Разработка портативного спектрофотометра с применением искусственных нейронных сетей для неинвазивного определения уровня гликированного гемоглобина в крови методом рамановской спектроскопии

Обоснование: неинвазивная диагностика диабета — одна из ключевых проблем современной медицины. Система, которую мы планируем создать, может стать новой технологией для точного и неинвазивного измерения HbA1c. Поэтому нам предстоит провести серию исследований, чтобы оценить эффективность изучаемого метода и определить его потенциал для медицинской диагностики и мониторинга HbA1c.

Цели:

1. Изучение возможности применения рамановской спектроскопии для неинвазивного измерения HbA1c.
2. Разработка и дизайн портативного анализатора на основе данной технологии.
3. Оценка эффективности и точности разработанного прибора.

Методы: для создания нейросети необходимо собрать обучающую выборку измерений с целью последующего применения к ней методов из библиотеки TensorFlow, а также выполнить лабораторные замеры для калибровки системы на лабораторных методах определения HbA1c. Устройство будет использовать лазер длиной 785 нм для снятия спектров в соответствии с методом рамановской спектроскопии. Полученные данные будут подаваться на вход нейросети, построенной на основе архитектуры свёрточных нейросетей. С целью определения точности и эффективности устройства будут проведены эксперименты для обучения модели. Планируется выполнить процедуру сбора данных в два этапа. Вначале будет проведено предварительное тестирование на 50 пациентах, которое позволит исследовать, как наш метод справляется с разными возрастными и гендерными группами, а также с различным HbA1c. Затем будет продолжен сбор данных на более крупном масштабе, включая пациентов с различными типами диабета и здоровых людей. Данные будут собираться с помощью портативного спектрофотометра и контролироваться с помощью высокоэффективной жидкостной хроматографии. Для оценки эффективности и точности устройства будут использоваться различные метрики: accuracy, precision, recall, F1-score.

Результаты: на данный момент был проведён анализ доступной литературы, по результатам которого сделаны нижеизложенные выводы. Кроме того, нами разработана нейросетевая модель, основанная на данных об измерении HbA1c. Продолжается работа над оптимизацией нашей модели для повышения точности и надёжности результатов.

Заключение: неинвазивный метод на основе рамановской спектроскопии имеет ряд преимуществ при измерении уровня HbA1c, которые заключаются в более быстром и нетравмирующем замере, а также в возможности непрерывного контроля уровня HbA1c. В частности, неинвазивный метод исключает ошибки, связанные с утечкой белка за пределы кровеносного русла.