Glikoz çözeltisi derişiminin optik ölçümler ve yapay sinir ağları kullanılarak kestirimi

Abstract

Bu çalışmada, kızılötesi spektroskopisi ve yapay sinir ağları kullanılarak çözelti glikoz derişimi kestirilmiştir. Glikoz çözeltisinin spektrumu FTIR ve UV-VIS-NIR spektroskopisi kullanılarak çıkarılmış ve emilimin orta kızılötesinde (9,7 µm) güçlü, yakın kızılötesinde (940–980 nm) kısmen zayıf olduğu görülmüştür. Çalışmanın temel motivasyonlarından olan kan şekerinin iğnesiz ölçümü için insan vücudundaki optik yol uzunluğu orta kızılötesinde µm mertebesinde, yakın kızılötesinde cm mertebesinde olduğundan deneylerin yakın kızılötesi bölgesinde yapılmasına karar verilmiştir. Bu bağlamda, tespit edilen 940–980 nm spektrum aralığında farklı glikoz derişimlerinin spektrumları çıkarılmıştır. Daha sonra 940 nm dalga boyunda ışıma yapan TSAL6100 LED'i ile BPW34 fotodiyotu kullanarak optik ölçüm düzeneği tasarlanmıştır. Aynı düzenekte LED yerine 980 nm dalga boyuna sahip lazer diyot kullanılarak ölçümler tekrarlanmıştır. Fotodiyottan elde edilen sinyal akımının yüksek olması adına LED ve lazer diyot akımları için optimizasyon deneyleri gerçekleştirilmiş ve optimal akım grafiksel yaklaşımla elde edilmiştir. Spektroskopi deneyleri sonucunda elde edilen veriler ile tasarlanan optik ölçüm düzeneğindeki fotodiyot içinden akan akım verileri, glikoz çözeltisi derişim bilgileriyle birlikte MATLAB ortamına aktarılmıştır. MATLAB ortamında spektrum verileri gürültü seviyesini azaltmak için filtrelenmiştir. Filtreleme işlemi sonrasında MATLAB programında veriler kullanılarak yapay sinir ağları eğitilmiş ardından eğitilmiş yapay sinir ağları kullanılarak glikoz çözeltisi derişimi tahmini yapılmıştır.

In this work, concentration of glucose solution was estimated using near infrared spectroscopy and artificial neural network. The spectrum of the glucose solution was measured by FTIR and UV-VIS-NIR spectrometers and the absorption was determined to be strong in mid infrared (9,7 µm) and relatively weak in near infrared (940 - 980 nm) regions. The experiments were decided to be performed in the near infrared region since the optical path through human body, for the needleless measurement of blood sugar which is one of the main motivations of this work, is in the order of µm in mid infrared and in the order of cm in near infrared regions. In this respect, the spectra of glucose solutions with different concentrations were obtained in the predetermined 940 - 980 nm spectral range. Next, optical measurement setup was designed using TSAL6100 LED making emission at 940 nm wavelength and BPW34 photodiode. In the same setup, the measurements were repeated using a laser diode of wavelength 980 nm instead of the LED. In order to have high photodiode signal current, optimization experiments were done for LED and laser diode currents, and optimum current was found by graphical approach. The data obtained in the spectroscopy experiments and the photodiode current data measured in the designed optical measurement setup were transferred to the MATLAB environment together with the concentration info of the glucose solutions. After the filtering procedure, artificial neural networks were educated using the data in the MATLAB software and then, the predictions for the concentration of glucose solution were done using the educated artificial neaural networks.