浅析金属管转子流量计在医疗行业中的运用

　　由于需要外部冷却和其他设备配置，基于中红外的金属管转子流量计通常体积庞大且非常昂贵。虽然可以使用诸如量子级联激光器（QCL）之类的激光光源作为替代，但对于基于中红外的金属管转子流量计的实际应用，必须将这种类型的配置的波数数量减少到少于五个。由于几份报告表明基于近红外的金属管转子流量计需要五个以上的波数，因此极不可能实现这种配置。因此，对于研究人员而言，期望开发具有非常小数量的波数的基于IR的金属管转子流量计。

　　几个可变因素会影响这种非侵入性葡萄糖测量的准确性。在这些因素中，有一个是进行血糖测量的时间，因为患者可能刚吃完饭或处于禁食期。个人之间的差异和测量时患者的体温也是影响因素。尽管可以通过校准来提高这些流量计的精度，但是经常需要重复执行此操作，这将变得非常耗时。自从引入此类流量计以来，已经对各种预测模型进行了测试，以提高其准确性。

　　具有更少波数的基于中红外光谱的金属管转子流量计

　　日本理光信息与通信技术研究所的研究人员非常近发现了一种能够无创检测血糖水平的方法。此方法的原理依赖于使用衰减的全反射（ATR）棱镜和中空纤维确定对象的吸光度，它们可以有效地将中红外辐射传输到对象。这些日本科学家使用中空纤维作为传输线，通过将辐射传播到夹在嘴里的ATR棱镜上，从而测量了口腔粘膜的吸收率。为了确保该设备无毒，选择了硫化锌（ZnS）作为ATR棱镜的材料。

　　通过将他们基于中红外光谱的非侵入式金属管转子流量计获得的葡萄糖测量值与两个从血液样本中测量血糖的参考设备进行比较，证实了他们设备的效率。此外，研究人员在不同受试者进食不同餐食前后都进行了多次血糖测量，同时还分析了患者口腔粘膜的频谱。从不同的ATR棱镜和各种FTIR设备获取了其他数据集。

　　使用预测建模提高准确性

　　通过对使用中红外流量计和参考设备收集的各种数据集执行一系列交叉验证过程，日本团队缩小了相关波数，并构建了预测模型。这组研究人员选择不使用通常采用的留一法交叉验证（LOOCV）方法。相反，他们利用基于更严格的序列交叉验证方法的波数选择来建立预测模型。由于此方法涉及对同时获得的用于模型估计的不同系列数据组的分析，因此可以认为它们的结果既准确又可靠。通过仅基于三个波数（1050cm-m）的预测模型，也减少了涉及特定环境或特定数据的读数的可变性