本发明涉及医疗，尤其涉及一种基于高光谱数据分析的无创血糖检测方法。
背景技术：
1、糖尿病(diabetes mellitus，dm)是一种典型的以高血糖临床表现为特征的慢性代谢障碍疾病。随着糖尿病患者患病时间的延长、症状逐渐加重，其血管和肾脏等重要器官极易受到损伤并引发系列并发症，严重危害人类的生命健康。因此，血糖浓度的快速、简易和便利的检测方法和仪器不仅是降糖药物剂量选择的依据，还在糖尿病患者的日常生活中起到自我健康诊断、疾病早期预防和治疗方面的重要作用。
2、目前，在糖尿病患者的血糖调控和健康管理上，通常采用微创检测方法，该方法通过使用各种先进的手术器械和视觉图像设备，通过小切口或自然腔道进入人体内部进行治疗。但是上述方法需要穿刺患者皮肤，会引起局部不适或轻微疼痛，导致患者治疗体验不佳。
3、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
1、本发明的主要目的在于提供了一种基于高光谱数据分析的无创血糖检测方法，旨在解决现有技术需要穿刺患者皮肤，会引起局部不适或轻微疼痛，导致患者治疗体验不佳的技术问题。
2、为实现上述目的，本发明提供了一种基于高光谱数据分析的无创血糖检测方法，所述方法包括：
3、获取人体皮肤血管区域的高光谱图像数据集，所述高光谱图像数据集包括二维空间数据以及一维光谱数据；
4、根据所述二维空间数据确定血管位置处的目标像元，并提取所述目标像元对应的目标光谱数据；
5、基于所述目标光谱数据对初始回归模型进行模型训练，获得预测回归模型，所述预测回归模型用于对被测目标的血糖浓度进行无创检测。
6、可选地，所述根据所述二维空间数据确定血管位置处的目标像元的步骤，包括：
7、检测所述人体皮肤血管区域的区域类型；
8、若所述区域类型为人体皮肤血管凸显区域类型，则识别凸显血管的空间维度信息；
9、从所述二维空间数据中选取与所述空间维度信息匹配的像元作为目标像元。
10、可选地，所述检测所述人体皮肤血管区域的区域类型的步骤之后，还包括：
11、若所述区域类型为毛细血管密集区域类型，则选取所述二维空间数据中的各像元作为目标像元。
12、可选地，所述基于所述目标光谱数据对初始回归模型进行模型训练，获得预测回归模型的步骤，包括：
13、确定所述目标光谱数据中的目标血糖吸收特征；
14、确定所述目标像元对应的目标血糖浓度真值标签；
15、根据所述目标血糖吸收特征和所述目标血糖浓度真值标签对所述初始回归模型进行训练，获得所述预测回归模型。
16、可选地，所述确定所述目标光谱数据中的目标血糖吸收特征的步骤，包括：
17、在所述目标光谱数据中确定反射光波的反射光强；
18、确定所述反射光波对应的入射光波的入射光强；
19、根据所述反射光强和所述入射光强的强度差异确定目标血糖吸收特征。
20、可选地，所述获取人体皮肤血管区域的高光谱图像数据集的步骤之前，还包括：
21、通过高光谱仪采集不同血糖浓度的人体皮肤血管区域的初始高光谱图像；
22、确定所述初始高光谱图像中各像元的血糖浓度真值标签；
23、对所述初始高光谱图像进行降噪处理，获得处理后高光谱图像；
24、根据所述处理后高光谱图像和各血糖浓度真值标签构建高光谱图像数据集。
25、可选地，所述通过高光谱仪采集不同血糖浓度的人体皮肤血管区域的初始高光谱图像的步骤之前，还包括：
26、通过高光谱仪拍摄携带预设标志的样本模型的样本图像；
27、在所述样本图像符合预设清晰条件时，通过所述高光谱仪采集白板参考图像和黑色背景图像；
28、根据所述白板参考图像和所述黑色背景图像对所述高光谱仪进行校正。
29、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于高光谱数据分析的无创血糖检测装置，所述装置包括：
30、信息采集模块，用于获取人体皮肤血管区域的高光谱图像数据集，所述高光谱图像数据集包括二维空间数据以及一维光谱数据；
31、数据处理模块，用于根据所述二维空间数据确定血管位置处的目标像元，并提取所述目标像元对应的目标光谱数据；
32、血糖检测模块，用于基于所述目标光谱数据对初始回归模型进行模型训练，获得预测回归模型，所述预测回归模型用于对被测目标的血糖浓度进行无创检测。
33、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种基于高光谱数据分析的无创血糖检测设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于高光谱数据分析的无创血糖检测程序，所述基于高光谱数据分析的无创血糖检测程序配置为实现如上文所述的基于高光谱数据分析的无创血糖检测方法的步骤。
34、此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有基于高光谱数据分析的无创血糖检测程序，所述基于高光谱数据分析的无创血糖检测程序被处理器执行时实现如上文所述的基于高光谱数据分析的无创血糖检测方法的步骤。
35、本发明提供了一种基于高光谱数据分析的无创血糖检测方法，该方法包括通过获取人体皮肤血管区域的高光谱图像数据集，高光谱图像数据集包括二维空间数据以及一维光谱数据；根据二维空间数据确定血管位置处的目标像元，并提取目标像元对应的目标光谱数据；基于目标光谱数据对初始回归模型进行模型训练，获得预测回归模型，预测回归模型用于对被测目标的血糖浓度进行无创检测。本发明通过获取高光谱图像数据集，由高光谱图像数据集中的二维空间数据确定血管位置处的目标像元，然后根据目标像元对应的目标光谱数据训练初始回归模型，使用训练获得的预测回归模型进行无创检测，无需穿刺患者皮肤，避免了引起患者局部不适或轻微疼痛，有效提高了患者的治疗体验。
1.一种基于高光谱数据分析的无创血糖检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的高光谱数据分析的无创血糖检测方法，其特征在于，所述根据所述二维空间数据确定血管位置处的目标像元的步骤，包括：
3.如权利要求2所述的高光谱数据分析的无创血糖检测方法，其特征在于，所述检测所述人体皮肤血管区域的区域类型的步骤之后，还包括：
4.如权利要求3所述的高光谱数据分析的无创血糖检测方法，其特征在于，所述基于所述目标光谱数据对初始回归模型进行模型训练，获得预测回归模型的步骤，包括：
5.如权利要求4所述的高光谱数据分析的无创血糖检测方法，其特征在于，所述确定所述目标光谱数据中的目标血糖吸收特征的步骤，包括：
6.如权利要求1至5任一项所述的高光谱数据分析的无创血糖检测方法，其特征在于，所述获取人体皮肤血管区域的高光谱图像数据集的步骤之前，还包括：
7.如权利要求6所述的高光谱数据分析的无创血糖检测方法，其特征在于，所述通过高光谱仪采集不同血糖浓度的人体皮肤血管区域的初始高光谱图像的步骤之前，还包括：
8.一种基于高光谱数据分析的无创血糖检测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种基于高光谱数据分析的无创血糖检测设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于高光谱数据分析的无创血糖检测程序，所述基于高光谱数据分析的无创血糖检测程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的基于高光谱数据分析的无创血糖检测方法的步骤。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于高光谱数据分析的无创血糖检测程序，所述基于高光谱数据分析的无创血糖检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于高光谱数据分析的无创血糖检测方法的步骤。
