紅外光聲光譜無創血糖檢測技術

張馨予 宋芳 朱恒亮 鄭傳濤 王一丁

（吉林大學電子科學與工程學院，集成光電子學國家重點聯合實驗室吉林大學實驗區，長春 130012）

糖尿病是一種慢性代謝紊亂疾病，在全球已經成為危害人體健康的主要慢性病之一，由糖尿病引發的并發癥主要包括肥胖[1-2]、視網膜病變等眼表疾病[3]、心臟病[4]、中風[5]以及帶來的心理問題[6]。糖尿病對社會和患者均會產生極大的負擔，尤其在發展中國家。據國際糖尿病聯合會（International Diabetes Federation，IDF）統計，2021 年全球成年人（20～79 歲）中有5.37 億糖尿病患者，其中，中國有1.40 億，預計到2045 年，糖尿病患者人數將增加到7.83 億，由糖尿病引起的醫療支出將達到10537 億美元[7]。糖尿病的患病率在急劇增加，通過嚴密的血糖控制可以提高糖尿病患者的生活質量。為了確定糖尿病患者的身體狀況，實時監測其體內血糖含量尤為重要。目前較為普遍采用的即時血糖檢測方法為有創的針刺采血結合酶試紙電化學檢測方法[8]，這種方法較準確，但是不便利、易感染、費用高，對患者并不友好。為改善血糖檢測現狀，研究者近年相繼提出了微針法[9]、近紅外吸收光譜檢測法[10-11]、中紅外吸收光譜檢測法[12-13]、光學相干斷層掃描法[14-15]、旋光偏振法[16-17]、拉曼光譜法[18-19]和光聲光譜法[20-21]等無創血糖檢測方法（表1）。其中，光聲光譜法（Photoacoustic spectrometry，PAS）克服了光散射、反射和背景干擾等缺點，近些年已成為無創血糖檢測領域的研究重點。

表1 血糖檢測方法總結Table1 Summary of methods for blood glucose detection

光聲（Photoacoustic，PA）技術的研究有著較長的歷史，最早的研究可以追溯到1881 年由Bell 首次發現的光聲效應[22]。光聲光譜法是一種利用光聲效應進行檢測的分析方法，其基本原理是當樣品受到周期性調制的光輻射時，樣品因溫度發生變化而引起體積變化，由此產生機械波，通過檢測基于光能-熱能-機械能的能量轉化產生的光聲信號，即可分析樣品的相關性質。根據選擇的光源，光聲光譜法分為近紅外光聲光譜法和中紅外光聲光譜法。由于激光器技術的限制，在20 世紀60 年代以前，基于光聲光譜血糖檢測技術的研究進展緩慢，直至近些年，由于激光器技術的巨大進步，光聲光譜血糖檢測技術才開始被廣泛研究。20 世紀90 年代，Christison[23]和Mackenzie[24]等率先證明了紅外光聲光譜對體外葡萄糖溶液及在體血糖檢測的可行性。隨后，研究人員開始將研究聚焦于光聲光譜無創血糖檢測領域。至今，關于紅外光聲光譜領域的新研究與新進展不斷涌現，相關的研究報道也顯著增加。已有相關綜述從激勵源和數據處理算法等方面進行總結[25]。本文系統介紹了光聲光譜檢測血糖的基本理論、研究成果與最新進展。從無創血糖光聲探測結構設計方面，綜述了近十年來光聲光譜用于血糖檢測的代表性工作，討論了目前存在的問題，并對今后該技術的發展方向進行了展望。

1 紅外光聲光譜血糖檢測理論

1.1 組織傳播特性

研究表明，葡萄糖近紅外吸收光譜由倍頻和合頻譜帶組成，在中紅外范圍，具有5個葡萄糖基頻吸收峰1152、1106、1080、1035 和992 cm–1，這些中紅外吸收峰相較于近紅外吸收更尖銳[26-27]，如圖1所示。血液中的水、乳酸鹽、脂肪和蛋白質等人體組織成分的紅外吸收帶與葡萄糖吸收光譜重疊，會干擾血糖測量[13,21]。Xu 等[28]通過分析乳酸、三乙酸甘油酯和血清白蛋白水溶液的光譜，證實血清白蛋白是血糖檢測的強干擾源。同時，體溫、皮膚濕度和皮膚組織結構等的差異性對血糖檢測的影響也不可忽略。光聲光譜法有效改善了近、中紅外光在人體組織中散射和衰減較強導致信號微弱、信噪比低的問題[29]。紅外光照射在皮膚組織中發生熱膨脹進而產生聲波，而聲波信號受溫度、密度、熱膨脹系數和介質內聲速等因素的影響[30-31]。因此，理清紅外光及光聲信號在人體組織的傳播特性對合理設計探測結構、提高血糖在體測量的準確性具有重要意義。

圖1 （A）葡萄糖水溶液在中紅外區的吸收光譜[13];（B）葡萄糖水溶液和純水在近紅外區的吸收光譜[21]Fig.1 (A)Mid-infrared absorption spectra of aqueous glucose[13];(B) Near-infrared absorption spectra of aqueous glucose and pure water[21]

1.1.1 紅外光在人體組織中的傳播特性

皮膚的結構構成相對復雜，簡單來看，皮膚由3層可見層構成，分別為0.1～0.3 mm 的表皮層、1～2 mm 的真皮層和2～4 mm 的皮下組織（具體厚度與身體部位相關）[32]。如圖2所示，表皮可大致分為5層，分別為角質層、透明層、顆粒層、棘層和基底層。角質層通常為10～20 μm[33]，間質液存在于棘層和顆粒層，深度通常為20～25 μm[29,34]。已有相關研究表明，間質液內葡萄糖濃度與血液中葡萄糖濃度密切相關[35]，通過檢測間質液中的葡萄糖濃度即可預測血糖含量。

圖2 皮膚結構示意圖Fig.2 Schematic diagram of skin structure

紅外光在人體組織內的傳播特性已有很多研究。人體組織光學特性通常采用散射系數、吸收系數及散射各向異性因子表示。通過蒙特卡羅模擬，由人類內唇粘膜組織的漫反射實驗可知，近紅外光在人體組織內以漫反射和透射方式傳播，光傳播深度最深到達真皮層，散射系數的增加會減小紅外光的探測深度[36]。同時，溫度會引起的人體真皮光學性質發生變化[37]，真皮中的散射系數與溫度成正比，真皮下的散射系數與溫度成反比，此時，吸收光譜隨溫度的變化可忽略。人體組織條件的不同也會影響紅外光的傳播特性，例如人種、性別、年齡和測量部位的差異等。另外，波長也是影響皮膚光學特性的因素[38-39]。

與近紅外光譜相比，中紅外光譜在人體皮膚組織上的散射現象減少，吸收增加[27]。對于10 μm 左右的紅外光，皮膚穿透深度約為50～100 μm，具體深度與皮膚的含水量相關。Pleitez 等[32]通過實驗進行了表皮后向散射光偏振的分析，波長10 μm 左右的中紅外光的后向散射主要發生在角質層的頂層和表皮的淺層，后向散射的紅外光譜包含葡萄糖特征，因此通常采用中紅外光譜檢測皮膚淺層間質液中的葡萄糖濃度，用于預測血糖含量。

1.1.2 光聲信號在人體組織的傳播特性

研究者已采用多種技術對高度散射和不透明物質進行光譜分析，如拉曼散射[40]和漫反射[41]等，但許多材料不能使用傳統的光學反射和透射方法進行分析，因此，光聲光譜技術應運而生。

光聲信號的產生是由于人體組織彈性膨脹，因此光聲信號本身就包含了人體組織的光學和力學特性。在低兆赫頻率范圍內，光聲信號在皮膚軟組織內具有低散射和深穿透特性。光聲信號在軟組織內的總衰減取決于散射及吸收損耗，而衰減與溫度和頻率相關。當瞬態聲波穿過組織時，與可見光和紅外光相比，其吸收和散射小很多[42]。聲波的低散射能夠保證更高的分辨率[11]，在組織邊界能夠很方便地檢測到光聲信號[43]。

1.2 光聲理論

光聲理論可以用簡單的物理過程描述。當樣品吸收強度可調制的光輻射時，被周期性地加熱，這種周期性加熱導致從樣品到樣品-氣體邊界產生周期性的熱流，在樣品表面熱擴散范圍內會產生局部壓力或應力。光脈沖轉化為聲能是基于無輻射原理的熱過程中吸收能量的弛豫。隨之而來的熱膨脹產生了聲波。假設被脈沖激光照射的介質吸收的能量全部轉換成熱能，導致溫度升高，根據熱力學定律，ΔT可通過式（1）計算[44]：

其中，ΔT為熱能的變化，Eα為吸收的紅外光能量，ρ為光照射介質的密度，V為介質的體積，Cp為介質的比熱容。隨著溫度升高，熱膨脹由此產生初始聲壓，其初始值P0的表達式為式（2）：

研究表明，水的Grüeneisen 參數與溫度相關，其光聲信號與溫度相關[45]。因此，PA 信號初始值P0表達式為式（4）：

為了有效地探測光聲信號，在非粘滯光介質中，光聲壓力P采用時域波動方程（5）的形式描述：

其中，α為光吸收系數，I為瞬時光強，并在光能全部轉化為熱能的條件下，設定熱源函數H，其表達式見式（6）：

光聲信號的聲壓P與光吸收系數α、聲速v、熱膨脹系數β和比熱容Cp等物理參數相關，表達式為式（7）：

由式（7）可以得出，聲壓信號P的變化與光的吸收和介質的物理參數相關。血糖濃度水平會影響介質的物理參數及光學參數。研究表明，光聲信號的幅度與葡萄糖濃度呈線性關系[21]。

在進行葡萄糖光聲檢測時，通常需要設計光聲池。共振型光聲池可以增大光聲信號，提高系統的信噪比。光聲池的共振原理是基于本征模按式（8）[46]：

其中p（r，ω）為測量點r的聲壓，調制頻率為ω，使用聲音硬邊界條件求解亥姆霍茲方程，計算諧振腔的本征模pj（r，ω）和本征頻率ωj。振幅Aj（ω）按式（9）計算：

其中，Aj為聲波的激發，按式（10）計算：

其中，VC為諧振腔的體積，I為吸收分子在介質中的激光分布，γ為等壓/等容比熱容，α為樣品的吸收系數。可以看出，減小光聲池體積，會提高探測靈敏度和準確性。

2 無創血糖光聲探測結構設計

正常人的血糖濃度范圍為70～120 mg/dL（臨床通常使用mmol/L 作為血糖濃度單位，1 mmol/L=18 mg/dL），而空腹全血血糖濃度高于130 mg/dL 時可被確診為糖尿病[7]。臨床上最準確的檢測方法是抽取靜脈血血漿進行血糖檢測，準確度能達到±7 mg/dL[26]。無創血糖檢測標準遵循有創血糖檢測設備評估標準，目前許多國家遵照國際標準組織2013 年發布的標準要求[47]，當血糖濃度低于100 mg/dL 時，血糖檢測設備的測量結果與實驗室分析結果相比，誤差在±15 mg/dL 以內的樣本數占總樣本數的95%。體外測量精度能夠達到十幾mg/dL，在體血糖測量精度并不能達到臨床水平，因此，精細的光聲系統設計對于提高光聲光譜無創血糖檢測精度尤為重要。光聲光譜血糖檢測系統結構包括電學單元、光學單元、光聲探測結構單元和數據處理單元。針對放大光聲信號、提高復雜因子擾動下檢測精度等不同側重點，光聲探測結構的設計也不同。結構簡單和易裝配也是設計光聲探測結構需要考慮的因素。

2.1 共振/非共振結構設計

在光聲光譜血糖檢測系統中，所使用的光源在中紅外及近紅外波段范圍內。采用光聲光譜法可有效避免紅外吸收光譜在血糖檢測中出現的組織散射大、水吸收過強和信號較弱等問題。與近紅外光聲光譜血糖檢測技術相比，中紅外光聲光譜技術對葡萄糖具有更多的特異性，能夠降低血液中其它物質對檢測結果的影響，但使用的光源成本較高，是近紅外光源的數倍，目前難以應用于臨床。雖然使用量子級聯激光器（Quantum cascade laser，QCL）能夠解決因光源功率較小而導致的系統信噪較低的問題，但存在裝置體積大和價格高昂等缺點。選用二極管激光器時，因調制脈沖信號通常在微秒至納秒級別，且光功率較低，即使使用鎖相放大器提取光聲信號，也常因光聲信號過于微弱而無法檢測。為解決該問題，通常采用特定的光聲諧振腔[48-49]或利用石英比色皿本征頻率模擬光聲諧振腔的方法[28]放大極度微弱的光聲信號，提高信噪比。

2.1.1 共振結構設計

利用中紅外光（2.5～25 μm）進行光聲光譜無創血糖檢測通常為探測模擬皮膚樣本或直接在體測量。2005 年，Von Lilienfeld-Toal 等[50]首次將中紅外光聲光譜技術引入無創血糖檢測領域，6年后，該方法才被普遍研究。2012 年，Pleitez 等[48]首先分析了間質液中各成分的紅外吸光度，在2 kHz 共振頻率處利用雙亥姆霍茲光聲單元，在志愿者右手手掌收集光聲信號，能夠將數據相關系數R從0.65 提高至0.70。在隨后的兩年內，該團隊設計了一種新型無窗諧振腔，進一步增強光聲信號[51]，如圖3所示。該光聲池體積為805 mm3，由不銹鋼框架和兩個垂直連接的圓柱形空腔組成，并設置加熱元件控制腔內溫度，腔末端的超聲探測器探測光聲信號。在51.7 kHz 的共振峰處進行了有窗和無窗光聲池的性能對比。開放式光聲池設計可有效平衡壓強和溫度，性能更佳。利用此光聲池進行了標準口服葡萄糖耐量試驗（Standard oral glucose tolerance test，OGTT），獲得志愿者小魚際處的血糖變化，測量的平均誤差約為15 mg/dL。

圖3 新型諧振腔光聲血糖檢測系統:（A）血糖光聲探測系統框圖[29];（B）諧振光聲池設計[51]Fig.3 A new resonator photoacoustic blood glucose detection system: (A) Block diagram of blood glucose photoacoustic detection system[29];(B) Design of the resonator photoacoustic cell[51]

Sim 等[52]為提高系統信噪比，提出了一種光聲池與探測器共振匹配的方法，根據麥克風的最佳諧振頻率優化了光聲探測單元結構，并進行數值模擬，在950～1242 cm–1范圍內進行光譜掃描，優化的系統信噪比提升了3.5 倍。2019 年，El-Busaidy 等[46]設計了一種T型諧振腔，在Amplitude Mode Expansion（AME）模型的設計基礎上，模擬了8～62 kHz 頻率范圍內的光聲信號。諧振腔體由3個圓柱形腔構成，形成T型結構。該研究為AME 方法應用于開放式光聲諧振腔奠定了良好基礎。2022 年，Aloraynan 等[20]設計了一種新型光聲單元，該結構由表面電鍍金的無氧銅制成，激光腔長為5 mm，直徑為3 mm，如圖4所示。這種探測結構的共振頻率為16.5 和21.8 kHz，所選麥克風頻率與共振頻率相匹配。使用QCL 在1080 cm–1處葡萄糖的檢測靈敏度提高到±25 mg/dL。

圖4 量子級聯激光器（QCL）的新型光聲單元[20]:（A）銅制光單元;（B）光聲單元共振頻率模擬Fig.4 New photoacoustic unit of quantum cascade laser(QCL)[20]: (A) Copper photoacoustic unit;(B) Resonance frequency simulation of photoacoustic cell

目前，近紅外光（0.75～2.50 μm）探測系統多集中于體外葡萄糖溶液的光聲共振探測，少部分會應用于體內測量。2012 年，Camou 等[53]提出“頻移”技術，采用相位信號代替振幅特征，用于表征葡萄糖溶液濃度的變化。通過調節圓柱型諧振腔尺寸，使用連續光測量葡萄糖溶液的濃度。該諧振腔的直徑為10 mm，通過調節長度使內部體積控制在0.3～1.5 mL，如圖5所示。在300～500 kHz 的頻率范圍內尋找諧振峰，控溫后，在較低濃度下，線性擬合約為0.195%/（g/dL），檢測靈敏度達到75 mg/dL，可以提供穩定的系統響應。隨后，該研究組[54]基于此光聲探測結構進行了一系列研究，并提出另一種新型雙波長CW 光聲技術，即光功率平衡轉移技術。選擇合適的波長對，研究了雙波長相位差對探測結果的影響[55]。

圖5 光聲圓柱型諧振腔設計:（A）光聲探測結構設計示意圖[53];（B）雙波長血糖探測系統示意圖[54]Fig.5 Design of photoacoustic cylindrical resonator: (A) Photoacoustic detection structure design[53];(B) Schematic diagram of dual-wavelength blood glucose detection system[54]

Zhao 等[56]在2017 年提出了一種新型光聲理論，即使用圓柱形光聲池，配合吸附在光聲池內壁的空心圓柱形壓電陶瓷PZT 進行聲電轉換。與非共振結果進相比，光聲共振能夠增強光聲信號，共振頻率處幅度隨葡萄糖溶液濃度增加而提高，在低濃度生理鹽水-葡萄糖溶液中進行實驗，分辨率可達到20 mg/dL。2020 年，Xu 等[28]利用自然諧振腔的本征頻率形成共振效果，當石英光聲池充滿水溶液時，本征頻率約為23 kHz。以23 kHz 頻率進行調制，模擬諧振頻率下與非諧振頻率下的壓力波對比，證明共振效應對光聲信號有放大作用，檢測到的光聲信號顯著提高了約90 倍。

2.1.2 非共振結構設計

非共振光聲池由于結構簡單、安裝方便而被研究者廣泛采用。檢測固體皮膚樣本時通常選擇開放式光聲池；但液體樣本易受環境影響，導致光聲信號不穩定，故探測液體樣品時選擇封閉式光聲池設計。2011 年，Sigrist 研究組[57-58]設計了一種新型菱形蓋密封、金剛石薄膜封閉的銅制光聲池，如圖6所示。對于非諧振光聲池，需要盡可能地減小尺寸，該光聲池體積只有78.5 mm3。該系統使用外腔量子級聯激光器（EC-QCL）作為光源，通過麥克風檢測聲波，利用其檢測表皮皮膚中葡萄糖濃度，檢出限為100 mg/dL。該方法尚不能滿足實際探測需求，實驗方案仍需進一步改進。

圖6 新型銅制光聲池研究設計[57]:（A）密封銅制光聲池結構示意圖;（B）中紅外血糖光聲檢測系統框圖Fig.6 Research and design of a new type copper photoacoustic cell[57]:(A)Schematic diagram of sealed copper PA cell structure;(B) Block diagram of mid-infrared blood glucose photoacoustic detection system

比色皿-超聲換能器結構是最常見的探測結構。2017 年，Zhang 等[59]將激光聚焦在厚度為2 mm 的石英比色皿上，對葡萄糖溶液進行濃度檢測。采用數據融合后，預測結果的R2能達到0.9701，均方根誤差（Root mean square error，RMSE）為0.3909。該研究組還設計了微流控型比色皿[21]，研究了不同光路長度對測量結果的影響，證實了2 mm 有效光程的探測結果優于1 mm 光程。

2.2 復雜因素(溫度、濕度和分泌物)擾動下的結構設計

除光聲池自身特性會影響實驗結果外，溫度、濕度和人體皮膚的分泌物等外界的復雜因素均會影響實驗結果，故需要在光聲探測結構設計過程中加以考慮。

2.2.1 溫度因素

溫度影響介質的物理性質和光學性質[30]，進而影響光聲信號強度。例如，在特定的葡萄糖濃度下，聲速是溫度依賴函數[60]，人的體溫變化會影響血糖檢測結果的準確度和穩定性。體外檢測時，環境溫度波動也會影響測量結果。有研究采用溫度補償方法消除溫度對探測的干擾，也有研究對光聲池控溫，力求提高檢測準確度[28]。

近紅外區域水的吸收對光聲檢測的影響較大，2019 年，Prakash 等[61]基于水在4 ℃時熱膨脹系數為0的性質，開發了一種控溫型紅外光聲光譜裝置，如圖7所示。溫度為4 ℃時，水在900～1900 nm 近紅外范圍內的光聲響應較小。在測量結構設計方面，采用半導體控溫元件和6個基于熱電偶的溫度傳感器形成溫控閉環，并采用機械攪拌器確保整個測量池溫度均勻，控溫后系統的葡萄糖溶液的檢出限為50 mg/dL。

圖7 控溫型近紅外光聲光譜檢測裝置[61]:（A）血糖光聲檢測系統框圖;（B）水的光聲信號隨溫度變化曲線Fig.7 Temperature-controlled near-infrared photoacoustic spectrum detection device[61]: (A) Block diagram of blood glucose photoacoustic detection system;(B) Photoacoustic spectra of water as a function of temperature

2020 年，基于Prakash 等[61]的研究，Xu 等[28]利用水的溫度靜音點開發了短波紅外單波長光聲系統。利用此系統檢測了水介質中的內源分子（葡萄糖、乳酸、甘油三酯和白蛋白）的濃度，采用類諧振腔的光聲共振單元放大信號。與之前的設計相比，此探測單元體積小且控溫方便。光聲單元采用金屬銅控制石英比色皿溶液的溫度，溫度偏差低于0.02 ℃。該結構表面鍍金，以防止在測量過程中由于氧化而導致導熱性下降。使用Thermo Electric Cooler（TEC）模塊將石英光聲單元的溫度降至4 ℃以下。利用該裝置檢測葡萄糖溶液，靈敏度為21.8 mg/dL。

Camou 等[62]對光聲檢測結構進行了設計與改進，在圓柱形諧振腔的基礎上，使用水浴系統控制溫度。檢測單元被放置在一個小的容器中并浸入30 L 的水浴池中，將熱敏電阻和溫度傳感器也放置在水浴池中。為減少水面蒸發的能量損失，在水面放置塑料球以減少水與空氣的接觸面積。該結構能將±0.2 ℃溫度誤差縮小至±0.05 ℃。采用差分方法檢測葡萄糖溶液濃度，測量精度由±26 mg/dL 提高到±11 mg/dL。

2.2.2 皮膚分泌物擾動因素

在體檢測時，人體皮膚的主要分泌物皮脂和汗液均會影響紅外光傳播[63]。人體皮膚的不均勻性和個體差異也會對微弱的光聲信號產生干擾。為得到更準確的檢測結果，明確皮膚的顯微結構及皮膚分泌物的分布十分重要。2018 年，Sim 等[63]基于共振光聲單元，采用掃描光聲圖像檢測法確定皮膚分泌產物的分布，得出食指和拇指為較理想的測量部位。通過OGTT 葡萄糖口服實驗，選擇性探測健康志愿者和糖尿病患者指尖非分泌部位，平均絕對誤差（Mean absolute deviation，MAD）為（18.51±12.35）mg/dL。2022 年，Aloraynan 等[20]在光聲探測結構中通入氮氣控制光聲池內濕度，防止因皮膚汗液和空氣水分聚集而造成探測誤差。

2.3 其它檢測結構

除以上因素外，為了有效消除背景噪聲，2005 年，Von Lilienfeld-Toal 等[50]首次提出中紅外（MIR）無創血糖檢測方法。該研究設計了一種雙光聲池，雙波長分別用于檢測光聲信號和記錄背景噪聲，可以最大程度消除系統噪聲對檢測結果的影響。

為了提高檢測系統的靈活性，2013 年，Sigrist 研究組[64]在光聲探測結構設計中加入了柔性光纖，如圖8所示，該探頭能夠方便地將紅外光引導到不同的身體部位，使檢測系統更靈活，為今后的研究提供了一個可行的系統模型。該系統的檢出限低至57 mg/dL，決定系數R2為0.993，能夠準確地檢測血糖濃度，但靈敏度尚不能達到臨床血糖檢測的要求。

圖8 引入柔性光纖的光聲血糖檢測系統[64]Fig.8 Blood glucose photoacoustic detection system with flexible optical fiber[64]

Zhang 等[21]于2018 年提出了一種基于“導星”的測量方法，用于提高檢測靈敏度。將“導星”視為虛擬光電二極管，檢測其產生的光聲信號，以代替組織直接產生的光聲信號，定制的環形超聲換能器放置在近紅外入射光一側。采用該系統檢測葡萄糖水溶液，探測的決定系數R2為0.9964，在血清中進行驗證，RMSE 能夠達到17.3 mg/dL，R2為0.9791，測量結果全部落在克拉克誤差網格CEG 網格的A區內。

光學探測結構影響下的紅外光聲光譜血糖檢測的研究現狀如表2所示。在不同的研究中，血糖在體測量選擇的身體部位不同，也有研究比較了不同部位的準確性，Tanaka 等[67]選擇耳垂作為測量部位，測量的標準誤差范圍≤48 mg/dL。Bauer 等[35]選擇了手臂下部、小魚際、食指和拇指進行光聲光譜血糖檢測，食指和拇指的誤差更小，是更理想的檢測部位。研究者普遍使用克拉克誤差網格分析評價預測模型的準確度，選擇合適的數據處理方法能夠有效提升預測精度。Zhang 等[68]利用PA 波形中固有的多個變量所含信息，使用最常用的多元線性回歸、主成分分析和偏最小二乘回歸等多變量數據處理算法進行處理。機器學習也被廣泛應用于光聲光譜血糖檢測中，包括卷積神經網絡等前饋人工神經網絡、支持向量機和決策樹等[69]。

表2 近年發表的光聲光譜血糖檢測文獻匯總Table 2 Summary of literatures published in recent years on photoacoustic spectroscopic blood glucose measurement

3 結論與展望

目前，在無創血糖檢測領域，光聲光譜技術極具發展前景。與近紅外吸收光譜法和中紅外吸收光譜法相比，光聲光譜法能很好地克服光的散射損失問題，可穿透不透明的組織，具有更好的信噪比，已成為研究者重點關注的研究方向。現階段，無創光聲光譜血糖檢測研究可分為體外檢測和在體測量，其探測方法簡單，濃度信號可通過光聲信號幅度和時延進行表征。在研究中需要著重關注如何放大微弱光聲信號，抑制其它干擾，提高系統的靈敏度和選擇性，以及如何進行小型化設計，提升系統靈活性。其中，光聲探測結構的優化設計能在很大程度上改善系統的信噪比。考慮到共振結構的優勢，可以設計不同材料的共振光聲池，或根據選定的比色皿的本征頻率調節激光器調制頻率，實現共振增強效果，從而有效地放大微弱光聲信號。考慮到溫度和濕度等環境因素的影響，探測結構會采取相應的措施控溫或保持探測結構內的干燥性。為了消除環境噪聲對測量的影響，常采用雙光聲池的設計進行差分處理。綜上所述，光聲光譜技術在無創血糖檢測領域具有應用優勢。雖然研究人員在光聲探測結構的設計方面做了大量的研究工作，但目前血糖檢測精度仍未達到臨床檢測準確度的“金標準”。除了探測結構外，目前無創光聲光譜血糖檢測研究的重點包括降低血液和間質液中其它成分對探測結果的影響，以及使用不同的數據處理方法提高預測模型精度等。環境參數改變和人體差異會直接影響檢測結果的準確性，目前該技術還存在檢測精度低、內外部干擾較大等難題。希望未來它能夠盡快解決這些問題，將光聲光譜技術盡早應用于臨床檢測，有效降低糖尿病患者的感染風險，減輕患者負擔。