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龙图腾网获悉斯维生(湖州)智能科技有限公司申请的专利一种微型可穿戴血糖监测装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120458569B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510980039.2，技术领域涉及：A61B5/1455；该发明授权一种微型可穿戴血糖监测装置是由郭若峰;李军辉设计研发完成，并于2025-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种微型可穿戴血糖监测装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种微型可穿戴血糖监测装置。该装置包括通过两根表带串联形成环状的第一部分和第二部分；所述第一部分包括集成式拉曼探头，所述集成式拉曼探头包括两个用于产生线光斑的光源和狭缝；两个光源分别设置于狭缝两侧，通过狭缝向皮肤组织发射激发光激发产生拉曼信号，所述狭缝具有用于滤除瑞利散射和其他杂散光及自发荧光的长通滤光膜；还具有用于进行拉曼信号的分光和探测的微型光谱仪；所述第二部分包括用于光源及微型光谱仪的驱动控制及微血糖在线分析的信息处理单元、用于读取和显示血糖值的触摸显示屏，和用于向集成式拉曼探头、信息处理单元和触摸显示屏供电的电池模块；所述表带内具有传输数据的数据线和用于供电的电源线。

本发明授权一种微型可穿戴血糖监测装置在权利要求书中公布了：1.一种微型可穿戴血糖监测装置，其特征在于，包括通过两根表带串联形成环状的第一部分和第二部分； 所述第一部分包括集成式拉曼探头，所述集成式拉曼探头包括两个用于产生线光斑的光源和狭缝；两个光源分别设置于狭缝两侧，通过狭缝向皮肤组织发射激发光激发产生拉曼信号，所述狭缝具有用于滤除瑞利散射和其他杂散光及自发荧光的长通滤光膜；还具有用于进行拉曼信号的分光和探测的微型光谱仪； 所述第二部分包括用于光源及微型光谱仪的驱动控制及微血糖在线分析的信息处理单元、用于读取和显示血糖值的触摸显示屏，和用于向集成式拉曼探头、信息处理单元和触摸显示屏供电的电池模块； 所述表带内具有传输数据的数据线和用于供电的电源线； 装置使用方法如下： 信息处理单元进行血糖预测时，首先要进行血糖回归模型的建立，即需要通过本装置获取光谱的同时采集对应时刻的血糖标签值，血糖标签值是静脉血糖值或指尖血糖值；建立回归模型采集的光谱数量N和血糖标签值的数量N需要一一对应；建立完成后的回归模型，存储在信息处理单元中；用户测试时，采集光谱数据，经光谱预处理和特征选取后，输入回归模型中，进行预测血糖值；如果当前设备上没有进行回归模型的建立过程，则需要在预测血糖前，执行回归模型建立过程； 回归模型建立主要包括采集光谱数据、光谱预处理、特征选取三个步骤，血糖回归模型的建立时，需要同时输入获取该光谱时，对应测试的血糖标签值；光谱预处理包含光谱强度归一化、光谱基线移除和光谱质量评价三个步骤； 其中，光谱强度归一化是对于任意一条光谱信号，其中表示第m个波数对应的光谱强度，作均值归一化处理得到； 光谱基线移除采用邻域自适应均值滤波Neighbor adjusted mean filtering方法计算出的低频分量，为根据采集光谱数据获得的光谱数据统计得到的以第m个波数为中心的最佳均值滤波半径，令作为移除基线后的特征谱，为了避免中的极小值在后续的比值计算中作为分母，令所有特征值加上1；光谱质量评价对于移除基线后的特征谱中的M个峰响应值，两两组合可产生M·M‑12对组合，对于每对组合，统计采集光谱数据获得的光谱数据中该组合的峰响应比值，以最密集的95%区间作为有效比值区间，并记录当前光谱的该组合的峰响应比值是否位于有效比值区间内；如果当前光谱的M·M‑12个组合峰响应比值中有95%以上位于相应的有效比值区间内，则认为该光谱质量合格； 进行特征选取和回归模型建立过程如下： 特征选取根据采集光谱数据获得的光谱数据和对应的血糖标签值，即每1条光谱和每1个对应的血糖标签值组成1个校准样本对，总对数为N： a.对于M·M‑12对峰组合中的任意一对，计算每条历史光谱按照光谱强度归一化、光谱基线移除和光谱质量评价三个步骤完成预处理后的峰响应比值，得到长度为N的特征序列； b.计算当前特征序列与长度同样为N的血糖标签值的序列的斯皮尔曼相关系数； c.对所有校准样本对重复步骤a及步骤b，得到长度为M·M‑12的特征相关性序列；C的每个分量Cjj=1,2,...,M·M‑12定义：M·M‑12对峰响应组合中的第j对，在N条经过光谱强度归一化、光谱基线移除和光谱质量评价预处理的光谱{X^1,...,X^N}组成的N行M列矩阵中，取{mj‑1,mj‑2}列之比，组成峰响应比值序列F长度为N，Cj即为F与血糖标签值G长度也为N的相关系数，所以从C中选出绝对值最高的K个分量并记录它们在1,2,...,M·M‑12序列中的序号即可；峰响应组合：M个峰响应值，两两组合可产生M·M‑12对组合，每对组合可以用两个峰的序号{mj‑1,mj‑2}表示，其中j=1,2,...,M·M‑12，mj‑1 = 1,2,...,M，mj‑2 = 1,2,...,M，mj‑1≠mj‑2；每一个峰响应组合在光谱基线移除7的输出X^中对应X^的两个分量，这两个分量的比值即为与峰响应组合对应的峰响应比值； d.从相关性序列C中选出相关性系数绝对值最高的K对峰组合； e.对于K对峰组合中的任意一对，以采集光谱中的相应特征序列为自变量，血糖标签值的序列为回归目标量，用最小二乘法计算Sigmoid回归参数： ； f.将及写入本地文件，建立回归模型； 血糖预测过程如下： 用户通过触摸显示屏进行检测触发，信息处理单元启动信息处理流程，通过对用户手腕进行采集光谱数据；光谱预处理和特征选取；采集光谱数据的方法与采集光谱数据的方法一样，光谱预处理的方法和光谱预处理的方法一样，特征选取的方法和特征选取的方法一样，回归模型即为回归模型；随后对于待预测的当前光谱，读取步骤d至f所输出的本地文件，根据文件中记录的K对峰组合，计算每对组合的峰响应比值，调用对应回归参数，求得单特征血糖预测值： ； 对K个单特征预测值，取均值作为最终血糖预测值，最终将血糖值显示在触摸显示屏上。

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