基于RF 三層傳感器和Android 的攝入食物糖含量檢測系統設計

董 賀，李佳欣，張 丹，華 杰，汪 津

非侵入式醫療設備由于可無創評估個人健康狀況，迅速成為風靡一時的醫療檢測工具［1-2］.但是，針對糖尿病患者的血糖檢測仍需提取血液，增加了患者的痛苦及感染風險.近年來，隨著先進的葡萄糖傳感器相繼出現，研究人員開始不斷提出新的葡萄糖含量檢測方式［3-4］.

當前皮下植入連續葡萄糖監測方案得到研究者的普遍認可［5］，對于糖尿病的診斷和治療具有非常重要的意義.然而，目前廣泛使用的電化學連續葡萄糖傳感器在體內存在電極退化及信號漂移等難以克服的缺點，并且絕大部分產品中的酶電極需要進行頻繁更換，增加了患者生理及心理上的痛苦.隨著納米科學技術的發展，新的光學監測和管理方式在糖尿病的診斷和治療方面展現出巨大的潛力.特別是將熒光納米粒子作為一種熒光探針，與生物酶特異識別系統相結合，開發出了性能優異的植入型葡萄糖傳感器件.但是，以上方式均是針對患者自身血糖值的檢測，針對患者飲食糖量監測的系統還少有報道.本文設計了一種基于納米材料的射頻識別（RF）葡萄糖傳感器制作的智能筷子，可以對口腔中的食物流體進行采樣，利用無源RF 技術將信號傳遞給手機，由手機中的監測系統對接收到的信號頻率進行分析，進而實現對進食糖量監測的目的.該葡萄糖無線監測系統操作簡單，對用戶沒有傷害，在確保最大程度靠近口腔食物的同時，減少對使用者的影響.

1 系統硬件設計

葡萄糖含量檢測傳感器是本系統的關鍵組成部件.本文應用RF 三層傳感器檢測食物中的葡萄糖含量［6］.該RF 三層傳感器采用基于超材料的方法，改變傳統寬邊耦合裂環諧振 器（Broadside Coupled Split Ring Resonator，BC-SRR）形狀，在兩個堆疊的、反向SRR 之間插入含有絲膜或響應性水凝膠的生物反應夾層，結構示意圖如圖1 所示.

圖1 RF三層傳感器結構示意圖

BC-SRR 外形尺寸小、諧振頻率較低，非常適合與傳統RF 讀寫器配合使用.中間層通過吸收周圍溶劑發生膨脹（厚度和介電常數不斷變化），使得傳感器的諧振頻率和幅度發生改變，諧振頻率與中間層厚度之間的變化關系如圖2 所示［7-9］.

圖2 RF三層傳感器諧振頻率隨中間層厚度的變化曲線

系統主要由筷體、RF 葡萄糖傳感器、網絡分析儀、無線信息傳輸單元、監測分析應用系統等組成，具有口腔內食物糖含量檢測、進食糖量數據分析和預警等功能［10-13］.系統基本組成框圖如圖3 所示.其中，筷體由握持部和夾持部組成.RF 三層傳感器安裝在夾持部，對口腔中的生物流體進行采樣，采集傳感器因食物中糖含量濃度變化而產生的頻率變化數據.在用戶攝入食物時，安裝該傳感器的筷體會置于口腔中，由于食物種類的不同，葡萄糖含量會有相應變化，生物反應層吸收食物中的葡萄糖會膨脹，其厚度會發生相應改變，使得傳感器的諧振頻率發生變化.通過分析諧振頻率變化，即可得到食物中糖的含量，從而達到監測攝入糖量的目的.

圖3 口腔內食物糖含量檢測系統基本組成框圖

2 系統軟件設計

基于以上硬件結構設計，系統軟件設計分為3 大模塊：糖含量檢測控制模塊、數據存儲與分析模塊和用戶交互模塊.糖含量檢測控制模塊用來控制RF 讀寫器與智能筷子上RF 葡萄糖傳感器交互并采集數據；數據存儲與分析模塊是將傳感器采集到的原始數據存儲到云端數據中心，并對數據進行處理和比對分析；用戶交互模塊主要實現人機交互體驗，發布檢測及數據分析、查詢等指令.

2.1 糖含量檢測控制模塊設計

糖含量檢測控制模塊的核心是Android 系統控制網絡分析儀與RF 三層傳感器之間的通信傳輸.本文設計采用可通過藍牙連接到Android 系統的便攜式矢量網絡分析儀（mini-VNA Tiny）實現通信傳輸［14-15］.該VNA 本質上是一種高頻源測量單元，它可以將RF 三層傳感器激發到一系列RF 頻率，測量反射回的響應幅度和相位，其測量范圍為1～3 GHz.檢測控制模塊流程如圖4 所示.

圖4 糖含量檢測控制模塊流程圖

便攜式矢量網絡分析儀通電后，通過藍牙模塊與Android 系統終端應用程序進行握手連接，通信成功后反饋有效標識并啟動VNA初始化命令，完成糖含量檢測的硬件準備.在應用程序中選擇傳感器的通道（可手動設置或使用系統默認通道），確定RF 三層傳感器與VNA 通信的數據通道，完成糖含量檢測的數據通道設置.然后設定VNA 對RF 進行測量的諧振頻率范圍，并啟動糖含量數據實時采集程序.數據采集過程中，VNA 首先需要在頻率范圍內以一定步長調整功率并向RF 傳遞能量，直至獲取傳感器返回信號，成功建立數據通信鏈路.之后，持續實時采集RF 三層傳感器的數據信息，等待數據采集結束命令，完成糖含量檢測控制模塊任務.

2.2 數據存儲與分析模塊設計

數據存儲與分析模塊將傳感器持續采集的食物糖含量數據通過VNA 收集后，實時發送給應用程序進行存儲并完成糖含量分析.VNA 收集的數據中同時包含有效數據和噪聲，可通過數據預處理，剔除野值，獲得有效數據.對有效數據進行擬合分析、標準庫對比等操作可得出葡萄糖濃度參考值，完成數據存儲與分析模塊的功能需求.數據存儲與分析模塊流程如圖5 所示.

圖5 數據存儲與分析模塊流程圖

VNA 將收集到食物糖含量數據，通過網絡實時發送給應用程序，并轉存至云端數據中心.由于環境污染、食物多樣化等問題，VNA收集的數據中同時包含有效數據和噪聲信息，需對數據進行處理后再存儲到數據中心.數據預處理可選用閾值篩選、頻率剔除、相關性分析、多項式擬合等多種方式剔除野值，實現有效數據的提取與識別.

啟動數據分析命令可對數據預處理后的有效數據進行分析.按照不同的食物類別分類讀取有效數據，擬合同一類食物的諧振頻率值，通過比對標準庫數據可獲取該類食物的諧振頻率參考值，進而計算出該類食物的葡萄糖濃度參考值.此參考值可應用機器學習算法實時更新到標準數據庫.同時，食物的葡萄糖含量參考值以友好界面推送給用戶，完成分析任務.利用此數據存儲與分析模塊，可不斷擴充知識庫，完善新品種食物的葡萄含量分析.

2.3 用戶交互模塊設計

用戶交互模塊基于Android 系統開發，具有交互性強、界面美觀、易于操作、按用戶類別推送等特點.應用程序中將用戶分為一般用戶和家庭醫生兩類.應用程序為一般用戶建立包括個人基本情況、健康狀況、糖含量攝入情況、飲食結構建議等信息的健康檔案，用戶使用具有唯一標識號的傳感器進行糖含量獲取，并通過應用程序查看個人的糖含量攝入量、近期健康狀況分析及飲食結構建議等.糖含量攝入量由數據中心通過分析直接獲得，近期健康狀況分析和飲食結構建議由家庭醫生通過分析數據，結合專業知識給出.家庭醫生用戶通過數據中心查詢用戶的個人基本信息、健康狀況信息、近期的糖含量攝入情況，結合專業知識給出用戶飲食結構建議，為用戶健康提供服務.Android 程序結構及用戶交互過程如圖6 所示.

應用程序通過用戶手動啟動，登錄用戶名、密碼進行身份確定，完成用戶的身份識別，并開啟相應的功能；根據用戶的設置通過藍牙與VNA 通信，確認傳感器的糖含量檢測功能是否開啟；同時通過互聯網與數據中心握手，為用戶讀取數據做準備.應用程序為多線程結構，各模塊功能可并行實現.

圖6 用戶交互方式示意圖

當用戶為一般用戶時，可設置傳感器開啟或關閉糖含量檢測模塊，添加或修改個人基本情況、既往病史、最近健康狀況、生活習慣信息，也可根據個人需要訪問數據中心查詢個人糖含量攝入情況及家庭醫生給出的飲食結構建議等.

當用戶為家庭醫生時，可通過數據中心查詢用戶的基本情況、既往病史、最近健康狀況、生活習慣、糖含量攝入情況，并根據數據中心的糖含量分析，結合專業知識給出適合用戶的飲食結構建議，為用戶健康提供服務.

3 系統測試

為了評估系統對口腔內液態食物糖含量響應的可重復性和穩定性，對系統的性能進行了測試.首先，將安裝傳感器的筷子，反復浸入去離子水和葡萄糖（0.5 g·L-1）溶液中，采集傳感器諧振頻率和幅度的變化，如圖7（a）所示.數據結果表明，隨著溶液的變化，系統的幅度和頻移沒有明顯變化，具有可重復性.

之后，逐漸改變溶液的葡萄糖濃度（在此過程中，保持筷子上的傳感器一直浸入在溶液中），采集到的傳感器諧振頻率變化如圖7（b）所示.結果表明傳感器的諧振頻率會隨著葡萄糖濃度的增加而增加，這是因為葡萄糖的增加會降低溶液的有效介電常數.可推算出傳感器在1 g·L-1葡萄糖中的靈敏度約為0.8 MHz，滿足口腔中食物糖分檢測所需的范圍.

圖7 系統性能測試數據分析圖

4 結論

本文提供了一種基于RF 三層傳感器和Android 的口腔內食物糖含量檢測系統設計方案，給出了實現此方案的硬件組成及檢測軟件設計.初步實驗結果表明該系統操作便捷，對人體口腔內食物糖含量檢測數據準確，具有較高的可靠性和可重復性.另外，從初步測試數據分析結果可以看出，若改變RF 傳感器的生物活性層，此系統可以快速實現更多流體敏感特性目標（如酒精含量、鹽量、溫度）的檢測.