拉曼位移來分析分子的振動、轉動等信息。拉曼光譜線比較尖銳，特異性較好，是分析生物分子與組織變化的強有力工具。

利用拉曼光譜高精度定量分析葡萄糖時，不得不考慮拉曼光譜的重疊問題［10］;該方法的主要的局限性是拉曼光譜信號非常微弱，易受到干擾。近幾年，有研究者利用拉曼共聚焦顯微技術分析眼睛前房水中葡萄糖濃度［11］，獲得了較好的精度，但臨床應用的安全性及眼房水中葡萄糖對血糖的可替代性仍需進行評估。

2.4 紅外光譜法

紅外光譜法通過測量生物組織的吸收光譜，提取出反映葡萄糖分子的結構和狀態信息，實現血糖的定量分析。根據工作波段，該方法又分為近紅外光譜法和中紅外光譜法。

近紅外光譜( Near Infrared Spectroscopy，NIRS) 區域是指波長在780 ～2 500 nm 的電磁波，主要反映了C—H、N—H、O—H 等含氫基團振動的合頻及倍頻吸收信息。在此波段，不同成分的吸收峰重疊嚴重，是一度被人們忽視的區域。但隨著化學計量學、計算機、高性能的光學材料及光電子器件等各種先進技術的發展，利用這一波段進行光譜分析的優勢逐漸展現出來。

近紅外光在生物組織中的穿透深度能達到數毫米，能夠到達含有血液的組織部位，光譜信息較為豐富，非常適合用于分析生物組織內部的物理及化學參數。在無創血糖測量領域，近紅外光譜被眾多研究團隊關注，并投入了巨大的精力。其基本原理是通過測量人體某部位的近紅外吸收光譜，然后利用化學計量學方法，從人體近紅外光譜中提取出與葡萄糖相關的吸收信息。

與近紅外光譜相比，中紅外光譜( Mid-infrared Spectroscopy，MIR) 主要反映分子振動的基頻吸收。不同分子之間的吸收相對獨立，較容易提取待分析物的吸收信息;同時，由于人體生物組織對中紅外光的吸收較強，光譜對物質濃度變化的響應較靈敏。

3 紅外無創血糖監測的主要問題分析

美國的Norris 在1991 年的第4 屆國際近紅外光譜學會議上發表了“近紅外在醫學上的可能應用”［12］，激發了近紅外光譜工作者研究無創傷血糖監測技術的熱情。上世紀90 年代以來，發表了大量的論文和專利。

利用近紅外進行無創血糖監測研究時，可以用透射方式，也可以用反射方式進行測量，測量部位也比較靈活，有關耳垂、口腔黏膜、指尖、前額、嘴唇、舌頭、手臂、臉等部位的研究均有報導。

德國H.M.Heise 等人［13］對人口腔黏膜處在1 111 ～1 835 nm 的近紅外漫反射譜進行了研究，結合單一個體的OGTT，建立了分析血糖定標模型預測標準差( Standard Error of Prediction，SEP)為2.4 mmol/L。美國愛荷華大學Arnold［14］小組針對葡萄糖、三乙酰甘油酯、尿素、抗壞血酸鹽、乳酸鹽、丙氨酸等成分組成的模擬溶液，通過測量其光譜( 見圖1) ，計算了這些生化成分在一級倍頻波段( 1 550 ～1 850 nm) 與合頻波段( 2000 ～2 500 nm) 的摩爾吸收系數;并分別利用這兩個譜區的光譜數據建模。結果認為，利用近紅外光譜技術分析某些生化指標是可行的，且合頻波段光譜比一級倍頻波段光譜更適合生化成分的檢測。德國的K.Danzer 等人［15］利用光纖探頭測量了手指在800 ～1 350 nm 的漫反射譜，結合單一個體的數據，所得定標模型的SEP 為2.0 mmol/L。陳文亮等人［16］設計并搭建了基于聲光可調濾波器的近紅外無創血糖測量系統，并在OGTT 過程中，單體建模得到了較好的結果。美國的S. F. Malin等人［17］在35 天內，針對7 名糖尿病人，隨機采集其手臂處在1 050 ～2 450 nm 的近紅外光譜，選出其中3 人的數據用于建立定標模型，得到的SEP為1.41 mmol/L。A.S?mann等人［18］研究了近紅外無創血糖方法中定標模型的長期穩定性。

圖1 在第一倍頻和合頻譜區，葡萄糖、乳酸、丙氨酸、抗壞血酸鹽、甘油醋酸酯和尿素的吸收光譜圖Fig.1 Absorbance spectra of glucose，lactate，alanine，ascorbate，triacetin，and urea over the first overtone and spectral combination regions

上述近紅外無創血糖監測方法都是直接從獲取的人體近紅外光譜中提取血糖的吸收信息，取得了一些初步的研究成果。具體來講，利用單一個體的OGTT 數據能獲得不錯的分析結果; 但針對多人或單人長期的數據來說，結果還不夠理想。近紅外無創血糖監測面臨的主要困難［19］可以歸納如下:

(1) 葡萄糖吸收信號非常微弱，且與人體中其它生化成分的吸收相互重疊、相互干擾。人體近紅外光譜中，水、脂肪、皮膚、肌肉、以及骨骼等人體組織背景吸收貢獻很大，這些因素不但會影響儀器的噪聲、光譜的散射及基線漂移性質，還會產生不同程度的吸收干擾，導致微弱的葡萄糖吸收信息很難被提取出來。

(2) 組織背景吸收具有復雜、時變、存在部位差異的特點，給近紅外化學計量學定標模型的長期穩定性帶來了困難。

對于中紅外光譜，葡萄糖分子的基頻吸收主要在1 200 ～900 cm-1( 約8 ～11 μm) 之間。上世紀80 年代，德國的N. Kaiser 首次提出結合二氧化碳激光器與衰減全反射( Attenuated Total Reflection，ATR) 來實現血液中葡萄糖測量的方法［20］。20 年來，出現了大量利用中紅外測量全血、血清及血漿中葡萄糖含量的報導。

美國伍斯特理工學院的Y. Mendelson 等人［21］利用在9.2 ～10.8 μm 波長可調的二氧化碳激光器，結合ATR 測量方式搭建了一套用于分析血液中葡萄糖含量的測試系統，并利用該系統對98 個血糖值分布在2.67 ～15 mmol/L 的豬血樣品中的葡萄糖進行了分析，測量值與真實值之間相關系數達到0.969。德國的H.M.Heise等人［22］利用全血的衰減全反射傅里葉變換光譜( ATR-FTIR) ，結合偏最小二乘回歸法( PLSR) 分析了全血中葡萄糖的含量，SEP 為1.1 mmol/L，在用ATR方式進行測量時，蛋白質不容易從ATR 晶體表面上清除，會對其它樣品的光譜產生影響，進而影響分析結果的精度。奧地利維也納科技大學R.Vonach 等人［23］利用全血樣品的中紅外透射譜( 見圖2) ，結合PLSR 建立了分析血糖的定標模型，其SEP 為0.83 mmol/L。美國新墨西哥大學醫學院K.J.Ward 等人［24］利用全血的ATR-FTIR光譜，研究了6 個志愿者的餐后血糖，所建立PLSR 校正模型的校準精度為 0.61 ～0.72 mmol/L。韓國的Y. J. Kim 等人［25］通過測量全血的ATR-FTIR 光譜，分析了血紅蛋白對分析全血樣品中葡萄糖含量的影響，所建模型的相對分析精度為5.9%。英國劍橋大學Y. C. Shen等人［26］研究了28 個病人的全血樣品，利用PSLR結合950 ～1 200 cm-1的數據建立了分析葡萄糖的定標模型，并用獨立的數據集進行預測，SEP 為10.6 mg/dL(0.59 mmol/dL) ; 只考慮單獨一個人血漿樣品的光譜時，其二階導數譜在1 082 cm-1或1 093 cm-1處的強度與葡萄糖含量之間存在較好 的 相 關 性， SEP 為 17.1 mg/dL(0.95 mmol/dL) 。捷克的G.Budinova 等人［27］首先把一批全血和血清樣品涂在不同聚乙烯載片上，待樣品干燥后，測量其中紅外光譜，結合PLSR建立了分析樣品中葡萄糖含量的定標模型，所得預測殘差平方和的均值為1.24 mmol/L，與用ATR 方式所得結果相當。加拿大國家研究院R.A.Shaw等人［28］對血清樣品中的葡萄糖進行了分析，SEP 為0.41 mmol/L。

圖2 在葡萄糖吸收光譜基頻區，血液中葡萄糖含量分別為59 mg/dL、371 mg/dL 以及葡萄糖標準溶液為1 000 mg/dL 時的光譜圖Fig.2 Spectra of blood(59 mg/dL) ，blood added with glucose(371 mg/dL) ，and glucose standard solution(1 000 mg/dL) in the absorptive spectral range of the glucose

中紅外光譜分析技術在無創血糖測量領域的研究，也有近20 年的歷史。日本熊本大學的K.Kajiwara 等人［29］利用ATR 技術獲取了口腔黏膜的中紅外光譜，發現二階導數譜在1 033 cm-1處的強度值與血糖值存在相關，并分析了以基線漂移為特征的人體背景干擾問題。德國的H. Von Lilienfeld-Toal 等人［30］用兩個輸出波長為1 080和1 066 cm-1的激光器作光源，測量前臂處皮膚的光聲信號，發現信號強度與血糖值之間的有一定的相關性。

為了提高人體皮膚的ATR-FTIR 光譜與血糖水平之間的相關性，日本信州大學H.Ishizawa 等人［31］用角鯊烷涂抹在測量部位后，再進行光譜采集。一方面角鯊烷可以用作內標物以校正光譜;另一方面，角鯊烷被皮膚吸收的同時，皮膚也會吸收水分。皮膚角質層中水分的增加會削弱角質層的屏障功能，使皮膚分泌物更容易到達皮膚表面，從而增強了ATR-FTIR 光譜中與待分析物吸收有關的信息，有利于提高分析精度，但沒有獲得突破性的結果。

中紅外光譜無創血糖測量方法也同樣面臨巨大困難，面臨的問題可歸納為以下兩個方面:

(1) 利用ATR 技術只能識別皮膚表層不超過5 μm 厚度的光譜，這個厚度與表皮角質層的厚度相當，而角質層內是不含葡萄糖的。因此，利用ATR 技術進行無創血糖測量，必須破壞角質層的結構。

(2) 人體皮膚的中紅外光譜中由葡萄糖產生的吸收信號非常微弱，從測量信號中提取出與血糖相關的信息非常困難;組織背景的干擾復雜、多變。近紅外光譜方法存在的問題在中紅外光譜方法中也同時存在。

4 紅外無創血糖監測的最新進展

考慮到人體組織背景的干擾問題，研究者們試圖把組織背景的吸收信息單獨剝離出去，以避免或抑制人體背景吸收的干擾。本文作者曾提出一種基于血流容積變化的光譜相減法［32-34］。該方法認為: 短時間內，人體背景的物理、化學參數不會改變，而血流的容積一直在變。對于短時間內獲取的不同血流容積下的人體近紅外光譜，通過相減，得到引起容積差異的那部分血液的近紅外光譜，可以消除人體背景帶來的干擾。這一方法要求光譜測試儀器要有足夠高的信噪比，以保證從得到的純血液光譜中提取出葡萄糖的吸收信息。日本金沢大學的Y. Yamakoshi 等人［35］基于脈搏變化設計并搭建了一套近紅外光譜無創血糖測量系統，利用該測量系統，取得了初步的實驗結果。基于血管中血流量呈周期性變化的事實，天津大學的李剛等人［36］提出“動態光譜”理論，提取出相應脈動動脈血液的吸光度，為無創血液生化成分檢測的臨床應用提供了條件。天津大學的徐可欣等人［37］提出浮動基準法，該方法選擇吸光度變化量與待測對象的濃度變化無關的“浮動基準”，該基準處的吸光度變化反映了各種干擾因素對光譜的影響，因此可以通過內部參考對光譜進行修正。該方法的難點在于如何尋找有一定適應性的“浮動基準”位置。美國愛荷華大學的M.A.Arnold 等人［38］利用凈信息分析結合實驗設計對非葡萄糖成分吸收的干擾信息進行消除，并且從動物的近紅外光譜中提取出了類似葡萄糖吸收的光譜特性，但該方法對人為移動、接觸壓力變化等因素的干擾比較敏感。

還有一種觀點認為，用近紅外光譜進行無創血糖測量時，作為分析目標的葡萄糖來自于毛細管血，而被近紅外光“看見”的葡萄糖來源還包括組織間液( ISF) 。如果ISF 中與毛細管血中的葡萄糖濃度存在差異，則僅用毛細管血中的葡萄糖濃度作為參考值進行定標，勢必會影響分析結果的精度。因此，研究血液與ISF 中葡萄糖含量之間的關系，有助于減小分析誤差。瑞典P.L?nnroth 等人［39］利用微透析技術，收集了健康人的皮下ISF，發現在血糖水平不變的條件下，血漿與ISF 中的葡萄糖濃度高度一致。瑞典哥德堡大學P.A.Jansson 等人［40］用同樣的技術，研究了在OGTT 及高血糖癥條件下，血漿與ISF 中葡萄糖濃度之間的關系，發現在ISF 與血漿中的葡萄糖濃度之間存在時間延遲，延遲量取決于葡萄糖的注入速度。美國明尼蘇達大學的J. P. Bantle 等人［41］利用微針技術獲取了I 型糖尿病人餐前與餐后5 h 內皮膚真皮層中的ISF，發現其中的葡萄糖濃度與血漿中的沒有明顯的差異。美國的S.N.Thennadil 等人［42］同樣利用抽吸起泡技術獲取了真皮層中ISF，沒有發現其中葡萄糖濃度與毛細管血中的存在差別。

由于葡萄糖從血液滲透到ISF 中需要時間，當血液中葡萄糖濃度變化較快( 如OGTT 實驗)時，血液中的葡萄糖濃度與ISF 中的會存在差異。但普遍認為，ISF 可以代替血液用于血糖水平的測量。

5 結束語

無創血糖監測的紅外光譜方法研究，至今已經歷了20 多年。最初幾年，由于當時近紅外光譜分析在農業、食品等領域取得了成功的應用;而無創血糖監測又具有重要的科學意義和社會需求，加之可預期的巨大市場，所以許多公司紛紛介入。他們熱衷于申請專利，開發樣機，一時報紙雜志爭相報道，似乎已經在市場上可以買到這種儀器了。但沒過多久，這股熱潮慢慢冷卻，這主要是因為大家對分析對象的復雜性認識不足，研制的儀器所測得的光譜與血糖濃度變化的相關性很差。因此，隨后的十多年，許多大學的科研小組深入進行了一些基礎性研究。如人體組織光學參數的測量，光在組織中傳播行為的描述，各種模擬溶液及人體血液、血清等樣品葡萄糖濃度的定量分析以及定標模型研究等。而這些工作，大多是在實驗室利用已有的儀器進行的。真正意義上的無創測量，只有少數人利用經過簡單改裝的儀器，做了一些工作。到目前為止，這些工作獲得的葡萄糖含量SEP 平均值為: 血清0.5 mmol/L，全血1.5 mmol/L，無創3 mmol/L。

許多研究者總結無創血糖監測面臨的難題認為:首先是被測對象為復雜的人體，光在人體組織中的傳播以及組織中血糖濃度的分布與變化規律尚未完全把握;其次是血糖濃度變化引起的光譜信號起伏極其微弱且其特異性差; 人體組織作為光譜測量的背景，既強且多變而又無力控制，導致測量條件難以再現，無法實現背景扣除。

展望下一步工作，無論是基礎研究還是測量方法、技術與儀器的研究，都還有很長一段路程要走。大體上要從以下幾個方面進行更深入的研究。

(1) 人體組織是一個對光高散射、高吸收的物理介質，這個介質的光學參數在較長的光學波段，特別是葡萄糖分子振動的基頻區和合頻區，還沒有可靠的實驗數據。當這個波段的光入射到人體組織時，漫反射出來帶有吸收信息的光子，主要分布在與入射位置非常靠近的區域，這些光子的光學性質、傳輸路徑、光程分布等都需要有進一步理論與實驗的精確描述。

(2) 在紅外區，光對組織的穿透深度很淺，在葡萄糖分子吸收的基頻波段，穿透深度大約數十微米量級，合頻波段數百微米量級，第一倍頻波段1 mm 量級。這些深度表明，光只進入人體皮膚的表皮和真皮層。而表皮層不含有血液，只含有組織液;真皮層的下部含有毛細血管，此處血液和組織液共存。近期發表的資料［43］顯示，表皮與真皮中的組織液含量分別為15% ～35%，35% ～45%;血漿含量分別為0，0.7% ～9%。對血液和組織液中葡萄糖濃度的分析表明: 后者能獲得較高的精度，因此利用合頻和基頻波段，使光與組織的作用局限在皮膚的表皮內或表皮與真皮的淺層，能獲得較好的結果。

(3) 角質層是人體皮膚的最外層，厚度為微米量級，它對表皮中的組織液起對外滲出的屏蔽作用。因此，應該研究如何提高角質層對表皮中組織液的通透性。利用無創傷方法，對角質層結構進行破壞，以形成組織液向外滲透的通道［44］。

(4) 血糖變化引起光譜信號的起伏極其微弱，因此光譜分析儀器的信噪比至關重要。提高儀器信噪比的一個主要途徑是提高入射光源的亮度和分光系統的效率，而最有效的辦法是光源采用可調諧半導體激光器，目前可調諧量子級聯半導體激光器用于中紅外血糖監則已初見端倪。采用可調諧半導體激光器以后，由于光譜寬度只有幾十納米( 合頻) 或幾十波數( 基頻) ，建立某個葡萄糖吸收帶的定標模型，將有利于抑制背景的干擾。

［1］ BERGHE G V D，WOUTERS P，WEEKERS F，et al.. Intensive insulin therapy in critically ill patients［J］.N． Engl． J Med．，2001，345(19) ：1359-1367.

［2］ KRINSLEY J S. Effect of an intensive glucose management protocol on the mortality of critically ill adult patients［J］.Mayo． Clin． Proc.，2004，79(8) ：992-1000.

［3］ JONES M，HARRISON J M. The future of diabetes technologies and therapeutics［J］.Diabetes Technol． Ther．，2002，4(3) ：351-359.

［4］ RABINOVITCH B，MARCH W F，ADAMS R L. Noninvasive glucose monitoring of the aqueous humor of the eye：part I.measurement of very small optical rotations［J］.Diabetes Care，1982，5(3) ：254-258.

［5］ WAN Q，DIXON J B，COTé G L. Dual-wavelength polarimetry for monitoring glucose in the presence of varying birefringence［J］.J． Biomedical Optics，2005，10(2) ：024029-1-024029-8.

［6］ WU C M，TSAI Y C. Angular displacement-enhanced heterodyne polarimeter for the measurement of optically active media［J］.Sensors and Actuators B，2006，120：324-328.

［7］ LARIN K V，MOTAMEDI M，ASHITKOV T V，et al.. Specificity of noninvasive blood glucose sensing using optical coherence tomography technique：a pilot study［J］.Phys． Med． Biol．，2003，48：1371-1390.

［8］ ESENALIEV R O，LARIN K V，LARINA I V，et al.. Noninvasive monitoring of glucose concentration with optical coherence tomography［J］.Opt． Lett．，2001，26(13) ：992-994.

［9］ SAPOZHNIKOVA V V，PROUGH D，KURANOV R V，et al.. Influence of osmolytes on in vivo glucose monitoring using optical coherence tomography［J］.Exp． Biol． Med．，2006，231：1323-1332.

［10］ YONZON C R，HAYNES C L，ZHANG X，et al.. A glucose biosensor based on surface-enhanced Raman scattering：improved partition layer，temporal stability，reversibility，and resistance to serum protein interference［J］.Anal． Chem．，2004，76(1) ：78-85.

［11］ CASPERS P J，LUCASSEN G W，PUPPELS G J. Combined in vivo confocal Raman spectroscopy and confocal microscopy of human skin［J］.Biophys． J.，2003，85(1) ：572-580.

［12］ NORRIS K. Possible Medical Applications of NIR［C］. Aberdeen，1992，Making light work： advances in near infrared spectroscopy UK，1992：596-602.

［13］ HEISE H M，MARBACH R. Effect of data pretreatment on the noninvasive blood glucose measurement by diffuse reflectance NIR spectroscopy［J］.SPIE，1994，2089：114-115.

［14］ CHEN J，ARNOLD M A，SMALL G W. Comparison of combination and first overtone spectral regions for near-infrared calibration models for glucose and other biomolecules in aqueous solutions［J］.Anal． Chem.，2004，76(18) ：5405-5413.

［15］ DANZER K，FISCHBACHER C H，JAGEMANN K U，et al.. Near-infrared diffuse reflection spectroscopy for non-invasive blood-glucose monitoring［J］.LEOS Newslett，1998，12：9-11.

［16］ 陳文亮，等.1100 ～1700 nm 近紅外光譜無創血糖測量的OGTT 實驗研究［J］.生物醫學工程學雜志，2004，21(5) :824-827.CHEN W L，et al.. Experimental research on OGTT for noninvarisve blood glucose detection through near-infrared spectroscopy ranging from 1100 nm to 1700 nm［J］.J． Biomed． Eng．，2004，21(5) :824-827.( in Chinese)

［17］ MALIN S F，RUCHTI T L，BLANK T B，et al.. Noninvasive prediction of glucose by near-infrared diffuse reflectance spectroscopy［J］.Clinical Chemistry，1999，45(9) :1651-1658.

［18］ S?MANN A. Non-invasive blood glucose monitoring by means of near infrared spectroscopy:investigation of long-term accuracy and stability［J］.Exp． Clin． Endocrinol． Diabetes，2000，108(6) :406-413.

［19］ 丁海泉，盧啟鵬，彭忠琦，等. 近紅外光譜技術用于無創生化檢驗研究的進展［J］. 光譜學與光譜分析，2010，30(8) :2107-2110.DING H Q，LU Q P，PENG Z Q，et al.. Progress in noninvasive biochemical examination by near infrared spectroscopy［J］.Spectroscopy and Spectral Analysis，2010，30(8) :2107-2110.( in Chinese)

［20］ KAISER N. Laser absorption spectroscopy with an ATR prism［J］.IEEE Trans． Biomed Eng．，1979，26(10) :597-600.

［21］ MENDELSON Y，CLERMONT A C，PEURA R A，et al.. Blood glucose measurement by multiple attenuated total reflection and infrared absorption spectroscopy［J］.Biomedical Engineering，1990，37(5) :458-465.

［22］ HEISE H M，MARBACH R，JANATSCH G，et al.. Multivariate determination of glucose in whole blood by attenuated total reflection infrared spectroscopy［J］.Anal． Chem．，1989，61(18) :2009-2015.

［23］ VONACH R，BUSCHMANN J，FALKOWSKI R，et al.. Application of mid-infrared transmission spectrometry to the direct determination of glucose in whole blood［J］.Appl． Spectroscopy，1998，52(6) :820-822.

［24］ WARD K J，HAALAND D M，ROBINSON M R，et al.. Post-prandial blood glucose determination by quantitative mid-infrared spectroscopy［J］.Appl． Spectroscopy，1992，46(6) :959-965.

［25］ KIM Y J，HAHN S，YOON G.. Determination of glucose in whole blood samples by mid-infrared spectroscopy［J］.Appl．Opt．，42(4) :745-749.

［26］ SHEN Y C，DAVIES A G，LINFLELD E H，et al.. The use of fourier-transform infrared spectroscopy for the quantitative determination of glucose concentration in whole blood［J］.Physics in Medicine and Biology，2003，48(13) :2023-2032.

［27］ BUDíNOVá G，SALVA J，VOLKA K. Application of molecular spectroscopy in the mid-infrared region to the determination of glucose and cholesterol in whole blood and in blood serum［J］.Appl． Spectroscopy，1997，51(5) :631-635.

［28］ SHAW R A，KOTOWICH S，LEROUXAND M，et al.. Multianalyte serum analysis using mid-infrared spectroscopy［J］.Ann． Clin． Biochem．，1998，35:624-632.

［29］ KAJIWARA K，UEMURA T，KISHIKAWA H，et al.. Noninvasive measurement of blood glucose concentrations by analyzing fourier transform infra-red absorbance spectra through oral mucosa［J］.Med．＆Biol． Eng． Comput，1993，31:S17-S22.

［30］ LILIENFELD-TOAL H V，WEIDENM LLE M，XHELAJ A，et al.. A novel approach to non-invasive glucose measurement by mid-infrared spectroscopy:the combination of quantum cascade lasers( QCL) and photoacoustic detection［J］.Vibrational Spectroscopy，2005，38:209-215.

［31］ ISHIZAWA H，MURO A，TAKANO T，et al.. Non-invasive blood glucose measurement based on ATR infrared spectroscopy［C］//SICE Annual Conference，2008，Tokyo，Japan，20-22 Aug，2008:321-324.

［32］ 陳星旦.近紅外光譜無創生化檢驗的可能性［J］.光學 精密工程，2008，16(5) :759-763.CHEN X D. Possibility of noninvasive clinical biochemical examination by near infrared spectroscopy［J］.Opt． Precision Eng．，2008，16(5) :759-763.( in Chinese)

［33］ 丁海泉，盧啟鵬，王動民，等.近紅外光譜無創血糖檢測中有效信號提取方法的研究［J］.光譜學與光譜分析，2010，30(1) :50-53.DING H Q，LU Q P，WANG D M，et al.. Research on the effective signal extraction in the noninvasive blood glucose sensing by near infrared spectroscopy［J］.Spectroscopy and Spectral Analysis，2010，30(1) :50-53.( in Chinese)

［34］ 丁海泉.無創血糖檢測中的近紅外血流容積光譜基本問題研究［D］.長春:中國科學院長春光學精密機械與物理研究所，2010.DING H Q. Basic research of the near-infrared blood volume spectroscopy in non-invasive glucose testing［D］. Changchun:Changchun Insititute of Optics，Fine Mechanics and Physics，Chinese Academy of Sciences，2010.( in Chinese)

［35］ YAMAKOSHI K，YAMAKOSHI Y. Pulse glucometry: a new approach for noninvasive blood glucose measurement using instantaneous differential near-infrared spectrophotometry［J］.J． Biomedical Optics，2006，11(5) :054028-1-054028-9.

［36］ 李剛，王焱，李秋霞，等.動態光譜法對提高近紅外無創血液成份檢測精度的理論分析［J］. 紅外與毫米波學報，2006，25(5) :345-348.LI G，WANG Y，LI Q X，et al.. Theoretic study on improving noninvasive measurement accuracy of blood component by dynamic spectrum method［J］.J． Infrared Millim． Waves，2006，25(5) :345-348.( in Chinese)

［37］ 陳韻.近紅外無創血糖測量—基準波長浮動基準法的研究［D］.天津:天津大學，2010.CHEN Y. Study on reference wavelength method for non-invasive blood glucose sensing with near infrared spectroscopy［D］. Tianjin:Tianjin University，2010.( in Chinese)

［38］ OLESBERG J T，LIU L Z，ZEE V V，et al.. In vivo near-infrared spectroscopy of rat skin tissue with varying blood glucose levels［J］.SPIE，2004，5325:11-20.

［39］ L?NNROTH P，JANSSON P A，SMITH U. A microdialysis method allowing characterization of intercellular waterspace in humans［J］.Am J Physiol Endocrinol Metab，1987，253:E228-E231.

［40］ JANSSON P A，FOWELIN J，SMITH U，et al.. Characterization by microdialysis of intercellular glucose level in subcutaneous tissue in humans［J］.Am J Physiol Endocrinol Metab，1988，255:E218-E220.

［41］ BANTLE J P，THOMAS W. Glucose measurement in patients with diabetes mellitus with dermal interstitial fluid［J］.J．Lab． Clin． Methods，1997，130(4) :436-441.

［42］ THENNADIL S N，RENNERT J L，WENZEL B J，et al. Comparison of glucose concentration in interstitial fluid，and capillary and venous blood during rapid changes in blood glucose levels［J］.Diabetes Technology＆Therapeutics，2001，3(3) :357-365.

［43］ GROENENDAAL W，et al．. Quantifying the composition of human skin for glucose sensor development［J］.J． Diabetes Science and Technology，2010，4(5) :1032-1040.

［44］ 陳星旦，王動民，盧啟鵬，等.中紅外無創血糖研究進展并論角質層影響［J］. 光學學報，2011，31( 9) :0900105-1-0900105-6.CHEN X D，WANG D M，LU Q P，et al.. Progress of MIR non-invasive blood glucose determination and effect of stratum corneum［J］.Acta Optica Sinica，2011，31(9) :0900105-1-0900105-6.( in Chinese)