一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统及方法

本发明涉及医疗电子与智能传感设备，具体为一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统及方法。

背景技术：

1、随着全球糖尿病患者数量的急剧增加，无创连续葡萄糖监测技术已成为精准医疗与日常健康管理的迫切需求。通过分析人体汗液中的代谢物（如葡萄糖）与电解质（如钠、钾离子）来无创映射体内血糖水平，是当前医工交叉领域的研究热点。然而，在实际应用中，汗液成分极其复杂，单一生物标志物的电化学测量极易受到表皮微环境（如ph值波动、局部温度变化、出汗率差异）的严重干扰，导致测量精度受限。

2、为消除上述基质效应，多维度、多通道数据采集与交叉校准成为不可或缺的技术手段，然而现有的商用电化学分析仪器体积庞大、成本高昂，难以便携化，现有便携式恒电位仪或检测设备普遍采用单模拟前端配合多路复用器的分时轮询采样方案，这种串行机制在处理多通道快速变化的电化学信号时，存在严重的通道间时序延迟（毫秒级）和串扰问题，导致多维度数据在时间轴上无法严格对齐，为后续的多变量精准建模引入了难以消除的系统性误差。

3、在算法层面，现有的无创血糖预测方法多依赖于云端服务器或智能手机进行模型推理，这类“数据透传”模式不仅导致穿戴设备功耗居高不下，还面临网络延迟、隐私泄露风险，且难以在脱网环境下独立工作，此外，纯数据驱动的机器学习模型在训练数据有限的个体或极端生理状态下，易出现泛化能力不足和外推失效的问题。

4、因此，亟需一种能够实现多通道纳秒级同步采集、并在资源受限的边缘设备上高精度、高可靠性地进行本地智能推理的无创血糖监测系统，以解决现有技术中存在的上述瓶颈。

技术实现思路

1、对现有技术的不足，本发明提供了一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统及方法，解决了多通道电化学信号的采集时序偏差的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统，包括多参数表皮传感阵列、信号采集硬件平台和边缘智能推理引擎，所述多参数表皮传感阵列包括葡萄糖传感器、钠离子传感器、钾离子传感器、钙离子传感器和ph传感器，所述多参数表皮传感阵列用于同步采集汗液中的多维度生物标志物信号；

4、所述信号采集硬件平台采用fpga与esp32主控芯片的异构计算架构，所述fpga作为时序协同处理器，通过多个独立的i²c控制器并行驱动并同步配置至少五个lmp91000模拟前端芯片，同步采集所述多参数表皮传感阵列输出的多通道电化学信号；

5、所述esp32主控芯片通过spi接口与所述fpga通信，用于接收聚合后的多通道数据，并运行一轻量化神经网络模型以执行本地血糖预测推理。

6、优选的，所述fpga内部实现多个独立的i²c主控制器状态机，每个所述i²c主控制器分别连接一个lmp91000模拟前端，以规避固定i²c地址冲突，并确保所有通道在同一时钟源的触发下进行同步采样，通道间采样时间偏差小于1微秒。

7、优选的，所述lmp91000模拟前端被配置为针对不同传感器施加差异化偏置电压，葡萄糖酶电极被施加正偏压以驱动氧化还原反应，离子选择电极被配置为零偏置模式以测量开路电位。

8、优选的，所述边缘智能推理引擎部署于所述esp32主控芯片中，所述轻量化神经网络模型为物理信息神经网络与双向长短时记忆网络的混合模型；

9、所述混合模型的损失函数由预测误差项和基于cottrell电化学扩散方程的物理残差约束项加权构成，以约束模型输出符合电化学扩散规律；

10、所述cottrell电化学扩散方程电流与时间关系为：

11、其中，n为电子转移数，f为法拉第常数（96485 c/mol），a为电极面积（cm²），d为扩散系数（cm²/s），c为葡萄糖本体浓度（mol/cm³），t为扩散时间（s）。

12、优选的，所述轻量化神经网络模型在部署前经过量化感知训练压缩为int8格式，并通过算子融合与权重分级存储策略，使其参数量低于5万个，推理延迟小于100毫秒，以适应esp32的资源约束。

13、优选的，所述esp32主控芯片运行freertos实时操作系统，并通过esp-dl框架加载和执行所述轻量化神经网络模型，实现信号预处理、多维特征提取和血糖值预测的全流程离线推理。

14、优选的，所述信号采集硬件平台包括低噪声电源管理模块，为所述fpga、esp32及lmp91000模拟前端提供稳定工作电压，并采用电池供电方案以避免地环路工频干扰。

15、一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统的使用方法，所述方法包括如下步骤：

16、步骤s1：通过多参数表皮传感阵列与人体皮肤表面接触，同步感知汗液中的葡萄糖、钠离子、钾离子、钙离子及ph值变化，生成多通道原始电化学信号；

17、步骤s2：fpga通过并行i²c总线同步驱动多个lmp91000模拟前端，对各通道原始信号进行同步放大、滤波与模数转换，获得对齐的多通道数字信号；

18、步骤s3：esp32主控芯片读取多通道数字信号，执行信号预处理算法，提取包括稳态电流、响应斜率、曲线下面积在内的多维时序特征，构建特征向量；

19、步骤s4：esp32主控芯片调用经量化部署的pinn-lstm轻量化神经网络模型，将特征向量作为输入，进行本地离线推理，实时计算出葡萄糖浓度预测值；

20、步骤s5：将葡萄糖浓度预测值通过蓝牙低功耗通信模块发送至显示终端。

21、优选的，所述步骤s4中pinn-lstm模型训练阶段的损失函数为：

22、

23、其中，为血糖浓度预测值与真值的均方误差，为基于cottrell方程电流与时间关系的物理残差项，λ为权重系数。

24、优选的，所述步骤s3中的信号预处理算法包括卡尔曼滤波，用于实时平滑并抑制运动伪迹和工频噪声干扰。

25、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

26、1．本发明通过fpga硬件并行架构，从根本上解决了多通道电化学信号的采集时序偏差问题，为多变量数据融合建模提供了高质量对齐的数据源。

27、2．本发明通过将融合物理规律的复杂神经网络模型成功压缩部署至资源受限的微控制器，实现了“传感器内分析”的本地闭环，无需依赖云端或手机，保障了数据隐私与实时性。

28、3．本发明通过引入电化学理论作为物理约束，使模型在数据驱动和机理认知之间达到平衡，克服了纯黑箱模型外推失效的缺陷，提升了不同个体和复杂环境下的预测鲁棒性。

1.一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统，包括多参数表皮传感阵列、信号采集硬件平台和边缘智能推理引擎，其特征在于，所述多参数表皮传感阵列包括葡萄糖传感器、钠离子传感器、钾离子传感器、钙离子传感器和ph传感器，所述多参数表皮传感阵列用于同步采集汗液中的多维度生物标志物信号；

2.根据权利要求1所述的一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统，其特征在于，所述fpga内部实现多个独立的i²c主控制器状态机，每个所述i²c主控制器分别连接一个lmp91000模拟前端，以规避固定i²c地址冲突，并确保所有通道在同一时钟源的触发下进行同步采样，通道间采样时间偏差小于1微秒。

3.根据权利要求2所述的一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统，其特征在于，所述lmp91000模拟前端被配置为针对不同传感器施加差异化偏置电压，葡萄糖酶电极被施加正偏压以驱动氧化还原反应，离子选择电极被配置为零偏置模式以测量开路电位。

4.根据权利要求3所述的一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统，其特征在于，所述边缘智能推理引擎部署于所述esp32主控芯片中，所述轻量化神经网络模型为物理信息神经网络与双向长短时记忆网络的混合模型；

5.根据权利要求4所述的一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统，其特征在于，所述轻量化神经网络模型在部署前经过量化感知训练压缩为int8格式，并通过算子融合与权重分级存储策略，使其参数量低于5万个，推理延迟小于100毫秒，以适应esp32的资源约束。

6.根据权利要求5所述的一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统，其特征在于，所述esp32主控芯片运行freertos实时操作系统，并通过esp-dl框架加载和执行所述轻量化神经网络模型，实现信号预处理、多维特征提取和血糖值预测的全流程离线推理。

7.根据权利要求6所述的一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统，其特征在于，所述信号采集硬件平台包括低噪声电源管理模块，为所述fpga、esp32及lmp91000模拟前端提供稳定工作电压，并采用电池供电方案以避免地环路工频干扰。

8.一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统的使用方法，其特征在于，包括权利要求1-7中任一项所述的一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统，并包括如下步骤：

9.根据权利要求8所述的一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统的使用方法，其特征在于，所述步骤s4中pinn-lstm模型训练阶段的损失函数为：

10.根据权利要求8所述的一种基于异构计算与边缘智能的多通道无创血糖监测系统的使用方法，其特征在于，所述步骤s3中的信号预处理算法包括卡尔曼滤波，用于实时平滑并抑制运动伪迹和工频噪声干扰。